Googleは、画像、音声、動画、テキストの任意の組み合わせから高品質な動画を生成できるジェミニオムニファミリーの最初のモデル、ジェミニオムニフラッシュを発表。自然言語による会話で動画編集が可能で、物理法則の理解と世界知識を活用したリアルでクリエイティブな結果を提供する。Geminiアプリ、Google Flow、YouTube Shortsで利用可能。

智会心研 PLUS が公開ベータを開始し、高度な研究開発AI機能を無料で提供。プロフィールの完了や友人招待でメンバーシップを獲得でき、低コストでの技術革新を支援します。

GoogleがGemini 3.5 Flashを発表。コーディングとエージェントのベンチマークでフラッグシップを上回り、速度は4倍、コストは半減。

InstaVM は、AIエージェントに即座に隔離されたコンピューティング環境を提供するクラウドインフラストラクチャです。Firecracker マイクロVMを使用し、200ミリ秒未満で起動。ハードウェアレベルの分離、永続ボリューム、動的シークレット注入、制御されたEgress、ライブデバッグを備え、プロダクション環境でのAIエージェント特有のセキュリティとパフォーマンスの課題を解決します。

ニューサウスウェールズ大学が最近、AI顔認識テストを開始し、ユーザーが本物と偽物の顔を見分ける能力を試しています。ガーディアン・オーストラリアのカーリー・アールとマチルダ・ボーズリーがテストに挑戦し、それが科学なのか単なる感覚なのかを確かめます。

Slax Reader CLIは、後で読むリストをAIエージェントが呼び出せるファーストクラスのツールに変えます。このCLIは、ClaudeやChatGPTなどのエージェントに永続的な保存場所を提供します。記事では、要約ではなくフィルタリング、ルールベースの一括保存、逆RSSワークフロー、過去のアーカイブ検索という4つの主要ユースケースを紹介。製品はオープンソースでセルフホスティング可能、永久バックアップと全文検索は無料です。

Second Brainは、Claude、ChatGPT、CursorなどのAIツールに永続的なメモリーを提供する自己ホスト型のメモリー層です。セマンティック検索で意味に基づいてコンテキストを呼び出し、データはユーザー自身のCloudflareアカウントに保存され、無料でオープンソースです。

独占：雇用審判所への申し立てによると、労働者はロンドンオフィスでビラを配布した後に職を失った。

GoogleがStitch 3.0を発表。AIを活用してライブキャンバス上でUI画面を生成・反復できるツールです。

このフレームワークは、Lockheed Martinの7段階サイバーキルチェーンを拡張し、モデルサプライチェーン侵害のためのステージ0を新設、各段階にAI固有のサブテクニックを追加、ステージ7をデータ流出、モデル抽出、エージェントピボットの3つに分割。SOCアナリストがLLMやAIエージェント攻撃に対処するための検出シグナルと緩和策を提供する。

Google Antigravity 2.0 は、複数のAIエージェントを並列で調整するための独立したデスクトップアプリです。スケジュールされたバックグラウンドタスク、サブエージェントワークフロー、AI Studio、Firebase、Androidとのネイティブ統合を備えています。バックグラウンド実行、並列サブエージェントワークフロー、音声コマンド、CLI/SDKをサポートします。ユーザーからは高い評価を得ていますが、UIのバグや試用期間の制限が指摘されています。

Granta誌に掲載され、コモンウェルス財団短編小説賞に選ばれた短編小説がAI生成であると疑われている。AI検出ツールの証拠と著者の背景がAI執筆を示しており、文学の信頼性について議論を巻き起こしている。

英連邦短編小説賞の地域賞を受賞した短編がAI生成であるとの疑惑が浮上し、AI検出と文学の真正性をめぐる論争を引き起こしている。

XezimはRustで書かれた軽量なSystemVerilogシミュレータで、実験、学習、AI支援チップ設計ワークフローの探求を目的としています。組み合わせ論理と順序論理のシミュレーション、および複数の波形ダンプ形式をサポートしています。

Hiroは、開発チームが最初のコードコミットからSOC 2コンプライアンス認定に至るまでを支援するインテリジェントセキュリティエージェントです。セキュリティスキャン、ポリシー管理、自動化されたコンプライアンスワークフローを統合し、セキュリティを開発ライフサイクルに組み込みます。

Maple はプライバシーに配慮したパーソナルAIで、家庭生活や仕事、さらには大手AIには話せないことまで対応します。オープンモデルを暗号化エンクレーブ内で実行し、会話をプライベートに保ちます。現在プライベートベータ版で、研究ツールとエージェント機能を提供しています。

AnthropicのAIアシスタントClaudeが頻繁にユーザーに「寝ろ」と要求し、憶測を呼んでいる。ユーザーからは様々な睡眠催促が報告され、親切だと感じる人もいれば迷惑だと感じる人もいる。専門家は、この行動は訓練データやシステムプロンプト、コンテキストウィンドウ管理に起因するものであり、AIの意識によるものではないと分析している。Anthropicはこの問題を認識し、修正を予定している。

