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オープンソース

オープンなモデル、フレームワーク、リポジトリの動き：ウェイトの公開、話題のコミュニティ事業、オープンとクローズドの力関係。

精選 130件関連トピックモデル発表Hugging FaceAI コーディング

最新の精選

21–40 件目 · 全 130 件

10月24日

土曜日

10月23日

金曜日

  2. Allen AI、衛星埋め込みモデルOlmoEarth v1.3を公開　全球の事前計算済み埋め込みとブラウザツールも提供

    Allen AIは衛星埋め込みモデルOlmoEarth v1.3を公開した。1年分のSentinel-1、Sentinel-2、Landsatの時系列データを読み込み、地球上の10メートルピクセルごとに128次元のベクトルを生成する。最初の64次元だけでも利用できる。

10月22日

木曜日

  3. Dharma-AI、語彙の専用化でSLMの推論コストを77%削減

    Dharma-AIはHugging Faceのブログで、近く公開するVocabX論文を紹介した。語彙を頻度ではなくトークンあたりのコストに基づいて再構築する手法により、Qwen3-4Bベースのポルトガル語作文採点器で実測の推論コストを77.0%削減し、平均応答を350トークンから101トークンに、benchスコアを0.703から0.810に改善した。

  4. NVIDIA、学習不要で予測できる関係型基盤モデル「Kumo Relational」を発表

    NVIDIAは事前学習済みの関係型基盤モデル「Kumo Relational」を発表した。企業データベース上で解約、需要、不正などの予測を直接行え、1回のフォワードパスで完了する。タスク固有の学習や特徴量エンジニアリング、テーブルのフラット化は不要だ。

10月21日

水曜日

  3. DeepSeek、推論フレームワーク「DeepInfer」をオープンソース化 単一クラスタで1日155兆トークン処理

    DeepSeekは、V4.1 Flashを支える本番推論フレームワーク「DeepInfer」をオープンソース化した。vLLMをベースにカスタマイズし、Apache 2.0ライセンスを採用。分散推論、投機的デコーディング、SWA Bounded Replay、構造化出力に対応し、NVIDIAとHuawei Ascendの両プラットフォームをカバーする。

  4. Google、TorchTPU をオープンソース化、PyTorch アプリを書き換えずに TPU で実行可能に

    Google は火曜日、PyTorch の TPU 版である TorchTPU をオープンソース化したと発表した。開発者は設定を変更するだけでコードを書き換えることなく、既存の PyTorch アプリを Google の TPU および Google Cloud に移行できる。

  5. Hugging FaceがTorchTPUに対応、TransformersとDiffusersがTPUをネイティブサポート

    Hugging Faceは、ネイティブなPyTorchバックエンドであるTorchTPUへの対応を発表した。Transformers、Diffusers、KernelsがTPU上で直接動作するようになり、モデルの読み込みはdevice_map="tpu"またはpipe.to("tpu")を渡すだけで済み、torch_xlaやOptimum TPUは不要になった。

10月20日

火曜日

  1. Hugging Face、TorchNeuronを公開 AWS Trainiumでのモデル実行を簡素化

    Hugging Faceは、AWS Trainium上でPyTorchを動かすためのネイティブバックエンドTorchNeuronを発表した。Transformers、Diffusers、Kernelsがネイティブにサポートし、10月20日から公開ベータとして提供を開始する。pip install torch-neuronxでインストールできる。

10月17日

土曜日

10月16日

金曜日

  2. Reflection、501BのオープンMoEモデルBeamを公開　1Mコンテキストとコーディングエージェントに対応

    米国の新興ラボReflectionがHugging Faceで初のオープンモデルBeamを公開した。MoEアーキテクチャを採用し、総パラメータ501B、トークンあたり23Bを活性化、1Mトークンのコンテキストに対応。Apache 2.0ライセンスで公開され、コーディングとエージェント用途を想定している。

  3. Meta、Muse Spark Openを公開　816Bパラメータでオープンウェイト路線に復帰

    MetaはオープンウェイトモデルMuse Spark Openを公開し、米国最強のオープンウェイトモデルと位置づけた。コーディングとエージェントタスク向けで、8160億パラメータ（アクティブ420億）、最大100万トークンのコンテキスト、テキスト・画像・動画・音声に対応する。

  4. IBM、Granite Switch 4.1を公開：1つのエンドポイントで対話・意思決定・音声に対応

    IBMがGranite Switch 4.1を公開した。Granite-Switch-4.1-8Bと-30Bを含み、汎用意思決定aLoRA、安全意思決定Guardian aLoRA、OpenASRリーダーボードで最速のASRモデルGranite-Speech-5.0-Turbo-CTCを1つのモデルに組み合わせ、VRAM使用量はベースモデル単体とほぼ同等である。

  5. Black Forest Labs、オープンウェイト画像モデル FLUX 3 Image Klein を公開　8 GB の VRAM で動作

    Black Forest Labs は FLUX 3 Image Klein を公開した。56 億パラメータのオープンウェイトモデルで、テキストからの画像生成、画像編集、最大 10 枚の参照画像を使った生成に対応する。ネイティブ 4K 出力、ピクセル単位の編集、要素配置用のバウンディングボックスをサポートする。