oMLX作者Jun Kim、Hugging Faceに参加しMLXコミュニティーを支援
oMLX作者・保守担当Jun KimがHugging Faceに参加し、MLXコミュニティーに専念する。oMLXは副業から資金付き長期事業へ移り、Apache 2.0を維持してJunが率い、安定性と開発速度を高める。
#オンデバイス
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今日 0 件9月22日
Transformers、llama.cppのGGUF量子化モデル実行に対応
Hugging FaceはtransformersにGGUF対応を追加した。Hubから量子化チェックポイントを選び、from_pretrainedにgguf_fileを渡すだけで、追加設定なしにローカル生成を実行できる。
8月17日
Google Research、スマートフォン写真で体組成を推定しインスリン抵抗性を予測するPhotoScanを提案
Google Researchは、普通の2Dスマートフォン写真から体脂肪率、A/G比、V/S比を推定し、インスリン抵抗性を予測する深層学習フレームワークPhotoScanを提案した。
8月12日
Google DeepMind、手話からテキストの SL2T、Pixel 11 の Gboard と Live Transcribe に初導入
Google DeepMind は多言語手話からテキストへのモデル SL2T を公開し、初めて消費者製品に導入した。Pixel 11 の Gboard と Live Transcribe で米国手話（ASL）を英語テキストに変換し、今後さらに多くの端末と言語へ拡大する。
7月29日
CUDAからMLXへ：K-Searchが数十年のカーネル知識をApple Siliconに移す方法
Berkeley AI ResearchとIBM Researchは進化的カーネル探索のK-SearchをMLXに拡張した。構造化したCUDA-to-MLX変換層で、既存のCUDAカーネル知識をApple Siliconに移す。
6月27日
Google、凍結モデルへの複数トークン予測で Pixel の Gemini Nano を高速化
Google Research は、凍結した Gemini Nano v3 に複数トークン予測（MTP）ヘッドを接続する新構造を公開した。本体のウェイトを変えずに端末上の推論を加速し、Pixel 9 と10シリーズで提供済みだ。
6月9日
Google DeepMind、統一エンコーダーレス多モーダルモデルGemma 4 12Bを公開
Google DeepMindはノートパソコンでのローカル実行向けマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを公開した。エッジ向けE4Bと26B MoEの中間に位置し、エンコーダーを使わない統一構造で、視覚・音声入力をLLMの本体へ直接渡す。
6月5日
Google、スマートフォンのカメラで心臓の健康を受動的に測る研究
Google ResearchはNatureにPHRMシステムの研究を発表した。顔認証によるロック解除後の数秒間に前面カメラで動画を撮影し、深層学習で心拍数と安静時心拍数をバックグラウンド推定する。
5月28日
Google、ゼロトラスト集計によるプライバシー分析を導入
Googleは単一メッセージの暗号集計とTEEを組み合わせ、端末が複数回オンラインになる必要のないゼロトラスト分析を導入した。Googleは匿名の集団集計だけを得て、ハードウェア保護内でも生データを露出・再構築しない。TEE認証は公開コード通りの実行を証明する。
4月3日
Google DeepMind、オープンソースモデル群Gemma 4を公開
Google DeepMindはGemma 4モデル群を公開した。E2B、E4B、26B MoE、31B Denseの4サイズを用意し、Apache 2.0ライセンスを採用する。
12月3日
Mistral、6,750億パラメーターの Large 3 を含む Mistral 3 シリーズを公開
Mistral は Mistral 3 シリーズを公開した。14B、8B、3B の小型 dense モデルと、過去最強の Mistral Large 3 を含む。後者は稼働41B・総675Bの疎な MoE で、すべて Apache 2.0 で公開する。