Google DeepMind、複数エージェントの研究システムCo-Scientistを公開
Google DeepMindはNatureでCo-Scientistの研究を発表した。Geminiを基盤とする複数エージェントのAIシステムで、科学的仮説を繰り返し生成、議論、進化させる。
Google DeepMindはNatureでCo-Scientistの研究を発表した。Geminiを基盤とする複数エージェントのAIシステムで、科学的仮説を繰り返し生成、議論、進化させる。
Google DeepMindはAlphaEvolveの1年間の進展をまとめた。Geminiで動くこのコーディングエージェントは、数学・計算機科学の未解決問題から、ゲノム、電力網、量子物理、AIインフラなどへ活動領域を広げた。
Jack ClarkはImport AI 455で、人の参加なしに後継モデルを自律学習するAI研究開発が2028年末までに現れる確率を約60%、2027年を約30%と見積もった。
Google DeepMindは医師の臨床的監督の下でAIエージェントが診療を支援するAI co-clinician研究計画を発表した。実際のプライマリーケアの98質問の盲検評価では97件に重大な誤りがなく、医師は既存のエビデンス統合ツールよりその回答を好んだ。140項目の診察技能評価でAIは68項目でプライマリーケア医と同等以上だったが、危険信号の発見と重要な身体診察の指示では専門医が全体として優れていた。
Google Research は、科学者が Empirical Research Assistance(ERA)で研究を進める方法を紹介した。感染症予測、宇宙論、炭素監視、神経科学の四分野を扱う。
Mistral AIはWorkflowsの公開プレビューを開始した。企業AIのオーケストレーション層として、永続実行、可観測性、耐障害性を備え、AIの処理を概念実証から本番へ進める。
Google ResearchはICLR論文ReasoningBankを公開した。成功と失敗の経験から高次の推論パターンを抽出するエージェントメモリーの枠組みで、オープンソース化済みだ。
Google DeepMindは5社と協力し、最先端AIの企業導入を規模化する。Geminiなどへの早期アクセスを提供し、金融、製造、小売、メディア・娯楽向けの業界別AI構成を開発する。現在、AIを大規模な本番運用へ進められた組織は25%だけだ。
Berkeley AI Researchは学習済み世界モデルの勾配計画器GRASPを提案した。軌跡を仮想状態へ引き上げて時系列を並列最適化し、状態反復に乱数を直接注入して探索する。勾配を整えて行動へ明確な信号を送り、高次元視覚モデルの脆い「状態–入力」勾配を避け、長期計画を実用的かつ頑健にする。
Google は、高校生・大学生の問題解決や協働を生成 AI の模擬対話で評価する研究実験 Vantage を公開した。Google Labs で英語の登録を受け付ける。Executive LLM が会話を動的に進め、AI Evaluator が評価表で採点する。NYU との米国18~25歳188人の研究では、AI と専門家の採点一致度は専門家同士に近かった。
Google Researchは衣料品購入の4000以上の人・機械の複数ターン会話、約15000ターンのConvApparelを公開した。LLM利用者シミュレーターと人の現実感の差を測る。
Googleは論文の図を作るPaperVizAgentと自動査読のScholarPeerを公開した。PaperVizAgentは検索、計画、スタイル、可視化、審査の5エージェントで協働する。100点評価で60.2を得てGPT-Image-1.5、Nano-Banana-Pro、Paper2Anyを上回り、人の基準50.0を超えた唯一の枠組みだった。
Mistral AIは人の開発者とコーディングエージェント向けSpaces CLIを公開した。spaces initやspaces devなどで雛形作成、開発環境、配置を進め、対話プロンプトごとに対応するflagがあるため、エージェントが全工程を自律実行できる。initはcontext.jsonとAGENTS.mdを生成し、構造と規則を伝える。
Google DeepMindはGeminiで動く実験的なAIポインターを公表した。指しているものだけでなく、ユーザーにとっての意味も理解する。作業を中断しないこと、周囲の視覚・意味的文脈を捉えること、「これ」「あれ」のような自然な略し方に対応すること、ピクセルを場所、日付、物体など操作可能な実体へ変えることの4原則を示した。
