Last updated: 2026/02/03 17:00
この記事では、NVIDIA DGX Sparkを使用してLlama 3.1-8B-Instructモデルのフルファインチューニングを行い、LLMに「推論」機能を追加する方法を紹介しています。合成データを用いて、特定のトピックに対する推論能力を強化することが可能であり、DGX Spark上での実行は1日以内で完了します。合成思考トレースを生成するための手法や、Synthetic-Data-Kitを使用したデータ準備の手順も詳述されています。最終的に、Chain of Thoughtを用いた応答生成のためのカスタムプロンプトの設定方法も説明されています。 • NVIDIA DGX Sparkを使用してLlama 3.1-8B-Instructモデルのフルファインチューニングを実施 • 合成データを用いて特定のトピックに対する推論能力を強化 • DGX Spark上での実行は1日以内で完了 • Synthetic-Data-Kitを使用してデータを準備する手法を紹介 • Chain of Thoughtを用いた応答生成のためのカスタムプロンプトの設定方法を説明
Scientists are working to sequence the genome of every known species on Earth.
We’re expanding Game Arena with Poker and Werewolf, while Gemini 3 Pro and Flash top our chess leaderboard.
In this post, we illustrate how Clarus Care, a healthcare contact center solutions provider, worked with the AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) team to develop a generative AI-powered contact center prototype. This solution enables conversational interaction and multi-intent resolution through an automated voicebot and chat interface. It also incorporates a scalable service model to support growth, human transfer capabilities--when requested or for urgent cases--and an analytics pipeline for performance insights.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるように設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力した情報に基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトへの統合が容易 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される • 生成AIを利用した新しい開発手法の提案
This post explores how you can use Amazon S3-based templates to simplify ModelOps workflows, walk through the key benefits compared to using Service Catalog approaches, and demonstrates how to create a custom ModelOps solution that integrates with GitHub and GitHub Actions—giving your team one-click provisioning of a fully functional ML environment.
In this post, we walk through how global cross-Region inference routes requests and where your data resides, then show you how to configure the required AWS Identity and Access Management (IAM) permissions and invoke Claude 4.5 models using the global inference profile Amazon Resource Name (ARN). We also cover how to request quota increases for your workload. By the end, you'll have a working implementation of global cross-Region inference in af-south-1.
Cubic joins the Vercel Agents Marketplace, offering teams an AI code reviewer with full codebase context, unified billing, and automated fixes.
AI agents need secure, isolated environments that spin up instantly. Vercel Sandbox is now generally available with filesystem snapshots, container support, and production reliability.
Arena Mode brings side-by-side model comparison directly into your IDE, plus Plan Mode and Megaplan for smarter task planning.
Read about the latest product updates, events, and content from the LangChain team
We’re excited to join in Cursor, Cloudflare, Vercel, git-ai, OpenCode and others in support of [Agent Trace](https://agent-trace.dev/). As described in the spec, Agent Trace is an open, vendor-neutral spec for recording AI contributions alongside human authorship in version-controlled codebases.
The agent-based approach we present is applicable to any type of enterprise content, from product documentation and knowledge bases to marketing materials and technical specifications. To demonstrate these concepts in action, we walk through a practical example of reviewing blog content for technical accuracy. These patterns and techniques can be directly adapted to various content review needs by adjusting the agent configurations, tools, and verification sources.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Google AI Ultra subscribers in the U.S. can now try out Project Genie.
Google AI Ultra subscribers in the U.S. can now try out Project Genie.
この記事では、ExecuTorchとArm SME2を使用して、モバイルデバイス上での機械学習推論の加速について説明しています。特に、SqueezeSAMというインタラクティブな画像セグメンテーションモデルが、Instagramのカットアウト機能を支えており、これによりユーザーは画像内のオブジェクトを簡単に切り抜くことができます。SME2は、Armv9アーキテクチャに導入された高度なCPU命令セットで、マトリックス指向の計算ワークロードを加速します。実験結果によると、SME2を使用することで、SqueezeSAMの推論レイテンシが大幅に改善され、INT8モデルでは1.83倍、FP16モデルでは3.9倍の速度向上が見られました。これにより、モバイルアプリケーションのインタラクティブな機能がより迅速に実行可能となり、開発者は精度とワークフローに応じた柔軟な選択ができるようになります。 • ExecuTorchとArm SME2を使用してモバイルデバイス上での機械学習推論を加速する。 • SqueezeSAMモデルはInstagramのカットアウト機能を支えている。 • SME2はArmv9アーキテクチャに導入されたCPU命令セットで、マトリックス計算を加速する。 • INT8モデルの推論レイテンシが1.83倍、FP16モデルが3.9倍改善される。 • モバイルアプリケーションのインタラクティブな機能が迅速に実行可能になる。 • 開発者は精度に応じた柔軟な選択ができる。
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この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に統合できるため、導入が容易である点も強調されています。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への統合が容易 • 開発効率の向上が期待される
Cognizant has partnered with Cognition to deploy Devin and Windsurf across its engineering teams and customer base.
By Chester Curme and Mason Daugherty As the addressable task length of AI agents continues to grow, effective context management becomes critical to prevent context rot and to manage LLMs’ finite memory constraints. The Deep Agents SDK is LangChain’s open source, batteries-included agent harness. It provides an easy path
Discover how aligning AI transformation with sustainability can boost efficiency, resilience, and long‑term competitiveness at Davos 2026. Learn more.