SteelSpine AI は、AIエージェントのデバッグと監査のための新しいツールです。1つのコマンドでエージェントをラップし、すべてのイベントをキャプチャ、決定論的リプレイ、実行比較、暗号監査を実現します。LLMのステートレス性やエージェントの高い失敗率に対処し、EU AI Act第12条に準拠した監査機能を内蔵しています。

GoPOSIXは、Goで書かれたシングルバイナリのPOSIXユーザーランドで、BusyBoxのテストスイートの96.6%（591/612）に合格しています。AIエージェント開発アプローチを用いて約3週間で開発され、システムユーティリティにおけるGoの可能性を示しています。

MIT准教授のConnor Coley氏は、化学と機械学習を組み合わせて創薬を加速し、化学的直感を取り入れたAIモデルを開発している。

COBALTは、スマートフォンなどの一般的なデバイスを用いてロボット学習のための大規模なデモンストレーションデータをクラウドソーシングで収集するクラウドベースのテレオペレーションプラットフォームである。単一GPU上で複数ユーザーの同時テレオペレーションを可能にし、8GPUで256のシミュレーションクライアントを安定的にサポートする。ユーザー研究では、スマートフォンによるテレオペレーションが専用ハードウェアと同等以上に機能することが示され、5日間で9カ国から7,500以上のデモンストレーション（50時間以上）が収集された。

本論文は「インタラクション・レディネス」の概念を導入し、シミュレーションにおける関節物体の物理的品質を定量化する。また、不完全な3Dアセットから多モーダル・シミュレータインザループ手法を用いて物理特性を推論し、反復的なシミュレータフィードバックによって最適化することで、より安定した現実的なダイナミクスを実現する。

CosFly は、空中追跡のためのボックス構造計画とマルチモーダルシミュレーションパイプラインであり、多様な環境（都市、高速道路、田園、森林、沿岸都市）でのUAV動的ターゲット追跡用データセット CosFly-Track を伴う。CARLA上で実装され、7段階のモジュラー型パイプラインにより3D世界を構造化障害物表現に変換し、RGB画像、深度マップ、セマンティックセグメンテーションマスクを自然言語ナビゲーション命令とともに生成する。固定FOVズームレベルをサポートし、従来の2段階パイプラインと直接勾配最適化の2つの軌道計画パラダイムを分析。データセットには250の検証済み軌道と約10万枚のレンダリング画像、完全な6自由度ドローンポーズアノテーションが含まれる。

腱駆動連続ロボットのサロゲートモデリングを、ロボット設計パラメータと腱駆動入力を結果の構成にマッピングするオペレーター学習問題として定式化。DeepONetおよびFNOに基づく4つの新しいニューラルオペレーターアーキテクチャを開発し、シミュレーションデータで訓練して、設計間の高速かつ正確な一般化を実現。手術および産業用途における制御、計画、設計最適化のための高速モデリングを可能にする。

研究者らは、拡散モデルと時空間論理仕様を組み合わせ、潜在空間での微分可能な最適化により安全上重要な自動運転テストシナリオを生成するSTRELGenフレームワークを提案。力任せのデータ収集の非効率性を回避する。

本論文では、接触豊富な操作における不確実性をモデル化するために、スタイン変分推論を用いた新しい分布ロバスト制御手法を提案する。モデルベース制御の利点を保持しつつ、柔軟な不確実性モデリングを実現し、さまざまなタスクで最大3倍のロバスト性向上を示す。

本研究はSPARKベンチマークケースを再現し、目標追従、最小距離、衝突ステップの指標を抽出する後処理パイプラインを構築して、6つの安全フィルタ（RSSA、RSSS、SSA、CBF、PFM、SMA）を制御された乱数シードとストレステストの下で評価した。結果は目標追従と衝突削減の間のトレードオフを示し、障害物の密集、距離推定ノイズ、遅延情報の下で安全挙動が変化することを明らかにし、ヒューマノイド自律性評価において故障モードを顕在化させる指標の必要性を強調している。

KG-ASGフレームワークは、構造化された衝突知識ベースと軽量な衝突専門家モデルを構築し、複数車両の敵対的生成を主従プロセスとしてモデル化することで、自動運転の安全性検証における敵対的サンプルの有効性、解釈可能性、実行可能性を向上させる。実験では、複数のコントローラー下で有効な主攻撃を向上させ、複数衝突を低減した。

CRAFTは、動的キーフレーム選択、多言語ASRフォールバック、ハイブリッド批評家ループを組み合わせたクエリ条件付きマルチ動画質問応答パイプラインである。MAGMaR 2026で最高の総合平均0.739と引用F1 0.635を達成し、WikiVideo変換データセットでも0.823の平均性能を示した。アブレーション実験では、アトミッククレーム、ASR、批評家ループが主な改善要因であることが明らかになった。

本論文は、太陽光発電（PV）出力予測を単一ホライズンの点予測からマルチホライズン予測フレームワークへ移行することを提案する。未来の複数時間ステップを同時に最適化することで、深層ニューラルネットワークが時間ステップ間の潜在的な依存関係をよりよく捉え、アーキテクチャに依存しない精度向上を実現する。計算オーバーヘッドはほぼ無視できる。