GoogleはGeminiとWebXR、three.js、LiteRT.jsを使うXR Blocksを組み合わせたVibe Coding XRを公開した。自然言語の指示を物理的な状況を認識するAndroid XRアプリに変え、公式には60秒以内で完了する。
Google Research は The Check Up で複数の医療 AI の進展を示した。Fitbit と研究した Personal Health Agent(PHA)を含み、単一用途アプリより長期的健康を支えやすいと分かった。
Mistral AI は独自知識に基づく最先端級 AI モデル構築システム Forge を公開した。事前訓練、事後訓練、強化学習に対応し、dense と MoE の構造を扱う。必要に応じてマルチモーダル入力にも対応し、企業内の基盤でモデルの訓練とガバナンスを行える。
Mistral は公開コーディングアシスタント Vibe から自律エージェントを構築した。Rails ソースを読み、RSpec テストを生成・改善し、CI/CD で人の介入なしに実行する。
Mistral は Devstral 2 シリーズによる端末コーディングエージェント Mistral Vibe 2.0 を公開した。独自サブエージェント、複数選択式の確認、スラッシュコマンドのスキル、統合エージェントモード、自動更新を追加する。
Mistral AIは次世代コーディングモデルDevstral 2を公開した。123BのDevstral 2は修正版MIT、24BのDevstral Small 2はApache 2.0で、どちらもオープンソースだ。
Mistralは企業チーム向けの本番用AIプラットフォームMistral AI Studioを公開した。Observability、Agent Runtime、AI Registryの3つを柱とする。
Le Chat Memoriesは自動保存、賢い想起、出所の常時表示を組み合わせる。記憶を停止し、記憶を使わない非公開会話を始め、個別に編集・削除、出力や他所からの入力もできる。同時導入のMemory Insightsは本人のデータから傾向と要約を示す。今後は分類整理と即時忘却に対応する。
Mistral は Le Chat に MCP ベースの安全なコネクター20超の beta カタログを導入した。データ、生産性、開発、自動化、ビジネスなどを扱い、Databricks、Snowflake、GitHub、Atlassian、Asana、Outlook、Box、Stripe、Zapier などにつなぐ。独自 MCP コネクターや任意のリモート MCP サーバーも追加できる。
Mistral AIはCodestral 25.08と、Codestral、Codestral Embed、Devstral、Mistral Code IDEプラグインを含む企業向けの完全なコーディングスタックを公開した。
MistralはLe Chatに、プレビューのDeep Research、Voxtralによる音声モード、Magistralによる多言語推論、会話を整理するProjects、Black Forest Labsと協力した画像編集などを追加した。
Mistral AIはAll Hands AIと共同でDevstral Mediumを公開し、Devstral Small 1.1を更新した。
MistralはCodestral、Codestral Embed、Devstral、Mistral Mediumの4モデルを統合したAIコーディング助手Mistral Codeを公開した。クラウド、専用容量、ローカルのエアギャップGPUへ配置でき、コードは企業の境界内に留まる。
Mistral AI は Agents API を公開した。自社言語モデルにコード実行、画像生成、文書ライブラリ、ウェブ検索のコネクターと MCP ツールを組み合わせ、会話をまたぐ永続記憶とエージェント編成を提供する。
Mistral AIとAll Hands AIはソフトウェア開発向けのエージェント型LLM Devstralを共同公開した。Apache 2.0のオープンソースだ。
Mistralは新しいMistral Medium 3で動く企業助手Le Chat Enterpriseを公開した。企業検索、エージェント作成、独自データとツールのコネクター、文書庫、独自モデル、ハイブリッド配置などを備え、全機能が今後2週間で順次利用可能になる。
Mistral AI は TranscriptToPRDTicket を公開した。Mistral Large 2 による PRDAgent と TicketCreationAgent が会議の文字起こしから PRD を生成し、開発チケットへ変換して、Linear や Jira などに自動作成する。