この記事では、AIエージェントシステムのスケーリングに関する初の定量的原則を導出し、180のエージェント構成の制御評価を通じて、マルチエージェントの協調が並列化可能なタスクのパフォーマンスを大幅に向上させる一方で、逐次タスクでは劣化させることを明らかにしています。また、87%の未見タスクに対して最適なアーキテクチャを特定する予測モデルも紹介しています。エージェントは、推論、計画、行動が可能なシステムであり、業界は単発の質問応答から持続的なマルチステップのインタラクションへと移行しています。従来の静的ベンチマークはモデルの知識を測定しますが、エージェントタスクは外部環境との持続的なインタラクション、部分的な可観測性の下での情報収集、環境フィードバックに基づく戦略の適応的な改良を必要とします。 • AIエージェントシステムのスケーリングに関する定量的原則を導出した。 • マルチエージェントの協調は並列化可能なタスクのパフォーマンスを向上させるが、逐次タスクでは劣化する。 • エージェントタスクは持続的なインタラクション、部分的な可観測性、環境フィードバックに基づく戦略の適応を必要とする。 • 5つのエージェントアーキテクチャ（単一エージェント、独立、中央集権、分散、ハイブリッド）を評価した。 • 87%の未見タスクに対して最適なアーキテクチャを特定する予測モデルを導入した。
If you’ve been following the rise of AI in the workplace, you know the challenge: AI usage is becoming commonplace, but it’s often unmanaged. Chat Hub changes that by providing a single, unified interface for your organization to direct users for all AI-related tasks and processes, bringing the
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や修正を行うことができます。具体的には、開発者が意図する機能を自然言語で入力すると、ツールがそれに基づいてコードを生成します。また、既存のコードに対しても改善提案を行う機能があります。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、幅広い開発環境で利用可能です。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 自然言語での入力に基づくコード生成機能 • 既存コードへの改善提案機能 • 開発効率の向上とエラー削減の期待 • 多くのプログラミング言語に対応
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者はコーディングの効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減や開発時間の短縮が期待されます。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コードの自動生成や補完機能を提供 • 開発者が入力したコメントや関数名に基づいて提案 • 多くのプログラミング言語に対応、特にJavaScriptやPythonが推奨 • コーディングの効率向上、エラー削減、開発時間短縮が期待される
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
When should an agent ask for permission? How to think about approval, suspension, and the trust spectrum in your agent design.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
ATLASは、多言語モデルのための新しいスケーリング法則を提案します。特に、英語以外の言語を対象としたAIモデルの開発において、データ駆動型のガイダンスが不足している現状を改善することを目的としています。ATLASは、774回のトレーニングを通じて、400以上の言語にわたるデータを使用し、言語の混合を効率的にバランスさせるための適応型転送スケーリング法則を導入します。このアプローチは、ターゲット言語のパフォーマンスを最適化するために、異なる言語からのデータを活用します。ATLASは、モデルサイズやデータ量、言語の混合を決定するためのシンプルで実用的な方法を提供し、従来のスケーリング法則を拡張します。評価の結果、ATLASは従来の手法よりも一貫して優れたパフォーマンスを示しました。 • 英語以外の言語を対象としたAIモデル開発におけるデータ駆動型ガイダンスの不足を解消する。 • 774回のトレーニングを通じて、400以上の言語にわたるデータを使用した大規模な多言語事前学習研究を実施。 • 適応型転送スケーリング法則（ATLAS）を導入し、言語の混合を効率的にバランスさせる。 • ATLASは、ターゲット言語のパフォーマンスを最適化するために、異なる言語からのデータを活用する。 • モデルサイズやデータ量、言語の混合を決定するためのシンプルで実用的な方法を提供。 • 評価結果は、ATLASが従来の手法よりも一貫して優れたパフォーマンスを示すことを示した。
We’re launching Google AI Plus in 35 new countries and territories including the US, making it available everywhere Google AI plans are available.
In this post, we walk you through Pushpay's journey in building this solution and explore how Pushpay used Amazon Bedrock to create a custom generative AI evaluation framework for continuous quality assurance and establishing rapid iteration feedback loops on AWS.
Search users around the world now have easier access to frontier AI capabilities.
This blog post demonstrates how to build an intelligent contract management solution using Amazon Quick Suite as your primary contract management solution, augmented with Amazon Bedrock AgentCore for advanced multi-agent capabilities.
A Blog post by Hugging Face on Hugging Face
Sensay went from zero to an MVP launch in six weeks for Web Summit. With Vercel preview deployments, feature flags, and rollbacks, the team shipped fast without a DevOps team.
A Blog post by Technology Innovation Institute on Hugging Face
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
A Blog post by LinkedIn on Hugging Face
Today, our animated short film, “Dear Upstairs Neighbors,” previews at the Sundance Film Festival.
In this post, we discuss how to use AppSync Events as the foundation of a capable, serverless, AI gateway architecture. We explore how it integrates with AWS services for comprehensive coverage of the capabilities offered in AI gateway architectures. Finally, we get you started on your journey with sample code you can launch in your account and begin building.
This blog post describes how Totogi automates change request processing by partnering with the AWS Generative AI Innovation Center and using the rapid innovation capabilities of Amazon Bedrock.
We’re proud to introduce the next major milestone of our end-to-end AI infrastructure: Maia 200, a breakthrough inference accelerator engineered to dramatically shift the economics of large-scale AI.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
You can now view live model performance metrics for latency and throughput on Vercel AI Gateway on the website and via REST API.
You can use your Claude Code Max subscription through Vercel's AI Gateway. This lets you leverage your existing subscription while gaining centralized observability, usage tracking, and monitoring capabilities for all your Claude Code requests.
You can now access Moonshot AI's Kimi K2.5 model via Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
You can now access Qwen 3 Max Thinking via Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • 使用するほどに精度が向上するAIの学習能力
You can use Vercel AI Gateway with Clawdbot and access hundreds of models with no additional API keys required.
Amazon Bedrock AgentCore services are now being supported by various IaC frameworks such as AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform and AWS CloudFormation Templates. This integration brings the power of IaC directly to AgentCore so developers can provision, configure, and manage their AI agent infrastructure. In this post, we use CloudFormation templates to build an end-to-end application for a weather activity planner.
In this post, we demonstrate how the Amazon Catalog Team built a self-learning system that continuously improves accuracy while reducing costs at scale using Amazon Bedrock.
