HPEはCOMPUTEX 2026で、NVIDIA Vera CPUをベースとした次世代2Uサーバー「ProLiant Compute DL394 Gen12」を発表した。エージェンティックAIとデータ集約型ワークロード向けに設計され、HPEのエンタープライズ管理およびセキュリティスタックを統合。NVIDIAおよびRedpandaとの協業により、ニューヨーク証券取引所が自社のエージェンティックAIインフラへの採用を検討している。モノリシックアーキテクチャを採用し、LPDDR5Xメモリで最大1.2TB/sの帯域幅を実現。耐量子暗号もサポートする。2026年秋に出荷予定。

DebugDuck は macOS 用のデスクトップウィジェットで、ローカルAIを使ったラバーダックデバッグを実現します。音声起動、リアルタイムストリーミング、複数のパーソナリティ、たまごっちモードなどを備え、すべてのデータはローカルで処理されます。

エヌビディアは韓国での事業拡大を進めており、ロボティクス、チップ設計、AIインフラにわたる取引を成立させた。

GitHubは度重なる障害に見舞われているが、MicrosoftはAI機能（Copilotなど）と新しい移行ツールを活用して、企業にAzure ReposからGitHubへの移行を積極的に推進している。しかし、信頼性やコストに関する懸念がある。

このチュートリアルでは、ClawHub Security Signalsデータセットを使用して、複数のスキャナシグナルをロード、分析し、組み合わせてAIスキルの最終判定を予測する方法を示します。Hugging FaceのParquet変換を介してデータをロードし、判定分布とスキャナ出力を検査し、VirusTotal、静的解析、SkillSpector間の一致度をJaccardスコアとCohenのkappaで測定し、SKILL.mdテキストと数値特徴量を組み合わせたロジスティック回帰モデルを構築してClawScan判定を予測します。

Core AI は、Apple が提供するデバイス上で動作する人工知能フレームワークで、開発者に効率的でプライバシーに配慮した機械学習ツールを提供します。

本稿では、チャットボットなどのAIソフトウェアを用いてオイラー和などの数学的結果を証明した実践経験を共有し、数学的証明におけるAIの可能性を示す。

AI企業のリーダーたちはAIが多くのホワイトカラーの仕事を自動化すると予測していたが、実際には仕事を置き換えるのではなく変容させている。著者は自身の高校時代のアルバイト経験と中小企業の事例を通じて、AIがより穏やかな形で知識労働に影響を与えていると論じる。

PlenitudeはDatabricks Genie上にエージェントベースのシステムを構築し、太陽光・風力発電の保守PDFレポートを統一的でクエリ可能なデータモデルに変換。自然言語での質問や複数プラント間の分析を可能にします。

Flowstateは、AIリクエストを最適なモデルにルーティングし、プロジェクトごとの支出を追跡することで、AIコストを最大42%削減するインテリジェントプロキシです。この記事では、デフォルトで高価なフラッグシップモデルを使用することと、コストの帰属が欠如していることという2つの主要なリークについて説明しています。

マイクロソフトリサーチは、GPT-4.1で生成された8億件の詳細なキャプションで訓練された38億パラメータのテキストから画像を生成するモデルLensを発表。訓練計算量は同等モデルの5分の1で、複数のベンチマークではるかに大規模なモデルに匹敵。Lens-Turboは1秒未満で画像生成。MITライセンスで公開。

MicrosoftはWindows Terminalのオープンソースフォーク「Intelligent Terminal」を公開しました。AIアシスタントが組み込まれており、通常のセッションを妨げずにエラー説明、コマンド作成、問題解決を支援します。エージェントは端末の状況を把握し、セッション履歴を記憶します。

Appleは、WWDCで新しいAI機能とよりスマートでパーソナライズされたSiriを発表しました。同社は以前、Apple Intelligenceの提供と性能について「消費者を誤解させた」として2億5000万ドルの集団訴訟和解に合意していました。AI競争に追いつくため、AppleはGoogle Geminiとの提携を結び、モデルではなく製品に集中しています。

Googleは2028年までにインテルから300万個以上のAIチップを発注した。NVIDIAは次世代Feynmanアーキテクチャ向けにインテルの製造技術をテストしている。両社の動きは、TSMCがAIチップ需要に追いつけない中で起きており、長年苦戦してきたインテルのファウンドリ部門に稀な再起のチャンスが訪れている。

グーグルのAI研究アシスタントNotebookLMが大幅にアップグレード。高度な推論、新たな出力形式（PDF、スプレッドシートなど）、研究の開始が容易に。Gemini 3.5とAntigravityをベースに、精度と分析能力が向上。

GitdotはRustで書かれたオープンソースのGitHub代替品で、CLIに触発されたインターフェースを持ちます。現在、ユーザー登録、組織作成、リポジトリ管理、GitHubからのインポート（読み取り専用ミラーまたは完全移行）をサポートしています。issues、PR、CIなどの機能はまだありません。デザインはキーボード駆動のナビゲーションに重点を置き、100msのFCPを目指しています。

