Google DeepMind、フロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を発表
Google DeepMindは新たなフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を発表した。まずFairwind Programの信頼できるサイバー防御担当者に開放し、その後開発者、企業、消費者向けに提供する。価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルから。
News の精選
NVIDIA と CoreWeave、Vera Rubin NVL72 を本番導入、最初の顧客は Cognition
CoreWeave は、Spectrum-X 102.4T Ethernet と組み合わせた NVIDIA Vera Rubin NVL72 システムが CoreWeave Cloud で利用可能になったと発表した。Cognition が本番環境でこのシステムを運用する最初の顧客となる。
Google DeepMind、AI生成タンパク質に検証可能な透かしを埋め込むSynthID Bioを公開
Google DeepMindはSynthID Bioを公開し、透かし技術を合成生物学に導入した。生物のコードに知覚できない署名を埋め込むことで、生物学的な機能を維持しながら、デジタルモデルと合成された実物のタンパク質の両方で透かしを検証できるようにする。
GPT-6.1 Sol、Amazon Bedrockで一般提供開始
GPT-6.1 SolがAmazon Bedrockで一般提供され、エージェント型コーディング、コンピューター操作、日常の専門業務に向けて推論能力を強化した。OpenAIによると、DeepSWE v1.1でGPT-6 Astraの約5分の1のタスク単価で同等の成績を達成し、GPT-6 Solの最高成績を6.4ポイント上回った。
NVIDIA、表形式予測の基盤モデルKumo Tabularを公開
NVIDIAはオープンソースの表形式基盤モデルKumo Tabularを公開した。ラベル付きの表の行を入力すると、学習、調整、特徴量設計なしに、単一の順伝播で新しい行のラベルを予測し、分類と回帰に対応する。28M〜215Mの3サイズを提供し、人工合成の表のみで事前学習した。商用利用可能なOpenMDW-1.1ライセンスを採用し、TabArena、BeyondArena、TALENT、ScoringBenchの4ベンチマークで首位だった。
Microsoft Research、Quineを公開：生物学の複雑さを扱うAI研究システム
Microsoft Researchは生物学の複雑さを扱うAI研究システムQuineを公開した。配列、構造、機能、細胞状態、画像などのマルチモーダルデータで学習した生物世界モデルと、モデル、科学ツール、文献、実験担当者をつなぐ対話型ハーネスから構成される。
OpenAI、能動型アシスタント「dots」を発表
OpenAIが能動型アシスタント「dots」を発表。複雑なプロジェクトや日常的なタスクで作業を継続的に進められる。公式は、dotsによってユーザーが作業の進行過程で制御権を保てるとしている。
xAIのGrok 4.7、Amazon Bedrockで提供開始
xAIのGrok 4.7がAmazon Bedrockで提供され、500Kトークンのコンテキストウィンドウとlow、medium、high、xhighの4段階で設定できる推論強度を備える。Responses、Chat Completions、Converse APIに対応する。
Claude Sonnet 5.5、Amazon BedrockとClaude Platform on AWSで提供開始
AWSはClaude Sonnet 5.5をAmazon BedrockとClaude Platform on AWSで提供すると発表した。コーディングと知識労働向けのより効率的なSonnetと位置付け、多くのタスクで1件当たりの費用が低く、速度も速いとする。
Google Research、長尺動画研究を公開、AI 動画共同監督と四つのエージェントの枠組み
Google Research は長尺動画生成の研究を公開し、AI 動画共同監督という複数エージェントの編成フレームワークを提案した。Gemini と Veo を基盤に、複数ショットの物語で視覚的一貫性を計画する。
GitHub Security Lab、C/C++のファジング全工程を自動化するFuzzing Taskflowを公開
GitHub Security LabはC/C++プロジェクト向けの自律ファジングパイプラインFuzzing Taskflowを公開した。GitHubリポジトリーを指定するだけで、入口の特定、ビルドシステムの分析、ハーネス作成、AFL++実行、カバレッジ報告の読解とハーネス改善を行い、最後に各クラッシュを分類して脆弱性報告を生成する。
Microsoft Research、ロボット外への物理AI推論オフロードで成功率と稼働時間を向上
Microsoft Researchは移動マニピュレーションロボットのワークロードを体系的に測定し、物理AI推論をロボット上のGPUからエッジやクラウドのGPUへ移すことで、タスク成功率の向上、大規模モデルの利用、稼働時間の延長が可能だと示した。
Google DeepMind、Private AI Computeにサーバー側の永続メモリーを導入
Google DeepMindはPrivate AI Computeの構成を更新し、端末並みのプライバシー基準を保ちながら、永続的で端末間共有できるAIメモリーをクラウドに導入する。データは暗号化ストレージに封じ、復号鍵はユーザー端末だけに保持する。モデルがアクセスするときはエンドツーエンド暗号化経路でクラウドのsecure enclaveにつなぎ、隔離メモリー内で一時復号し、新しい文脈を保存した直後に再暗号化する。
Google DeepMind、Gemini 3.8 Flash TTSとFlash-Lite TTSを公開
Google DeepMindは音声生成モデルGemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSを公開した。前者はキャラクター設計と行ごとの演技指示、後者は同時処理数の多い吹き替えと音声エージェント向けである。