GISTは、データの多様性と有用性を最大化する高品質なデータサブセットを選択するための新しいアルゴリズムです。現代の機械学習では、大規模なデータセットを処理する必要があり、サブセット選択が重要な課題となっています。GISTは、データの多様性を確保しつつ、関連性のあるデータを選択することで、画像分類などのタスクで最先端のベンチマークを上回る性能を発揮します。このアルゴリズムは、データポイント間の最小距離を最大化することで多様性を確保し、モノトーン部分準同型関数を用いて有用性を測定します。GISTは、最適解に近い解を保証する近似戦略を提供し、データの選択を効率的に行います。 • GISTはデータの多様性と有用性を最大化するアルゴリズムである。 • サブセット選択は、機械学習において重要な課題である。 • GISTは、画像分類などのタスクで最先端のベンチマークを上回る性能を示す。 • データの多様性は、選択されたデータポイント間の最小距離を最大化することで確保される。 • 有用性は、モノトーン部分準同型関数を用いて測定される。 • GISTは、最適解に近い解を保証する近似戦略を提供する。
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
FeastがPyTorchエコシステムに参加し、AIモデルの生産環境への移行を容易にすることを発表しました。Feastはオープンソースのフィーチャーストアで、トレーニングとサービングのデータ不一致（トレーニング・サービングのずれ）を解消することに特化しています。これにより、モデルがトレーニング時に使用した特徴変換を本番環境でも正確に再現できるようになります。Feastは、特徴の定義、保存、提供を一元管理するAPIを提供し、歴史的な特徴状態を管理することでデータ漏洩を防ぎます。また、既存のデータインフラに適応可能なプラグインアーキテクチャを持ち、低遅延での特徴提供を実現します。PyTorchとの統合により、Feastはオープンで相互運用可能なAIインフラの構築を強化します。 • FeastはAIモデルの生産環境への移行を容易にするフィーチャーストアである。 • トレーニング・サービングのずれを解消し、モデルの一貫したパフォーマンスを保証する。 • 特徴の定義、保存、提供を一元管理するAPIを提供する。 • 歴史的な特徴状態を管理し、データ漏洩を防ぐ。 • 既存のデータインフラに適応可能なプラグインアーキテクチャを持つ。 • 低遅延での特徴提供を実現し、PyTorchとのシームレスな統合を提供する。
PDI Technologies is a global leader in the convenience retail and petroleum wholesale industries. In this post, we walk through the PDI Intelligence Query (PDIQ) process flow and architecture, focusing on the implementation details and the business outcomes it has helped PDI achieve.
In this post, we demonstrate how CLICKFORCE used AWS services to build Lumos and transform advertising industry analysis from weeks-long manual work into an automated, one-hour process.
Learn how Azure Storage is evolving for agentic workloads, Kubernetes‑based cloud‑native applications, and block storage at global scale. Read more.
この記事では、ユーザーのインタラクションから意図を理解するための新しいアプローチが紹介されています。特に、小型のマルチモーダルLLM（MLLM）を使用して、ユーザーの行動を理解する方法が提案されています。この方法は、ユーザーのインタラクションを二段階に分けて処理し、各画面の要約を行った後、その要約から全体の意図を抽出します。これにより、小型モデルでも大規模モデルに匹敵する結果を得ることができ、デバイス上でのアプリケーションに適しています。具体的には、各画面のインタラクションを独立して要約し、その要約を基に全体の意図を予測します。これにより、ユーザーが何をしようとしているのかをより正確に把握できるようになります。 • 小型モデルを使用してユーザーの意図を理解する新しいアプローチを提案 • ユーザーインタラクションを二段階に分けて処理することで、タスクを小型モデルに適したものにする • 各画面のインタラクションを独立して要約し、その要約から全体の意図を抽出 • 小型モデルでも大規模モデルに匹敵する結果を得ることができる • デバイス上でのアプリケーションに適している
Personal Intelligence lets you tap into your context from Gmail and Photos to deliver tailored responses in Search, just for you.
Learn how industrial AI is reshaping the economics of manufacturing: where the ROI is real, what’s driving it, and how start your manufacturing AI journey.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、ツールがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、既存のコードの改善提案やバグの修正も行えるため、開発効率が大幅に向上します。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されており、導入のハードルが低くなっています。これにより、特に初心者の開発者にとっても利用しやすい環境が整っています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存コードの改善提案やバグ修正が可能 • 開発効率の向上が期待できる • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
This blog post explains how TR's Platform Engineering team, a geographically distributed unit overseeing TR's service availability, boosted its operational productivity by transitioning from manual to an automated agentic system using Amazon Bedrock AgentCore.
PyTorch 2.10のリリースが発表され、パフォーマンスと数値デバッグの改善が強調されています。このバージョンでは、Python 3.14のサポートが追加され、torch.compile()がこのバージョンに対応しました。また、torchinductorにおけるカーネル起動オーバーヘッドの削減や、raggedおよびpackedシーケンスをサポートする新しいvarlen_attn()オペレーションが導入されました。さらに、効率的な固有値分解を提供するDnXgeevが追加され、torch.compile()はdeterministic_modeを尊重するようになりました。これにより、トレーニングの実行時のデバッグが容易になり、数値的な不一致を追跡するためのDebugModeも強化されています。 • PyTorch 2.10ではPython 3.14のサポートが追加された。 • torchinductorでのカーネル起動オーバーヘッドが削減された。 • 新しいvarlen_attn()オペレーションがraggedおよびpackedシーケンスをサポート。 • DnXgeevを使用した効率的な固有値分解が可能になった。 • torch.compile()がdeterministic_modeを尊重し、デバッグが容易になった。 • DebugModeが強化され、数値的な不一致を追跡しやすくなった。
In this post, we walk you through the complete architecture to structure and store episodes, discuss the reflection module, and share compelling benchmarks that demonstrate significant improvements in agent task success rates.
In this post, we show how bunq upgraded Finn, its in-house generative AI assistant, using Amazon Bedrock to transform user support and banking operations to be seamless, in multiple languages and time zones.
In this post, we explore how to build a multi-agent video processing workflow using Strands Agents, Meta's Llama 4 models, and Amazon Bedrock to automatically analyze and understand video content through specialized AI agents working in coordination. To showcase the solution, we will use Amazon SageMaker AI to walk you through the code.
Introducing the Agent Builder Template Library: a collection of ready-to-deploy agents for common tasks, equipped with the tools you already use.