XiaomiのMiMoチームはTileRTと協力し、MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeedをリリース。1兆パラメータモデルを8基の汎用GPUノードで毎秒1000トークン以上でデコードします。FP4量子化、DFlash投機的デコード、TileRT実行時の3つの技術による高速化。APIトライアルは2026年6月9日～23日。

Metaは、AIサポートチャットボットのバグを悪用したハッカーが、二要素認証なしで2万以上のInstagramアカウントを乗っ取った可能性があると確認。オバマ元大統領などの著名アカウントも影響を受けた。

AWSのAmazon Bedrock上のクロスリージョン推論（CRIS）は、欧州の顧客が複数のAWSリージョンにわたるモデル容量を活用しつつ、GDPRなどのデータ保護要件を満たすことを可能にします。この記事では、グローバルおよびEU地理推論プロファイル、セキュリティ機能、透明性ツール、利用可能なプロファイルの確認方法について詳しく説明します。

Amazon Bedrock AgentCore Runtimeは、各エージェントセッションに独立したマイクロVM、永続的なワークスペース、Gatewayを介した安全なツールアクセス、そして組み込みの可観測性を提供します。Claude Code、Codex、Kiro、Cursorを並行して実行でき、シークレット、ポート、ファイルシステムを共有する必要はありません。蓋を閉めて夕食に出かけ、明日そのまま続けることができます。

本稿はAIの一分野である数理最適化を紹介し、機械学習との補完関係を説明したうえで、AWSイノベーションセンターが顧客と取り組んだ物流ルーティング、製造の順序決定、勤務シフト編成の事例を通じて具体的な成果を示す。

LangChain、AssemblyAI、OpenAIを使ってリアルタイムのAI音声エージェントを構築する方法を学びます。このエージェントは発信者の苦痛を聞き、状況を評価し、緊急サービスを派遣し、発信者を落ち着かせます。タイピングやメニューは一切不要です。

Junoは慢性疾患を抱える人々のためのAI健康アシスタントです。音声またはテキストで症状、睡眠、薬、気分を記録し、パターンを検出して個別アドバイスを提供します。10月のローンチ以来、12万5千人のユーザーを獲得し、月間経常収益（MRR）は8万ドルに達しています。

本記事では、Amazon SageMaker AI と完全準同型暗号（FHE）を組み合わせ、クラウド上で完全に暗号化された状態で機械学習推論を実行する方法を解説します。concrete-mlライブラリ（scikit-learn互換）を使用することで、FHEモデルをトレーニングし、SageMakerエンドポイントにデプロイし、クエリ、応答、中間値をすべて暗号化してSageMaker自身からも読み取れないようにします。医療、エネルギー、通信などの機密データを扱うユースケースを紹介し、詳細な実装手順を提供します。

このビデオは、AIコーディングエージェントを統制するためのReARMフレームワークを紹介しています。

GoogleはNotebookLMを全面的にアップデートし、Gemini 3.5モデルを採用して応答の正確性と信頼性を向上させました。ユーザーは質問を入力するだけで研究を開始でき、NotebookLMはGoogle検索を使って関連ソースを検索します。さらに、各ノートブックは安全なクラウドコンピュータに接続され、コードの実行やPDF、Excel、PowerPointなどのファイル出力が可能になります。このアップデートはAI UltraプランとWorkspaceのユーザー向けです。

最近の研究により、LLMに文書編集などのタスクを委任すると、モデルが対話中に静かに文書を破損することが明らかになりました。DELEGATE-52ベンチマークで19モデルをテストした結果、最先端モデルでも20回のインタラクション後に25%のコンテンツが破損し、弱いモデルでは50%に達することがわかりました。原因は、エラーの蓄積、弱いモデルの削除傾向と強いモデルの幻覚、コンテキスト過負荷、およびドメイン親和性の欠如です。エージェンティックAIツールはこの問題をほとんど解決しません。

Nova Sonic Test Harnessは、Amazon Nova Sonic音声エージェントを自動テストするためのオープンソースフレームワークです。マルチターン会話を自動実行し、LLMを審査員として評価し、音声とテキストの出力の不一致を検出することで、反復の遅さと評価フレームワークの欠如という課題を解決します。

このケーススタディでは、ScholarAPIを使って数百万件の学術論文にアクセスし、高品質なデータセットを構築し、専門分野のAIアシスタント向けに大規模言語モデルをファインチューニングする方法を紹介します。データ収集、命令データセット生成、マルチモーダル強化、教師ありファインチューニング、検索拡張生成（RAG）までの全パイプラインをカバーしています。

読者からの手紙集。ある読者は、誤情報を拡散するプラットフォームに「ソーシャルメディア」という言葉を使い続けることを批判し、「反社会的メディア」と改名するよう提案。別の読者は、AIが共感を示すように見えても真の共感は欠けていると指摘する。