この記事では、AIが教育に与える影響と次世代のための教育の在り方について論じています。著者のフアン・M・ラビスタ・フェレスは、高等教育がAI時代においてリーダーシップを発揮する必要があると強調しています。AIリテラシーは選択科目ではなく、必須科目であるべきで、学生はAIスキルを学ぶ必要があります。また、教育機関はAIを効果的に統合し、倫理的な考慮を持ちながら教育を進めるべきです。さらに、教育者と開発者の間での相互理解が重要であり、大学、産業界、政策立案者が協力してAI教育を推進する必要があります。 • AIリテラシーは必須科目であり、学生はAIスキルを学ぶ必要がある。 • 教育機関はAIを効果的に統合し、倫理的な考慮を持ちながら教育を進めるべき。 • 教育者と開発者の間での相互理解が重要である。 • 大学、産業界、政策立案者が協力してAI教育を推進する必要がある。 • AIスキルを持つことが労働市場での賃金プレミアムに繋がる。
A brand new set of components designed to help you build the next generation of IDEs, coding apps and background agents.
Skills support is now available in bash-tool, so your AI SDK agents can use the skills pattern with filesystem context, Bash execution, and sandboxed runtime access.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
A Blog post by IBM Research on Hugging Face
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • 使用するほどに精度が向上するAIの学習能力
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に統合できるように設計されており、導入が容易です。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への統合が容易 • 開発効率の向上が期待される
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
A look at how Sundance Institute will build a community-led ecosystem for AI education and empowerment, to support creatives.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIがリアルタイムでサポートを提供し、効率的なコーディングを実現します。具体的には、AIがコードの提案を行ったり、エラーを検出したりする機能が含まれています。また、ユーザーインターフェースは直感的で使いやすく、開発者がすぐに利用できるように設計されています。さらに、このツールは既存の開発環境と高い互換性を持ち、導入が容易です。最終的に、開発者は生産性を向上させ、より高品質なソフトウェアを迅速に開発できるようになります。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • リアルタイムでのコード提案やエラー検出機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • 既存の開発環境との高い互換性 • 生産性向上と高品質なソフトウェア開発の実現
In this post, we'll guide you through building multimodal RAG applications. You'll learn how multimodal knowledge bases work, how to choose the right processing strategy based on your content type, and how to configure and implement multimodal retrieval using both the console and code examples.
Visibility is the easiest piece. The hard part is analyzing and understanding what you’re observing. I’ve spoken to teams recording 100k+ traces every single day. What are they doing with those traces? Literally nothing. Because it’s impossible to read and summarize 100,000 traces at any human
Find out how organizations are transforming with AI, and learn how you can build your own generative AI proof of concept.
Design policy‑driven agentic workflows on Azure with Overcut to automate tickets, releases, and remediation. Read more.
A Blog post by Hugging Face on Hugging Face
Introducing skills, a CLI for installing and managing agent “skill packages.” Add a skill package with npx skills add <package>, with more commands planned.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
A Blog post by Microsoft on Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Guest post written by José Mussa (Staff Software Engineer @ Remote) Remote is a fast-growing startup helping companies hire, manage, and pay employees globally from a single platform. Remote’s customers operate across many countries and regulatory environments, and they trust Remote as the system of record for their employee, payroll,
You can now access image models from Recraft in Vercel AI Gateway with no other provider accounts required.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上が期待される • 自然言語処理を用いた強化された機能
In this post, we show you how fine-tuning enabled a 33% reduction in dangerous medication errors (Amazon Pharmacy), engineering 80% human effort reduction (Amazon Global Engineering Services), and content quality assessments improving 77% to 96% accuracy (Amazon A+). This post details the techniques behind these outcomes: from foundational methods like Supervised Fine-Tuning (SFT) (instruction tuning), and Proximal Policy Optimization (PPO), to Direct Preference Optimization (DPO) for human alignment, to cutting-edge reasoning optimizations such as Grouped-based Reinforcement Learning from Policy Optimization (GRPO), Direct Advantage Policy Optimization (DAPO), and Group Sequence Policy Optimization (GSPO) purpose-built for agentic systems.
The AWS AI League, launched by Amazon Web Services (AWS), expanded its reach to the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) last year, welcoming student participants from Singapore, Indonesia, Malaysia, Thailand, Vietnam, and the Philippines. In this blog post, you’ll hear directly from the AWS AI League champion, Blix D. Foryasen, as he shares his reflection on the challenges, breakthroughs, and key lessons discovered throughout the competition.
In this post, we demonstrate how to use a GitHub Actions workflow to automate the deployment of AI agents on AgentCore Runtime. This approach delivers a scalable solution with enterprise-level security controls, providing complete continuous integration and delivery (CI/CD) automation.
Learn how human-in-the-loop automation combines AI efficiency with human oversight. Build smarter workflows with checkpoints using n8n.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
Meet D4RT, a unified AI model for 4D scene reconstruction and tracking.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に統合できるように設計されており、使いやすさが考慮されています。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への統合が可能 • 開発効率の向上が期待される • 使いやすさが考慮された設計
A Blog post by Microsoft on Hugging Face
We’re peeling back the origin story of Nano Banana, one of Google DeepMind’s most popular models.
Discover how Microsoft Marketplace empowers organizations to build, buy, and deploy AI apps and agents. Learn more.
Announcing Microsoft Elevate for Educators—connecting educators, community, professional learning, and AI tools to enhance teaching. Join us.
In this post, we explain how we overcame the limitations of single-agent AI systems through a human-centric approach, implemented structured outputs to significantly reduce hallucinations and built a scalable solution now positioned for expansion across the AMET QA team and later across other QA teams in International Emerging Stores and Payments (IESP) Org.
This post introduces generative AI guided business reporting—with a focus on writing achievements & challenges about your business—providing a smart, practical solution that helps simplify and accelerate internal communication and reporting.
In this post, we demonstrate how you can address these challenges by adding centralized safeguards to a custom multi-provider generative AI gateway using Amazon Bedrock Guardrails.
In this post, we describe how you can use Amazon Nova Multimodal Embeddings to retrieve specific video segments. We also review a real-world use case in which Nova Multimodal Embeddings achieved a recall success rate of 96.7% and a high-precision recall of 73.3% (returning the target content in the top two results) when tested against a library of 170 gaming creative assets. The model also demonstrates strong cross-language capabilities with minimal performance degradation across multiple languages.
Use the OpenResponses API on Vercel AI Gateway with no other API keys required and support for multiple providers.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上が期待される • 自然言語処理を用いた強化された機能
In this post, we explore the architecture that AutoScout24 used to build their standardized AI development framework, enabling rapid deployment of secure and scalable AI agents.
This post explores how new serverless model customization capabilities, elastic training, checkpointless training, and serverless MLflow work together to accelerate your AI development from months to days.
In this post, we’ll explore when multi-agent architectures become necessary, the four main patterns we’ve observed, and how LangChain empowers you to effectively build multi-agent systems.
この記事では、AIが発見、医療、仕事、責任の分野でどのように変革をもたらしているかについて述べています。AIは、科学者が発見にアプローチする方法や、医師が意思決定を行う際の支援、責任や包摂の問題への対処、仕事の組織化において具体的な影響を与えています。Microsoftの研究者たちとの対話を通じて、AIが現実の設定で適用される際の変化や可能性、限界、責任あるシステムの展開に伴うトレードオフについて探求しています。特に医療分野では、AIが医師の診断を支援し、個別化医療の実現に寄与することが強調されています。また、AIの設計には多様な視点が必要であり、技術者だけでなく、社会科学者やユーザーの意見も重要であると述べられています。 • AIは医療において、医師が複雑な情報を迅速に処理し、個別化医療を実現する手助けをする。 • AIは膨大な臨床データを分析し、医師がより正確な判断を下すための支援を行う。 • AIシステムの設計には、多様な視点を取り入れることが重要であり、技術者だけでなく社会科学者やユーザーの意見も必要。 • Microsoftは、グローバルサウスのAI専門家を集めたフェローシッププログラムを通じて、責任あるAIの実現を目指している。 • AIは人間のケアを置き換えるのではなく、補完する役割を果たす。
Community Benchmarks on Kaggle lets the community build, share and run custom evaluations for AI models.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
You can now access the GPT 5.2 Codex model on Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
Today we're releasing a brand new set of components for AI Elements designed to work with the Transcription and Speech functions of the AI SDK, helping you build voice agents.
GPT-5.2-Codex is now available in Windsurf with multiple reasoning effort levels. For a limited time, enjoy discounts on credit usage.
Over the past year, we’ve witnessed how creators globally have been using our AI models and tools to share their stories with the world. That’s why we launched the AI Fi…
In this post, we explore the security considerations and best practices for implementing Amazon Bedrock cross-Region inference profiles. Whether you're building a generative AI application or need to meet specific regional compliance requirements, this guide will help you understand the secure architecture of Amazon Bedrock CRIS and how to properly configure your implementation.
AI要約の生成中にエラーが発生しました。
この記事では、量子誤り訂正（QEC）のための新しい動的回路の運用について説明しています。従来の静的回路に比べて、動的回路はより少ないカプラーを使用し、相関エラーを除去し、異なるタイプの量子ゲートを利用することで、柔軟性を持たせています。Google Quantum AIの量子プロセッサは、ノイズに敏感な超伝導回路から構成される物理キュービットを使用しており、QECはこれらの物理キュービットを論理キュービットに結合し、ノイズに対する耐性を高める役割を果たします。最近発表された研究では、動的回路を用いた表面コードの実験的デモンストレーションが行われ、エラーを検出するために異なる回路構成を交互に使用することで、エラー抑制の柔軟性が向上しました。これにより、超伝導キュービットが直面する大きな課題を回避することが可能となり、量子情報の安定性を損なうことなく物理エラーを特定することができます。 • 量子誤り訂正（QEC）は、量子アルゴリズムに必要な超低エラー率を達成するために重要である。 • 動的回路は、エラーを検出するために異なる回路構成を交互に使用し、柔軟性を提供する。 • 動的回路を使用することで、超伝導キュービットが直面する課題（漏れ、ハードウェアの制約、キュービットのドロップアウト）を回避できる。 • 新しい回路（六角形、ウォーキング、iSWAP）は、QECの特定の課題を解決する。 • 動的回路は、物理エラーを特定し、論理量子情報への影響を防ぐための重複する検出領域を組み合わせる。
LangSmith Agent Builder is now generally available—enabling anyone to build agents for complex daily tasks, without writing code.
LangSmith Agent Builder is now generally available—enabling anyone to build agents for complex daily tasks, without writing code.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
NeuralGCMは、NASAの降水観測データを用いて訓練されたニューラルネットワークと物理ベースのモデリングを組み合わせ、長期的なグローバル降水のシミュレーションをより正確に行うことを目的としたモデルです。このモデルは、特に日々の降水サイクルや極端な降水イベントの捕捉において、他の手法よりも優れた結果を示しています。NeuralGCMは、従来の大気モデルと比較して、2〜15日間の天気予報の精度を向上させ、過去40年間の歴史的な気温をより正確に再現しました。特に、降水の平均値や極端な降水（上位0.1%の降水量）をより正確に再現することができ、日々の天候サイクルも改善されています。NeuralGCMは、物理学とAIを組み合わせたハイブリッドモデルであり、他のAI専用の気象モデルと補完的な役割を果たしています。 • NeuralGCMはNASAの降水観測データを用いて訓練されたニューラルネットワークを使用している。 • このモデルは、特に日々の降水サイクルや極端な降水イベントのシミュレーションにおいて他の手法よりも優れている。 • 2〜15日間の天気予報の精度を向上させ、過去40年間の気温をより正確に再現した。 • 降水の平均値や極端な降水（上位0.1%）をより正確に再現することができる。 • 物理学とAIを組み合わせたハイブリッドモデルであり、他のAI専用モデルと補完的な関係にある。
This post is co-written with Sunaina Kavi, AI/ML Product Manager at Omada Health. Omada Health, a longtime innovator in virtual healthcare delivery, launched a new nutrition experience in 2025, featuring OmadaSpark, an AI agent trained with robust clinical input that delivers real-time motivational interviewing and nutrition education. It was built on AWS. OmadaSpark was designed […]
We recently released AI Workflow Builder for Starter, Pro and Enterprise Cloud customers, turning your natural language prompts into working automations. Instead of launching into building a new workflow from scratch with a blank canvas, you can easily get your automation ideas out of your head and into a functioning
TL;DR * In traditional software, you read the code to understand what the app does - the decision logic lives in your codebase * In AI agents, the code is just scaffolding - the actual decision-making happens in the model at runtime * Because of this, the source of truth for what
TL;DR * In traditional software, you read the code to understand what the app does - the decision logic lives in your codebase * In AI agents, the code is just scaffolding - the actual decision-making happens in the model at runtime * Because of this, the source of truth for what
In this post, we explore how Amazon Nova Multimodal Embeddings addresses the challenges of crossmodal search through a practical ecommerce use case. We examine the technical limitations of traditional approaches and demonstrate how Amazon Nova Multimodal Embeddings enables retrieval across text, images, and other modalities. You learn how to implement a crossmodal search system by generating embeddings, handling queries, and measuring performance. We provide working code examples and share how to add these capabilities to your applications.
この記事では、MetaのPyTorchチームが開発したtorchforgeというPyTorchネイティブの強化学習（RL）ライブラリについて説明しています。torchforgeは、大規模な言語モデル（LLM）のポストトレーニングにおけるRLのスケーラビリティを向上させるために設計されており、512-GPUクラスターでの実験を通じてその効果が実証されました。特に、Weaverという検証システムと組み合わせることで、研究者は報酬設計やポリシー更新を迅速に行うことができ、インフラの複雑さを気にせずにRLアルゴリズムに集中できるようになります。torchforgeは、シングルノードからマルチノードクラスターまでスケール可能で、強化学習の実装を簡素化します。 • torchforgeは大規模なLLMのポストトレーニングにおけるRLのスケーラビリティを向上させるためのライブラリである。 • 512-GPUクラスターでの実験により、RLの実行が容易になった。 • Weaverは人間の注釈なしで生産レベルの報酬信号を提供する。 • Forgeは、インフラの複雑さを排除し、研究者がRLアルゴリズムに集中できるようにする。 • 強化学習の設計、ポリシー更新、検証戦略の反復が容易になる。
Quantized models can be seamlessly deployed on Amazon SageMaker AI using a few lines of code. In this post, we explore why quantization matters—how it enables lower-cost inference, supports deployment on resource-constrained hardware, and reduces both the financial and environmental impact of modern LLMs, while preserving most of their original performance. We also take a deep dive into the principles behind PTQ and demonstrate how to quantize the model of your choice and deploy it on Amazon SageMaker.
Beekeeper’s automated leaderboard approach and human feedback loop system for dynamic LLM and prompt pair selection addresses the key challenges organizations face in navigating the rapidly evolving landscape of language models.
This post, developed through a strategic scientific partnership between AWS and the Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi), P&D hub maintained by Itaú Unibanco, the largest private bank in Latin America, explores the technical aspects of sentiment analysis for both text and audio. We present experiments comparing multiple machine learning (ML) models and services, discuss the trade-offs and pitfalls of each approach, and highlight how AWS services can be orchestrated to build robust, end-to-end solutions. We also offer insights into potential future directions, including more advanced prompt engineering for large language models (LLMs) and expanding the scope of audio-based analysis to capture emotional cues that text data alone might miss.
This post provides a detailed architectural overview of how TrueLook built its AI-powered safety monitoring system using SageMaker AI, highlighting key technical decisions, pipeline design patterns, and MLOps best practices. You will gain valuable insights into designing scalable computer vision solutions on AWS, particularly around model training workflows, automated pipeline creation, and production deployment strategies for real-time inference.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
Tritonコンパイラは、AIカーネル向けにパフォーマンスポータブルなコードとランタイムを生成することを目指しています。Triton開発者コミュニティは、オペレーターのスケジューリング、メモリ割り当て、レイアウト管理の改善に取り組んでおり、特にカーネルの最適化が複雑化する中で、SOTAパフォーマンスを維持するのが難しくなっています。ワープ専門化は、GPU上でのカーネルパフォーマンスを向上させるための技術で、各ワープに特化したコードパスを持つことで、制御フローの分岐によるパフォーマンス低下を減少させ、レイテンシの隠蔽を改善します。autoWSは、OSS Tritonの上に構築されており、手動、TorchInductor、Helion生成のカーネルに対して有効化できます。現在の実装は、HopperおよびBlackwellアクセラレータをサポートしており、複雑なカーネルの最適化を支援します。今後の計画についても言及されており、Triton開発者コミュニティからのフィードバックを求めています。 • TritonコンパイラはAIカーネル向けにパフォーマンスポータブルなコードを生成することを目指している。 • ワープ専門化はGPU上でのカーネルパフォーマンスを向上させる技術である。 • autoWSはOSS Tritonの上に構築され、手動、TorchInductor、Helion生成のカーネルに対応している。 • ワープ専門化により、制御フローの分岐によるパフォーマンス低下を減少させ、レイテンシの隠蔽を改善する。 • 現在の実装はHopperおよびBlackwellアクセラレータをサポートしている。
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
PyTorch 2.9では、Intel GPU上でのFlexAttention最適化が紹介されています。最新のLLMフレームワークは、Grouped Query AttentionやMulti-Query Attentionなどの注意メカニズムを採用しており、これにより精度とパフォーマンスのバランスが取られています。FlexAttentionは、ユーザー定義のscore_modとmask_modを受け入れ、torch.compileを使用して効率的なFlashAttentionカーネルを自動生成します。FlexAttentionは、HuggingFaceやvLLMなどのプロジェクトで広く採用されており、最新のLLMモデルへの迅速な適応を可能にします。Intel GPU上でのFlexAttentionは、PyTorchの標準GPU動作に合わせており、異なるGPU間での一貫したパフォーマンスを提供します。Triton XPUを使用することで、Intel GPU上でのTritonカーネルの実行が可能になり、FlexAttentionの最適化が実現されています。 • 最新のLLMフレームワークは注意メカニズムを採用し、精度とパフォーマンスのバランスを取る。 • FlexAttentionはユーザー定義のscore_modとmask_modを使用し、効率的なFlashAttentionカーネルを自動生成する。 • FlexAttentionはHuggingFaceやvLLMなどで広く採用され、最新のLLMモデルへの迅速な適応を可能にする。 • Intel GPU上でのFlexAttentionはPyTorchの標準GPU動作に合わせており、一貫したパフォーマンスを提供する。 • Triton XPUを使用することで、Intel GPU上でのTritonカーネルの実行が可能になる。
Microsoft is using AI to accelerate breakthroughs in health, energy, climate and more, reshaping science from the lab to the field.
This two-part series explores Flo Health's journey with generative AI for medical content verification. Part 1 examines our proof of concept (PoC), including the initial solution, capabilities, and early results. Part 2 covers focusing on scaling challenges and real-world implementation. Each article stands alone while collectively showing how AI transforms medical content management at scale.
This post shows an automated PII detection and redaction solution using Amazon Bedrock Data Automation and Amazon Bedrock Guardrails through a use case of processing text and image content in high volumes of incoming emails and attachments. The solution features a complete email processing workflow with a React-based user interface for authorized personnel to more securely manage and review redacted email communications and attachments. We walk through the step-by-step solution implementation procedures used to deploy this solution. Finally, we discuss the solution benefits, including operational efficiency, scalability, security and compliance, and adaptability.
Observe.ai developed the One Load Audit Framework (OLAF), which integrates with SageMaker to identify bottlenecks and performance issues in ML services, offering latency and throughput measurements under both static and dynamic data loads. In this blog post, you will learn how to use the OLAF utility to test and validate your SageMaker endpoint.
Discover how Dynamics 365 and agentic AI are transforming retail operations into a Commerce Anywhere model.
Discover how Wayve is revolutionising self-driving cars with AI and deep learning, powered by Microsoft Azure’s advanced infrastructure.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
This guide walks you through the 15 best n8n practices for deploying production-ready AI Agents. Choose the best infrastructure, scale queue mode, handle errors, monitor, and deploy AI Agents reliably in n8n.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
Infosys, a global leader in digital services and consulting, has partnered with Cognition to deploy Devin, the AI software engineer, across its organization and global client base.
Explore how Microsoft is shaping next‑generation automotive innovation and digital engineering ahead of CES 2026. Learn more.
v0’s composite AI pipeline boosts reliability by fixing errors in real time. Learn how dynamic system prompts, LLM Suspense, and autofixers work together to deliver stable, working web app generations at scale.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特にエラーの検出やコードの最適化に役立ちます。具体的には、AIがリアルタイムでコードを分析し、改善点を提案する機能が搭載されています。また、ユーザーインターフェースは直感的で使いやすく、導入も簡単です。さらに、他の開発環境との互換性も考慮されており、幅広いプラットフォームで利用可能です。これにより、開発者は生産性を向上させることが期待されます。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • リアルタイムでコードを分析し、改善点を提案する機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • 簡単な導入プロセス • 幅広いプラットフォームとの互換性 • 生産性向上が期待される
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に統合できるため、導入が容易である点も強調されています。さらに、AIによるコード生成は、開発の効率を大幅に向上させることが期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への統合が容易 • 開発効率の向上が期待される
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Read how NVIDIA’s next-generation systems slot directly into infrastructure that has anticipated its requirements years ahead of the industry.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Use Vercel AI Gateway from Claude Code via the Anthropic-compatible endpoint, with a URL change and AI Gateway usage and cost tracking.
A Blog post by Technology Innovation Institute on Hugging Face
A Blog post by Technology Innovation Institute on Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Here are Google’s latest AI updates from December 2025
This post shows you how to migrate your self-managed MLflow tracking server to a MLflow App – a serverless tracking server on SageMaker AI that automatically scales resources based on demand while removing server patching and storage management tasks at no cost. Learn how to use the MLflow Export Import tool to transfer your experiments, runs, models, and other MLflow resources, including instructions to validate your migration's success.
This post demonstrates how to solve this challenge by building an AI-powered website assistant using Amazon Bedrock and Amazon Bedrock Knowledge Bases.
In this post, we explore how to programmatically create an IDP solution that uses Strands SDK, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Bedrock Knowledge Base, and Bedrock Data Automation (BDA). This solution is provided through a Jupyter notebook that enables users to upload multi-modal business documents and extract insights using BDA as a parser to retrieve relevant chunks and augment a prompt to a foundational model (FM).
Enterprise organizations increasingly rely on web-based applications for critical business processes, yet many workflows remain manually intensive, creating operational inefficiencies and compliance risks. Despite significant technology investments, knowledge workers routinely navigate between eight to twelve different web applications during standard workflows, constantly switching contexts and manually transferring information between systems. Data entry and validation tasks […]
In this post, we explore how agentic QA automation addresses these challenges and walk through a practical example using Amazon Bedrock AgentCore Browser and Amazon Nova Act to automate testing for a sample retail application.
In this post, we demonstrate how to optimize large language model (LLM) inference on Amazon SageMaker AI using BentoML's LLM-Optimizer to systematically identify the best serving configurations for your workload.
In this post, we explore how Mantle, Amazon's next-generation inference engine for Amazon Bedrock, implements a zero operator access (ZOA) design that eliminates any technical means for AWS operators to access customer data.
In this post, we explore the new AWS AI League challenges and how they are transforming how organizations approach AI development. The grand finale at AWS re:Invent 2025 was an exciting showcase of their ingenuity and skills.
In this post, we demonstrate how to use Foundation Models (FMs) from Amazon Bedrock and the newly launched Amazon Bedrock AgentCore alongside W&B Weave to help build, evaluate, and monitor enterprise AI solutions. We cover the complete development lifecycle from tracking individual FM calls to monitoring complex agent workflows in production.
In this post, we explore how Qbtech streamlined their machine learning (ML) workflow using Amazon SageMaker AI, a fully managed service to build, train and deploy ML models, and AWS Glue, a serverless service that makes data integration simpler, faster, and more cost effective. This new solution reduced their feature engineering time from weeks to hours, while maintaining the high clinical standards required by healthcare providers.
In this post, the first of a series of three, we focus on how you can use Amazon Nova to streamline, simplify, and accelerate marketing campaign creation through generative AI. We show how Bancolombia, one of Colombia’s largest banks, is experimenting with the Amazon Nova models to generate visuals for their marketing campaigns.
2025年のGoogleの年次レビューでは、8つの研究分野における画期的な進展が紹介されています。これらの分野には、AIの進化、持続可能なエネルギー技術、医療の革新、量子コンピューティング、データプライバシーの強化、教育技術の向上、交通の効率化、そして新しいコミュニケーション手段が含まれています。特にAIの進化は、さまざまな業界において新しい可能性を開くものであり、持続可能なエネルギー技術は環境問題への対応に寄与することが期待されています。これらの研究成果は、今後の技術革新や社会の発展に大きな影響を与えるでしょう。 • 2025年における8つの研究分野の進展が報告されている • AIの進化が多くの業界に新しい可能性を提供する • 持続可能なエネルギー技術が環境問題への対応に寄与する • 医療の革新が健康管理の新しいアプローチを生む • 量子コンピューティングが計算能力を飛躍的に向上させる • データプライバシーの強化がユーザーの信頼を高める • 教育技術の向上が学習の質を改善する • 交通の効率化が都市のインフラに貢献する
This year saw new AI models, transformative products and new breakthroughs in science and robotics.
In this post, we explore how AWS and Visa are partnering to enable agentic commerce through Visa Intelligent Commerce using Amazon Bedrock AgentCore. We demonstrate how autonomous AI agents can transform fragmented shopping and travel experiences into seamless, end-to-end workflows—from discovery and comparison to secure payment authorization—all driven by natural language.
A Blog post by ServiceNow-AI on Hugging Face
How Vercel built AI-generated pixel trading cards for Next.js Conf and Ship AI, then turned the same pipeline into a v0 template and festive holiday experiment.
This post explores Chain-of-Draft (CoD), an innovative prompting technique introduced in a Zoom AI Research paper Chain of Draft: Thinking Faster by Writing Less, that revolutionizes how models approach reasoning tasks. While Chain-of-Thought (CoT) prompting has been the go-to method for enhancing model reasoning, CoD offers a more efficient alternative that mirrors human problem-solving patterns—using concise, high-signal thinking steps rather than verbose explanations.
In this post, we demonstrate hosting Voxtral models on Amazon SageMaker AI endpoints using vLLM and the Bring Your Own Container (BYOC) approach. vLLM is a high-performance library for serving large language models (LLMs) that features paged attention for improved memory management and tensor parallelism for distributing models across multiple GPUs.
To address the need for businesses to quickly analyze information and unlock actionable insights, we are announcing Analytics Agent, a new feature that is seamlessly integrated into the GenAI IDP Accelerator. With this feature, users can perform advanced searches and complex analyses using natural language queries without SQL or data analysis expertise. In this post, we discuss how non-technical users can use this tool to analyze and understand the documents they have processed at scale with natural language.
In this post, we demonstrate how to implement a predictive maintenance solution using Foundation Models (FMs) on Amazon Bedrock, with a case study of Amazon's manufacturing equipment within their fulfillment centers. The solution is highly adaptable and can be customized for other industries, including oil and gas, logistics, manufacturing, and healthcare.
Look back on Google AI news in 2025 across Gemini, Search, Pixel and more products.
Explore how to build a full RAG pipeline in n8n without heavy frameworks. Compare code-first approaches to visual workflows for faster iteration and easier maintenance.
Discover multi-agent AI patterns, communication, costs, risks, and real-world use cases. Compare visual builders like n8n with code-first SDKs.
Introducing agents, tool execution approval, DevTools, full MCP support, reranking, image editing, and more.
You can now access the Z.ai GLM-4.7 model on Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。特に、AIを用いたコード生成やデバッグ支援の機能が強調されており、開発者が効率的に作業を進めるための具体的な手法が紹介されています。また、これらのツールがどのようにして開発プロセスを改善し、エラーを減少させるかについても詳しく述べられています。さらに、実装方法や使用する際の注意点についても触れられており、実際の開発現場での適用例が示されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コード生成やデバッグ支援の機能が強調されている • 開発プロセスの改善とエラーの減少に寄与する • 具体的な手法と実装方法が説明されている • 使用時の注意点や適用例についても言及されている
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。特に、AIを用いたコード補完機能や自動生成機能が強調されており、開発者の生産性を向上させることが期待されています。また、これらのツールは、特定のプログラミング言語やフレームワークに依存せず、幅広い環境で利用可能であることが述べられています。さらに、AI技術の進化に伴い、今後の開発プロセスがどのように変化するかについても考察されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コード補完機能や自動生成機能が開発者の生産性を向上させる • 特定のプログラミング言語やフレームワークに依存しない • 幅広い環境で利用可能 • AI技術の進化による開発プロセスの変化についての考察
Today, we are excited to introduce a new feature for SageMaker Studio: SOCI (Seekable Open Container Initiative) indexing. SOCI supports lazy loading of container images, where only the necessary parts of an image are downloaded initially rather than the entire container.
Learn more about the AI tips and tools Google shared in 2025.
Today, Google Cloud dropped its 2026 AI Agent Trends Report.
2025年、Google Researchは研究の加速を実現し、製品、科学、社会に影響を与える画期的な成果を上げた。AIの基盤となる技術の進展により、生成モデルはより効率的で事実に基づき、多言語かつ多文化に対応するようになった。新しいアーキテクチャやアルゴリズムの研究が進み、科学的発見を加速するAIツールやエージェントモデルが開発された。量子コンピューティングの実用化に向けた量子のブレークスルーや、地球科学の研究が進展し、気候変動、健康、教育といった社会的優先事項にも取り組んだ。特に、Gemini 3は事実性の面で最高の性能を誇り、ユーザーはGoogleの製品が世界の知識に基づいた出力を提供することを信頼できる。 • Google Researchは2025年に研究の加速を実現し、製品や社会に影響を与える成果を上げた。 • AIの基盤技術の進展により、生成モデルが効率的で事実に基づくものになった。 • 新しいアーキテクチャやアルゴリズムの研究が進み、科学的発見を加速するAIツールが開発された。 • 量子コンピューティングの実用化に向けたブレークスルーが達成された。 • Gemini 3は事実性の面で最高の性能を誇り、ユーザーは信頼できる出力を得られる。
