Last updated: 2026/01/08 05:00
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.
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
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。
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
This post demonstrates how to use the powerful combination of Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore, and NVIDIA NeMo Agent Toolkit to build, evaluate, optimize, and deploy AI agents on Amazon Web Services (AWS) from initial development through production deployment.
This post will introduce a tutorial on how to build an app for ChatGPT using Apollo Client and Apollo MCP Server. You’ll have what you need to get started with our opinionated stack for building these apps.
In this post, you will learn about bi-directional streaming on AgentCore Runtime and the prerequisites to create a WebSocket implementation. You will also learn how to use Strands Agents to implement a bi-directional streaming solution for voice agents.
We’re expanding our content transparency tools to help you more easily identify AI-generated content. You can now check if a video was edited or created with Google AI d…
Financial services businesses are busily adopting agentic AI, with Frontier Firms leading transformation. Learn more.
Kaggle’s AI Agents Intensive with Google brought learners together in a no-cost course to build and deploy the next frontier of AI.
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設計されており、導入が容易です。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、ユーザーからのフィードバックを基に継続的に改善される点も強調されています。 • 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統合が容易 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される • ユーザーからのフィードバックを基にした継続的な改善
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対応しており、ユーザーが簡単に導入できるように設計されています。さらに、AI技術の進化により、従来の開発プロセスが大きく変わる可能性があることも指摘されています。 • AIを活用したコード補完機能がある • 自動生成機能により開発者の生産性が向上する • 特定のプログラミング言語やフレームワークに対応 • ユーザーが簡単に導入できる設計 • AI技術の進化が開発プロセスを変える可能性がある
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よう設計されており、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
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
Learn how Gemini 3 powers Google Search with Generative UI, Nano Banana, and interactive graphics.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
How Counsel Health is using Mastra to multiply the world's clinical capacity.
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JavaScriptやTypeScriptのプロジェクトにおいて効果を発揮します。具体的には、コードの自動生成やエラーチェック、最適化提案などの機能があり、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。また、ツールの導入方法や設定手順についても詳しく解説されており、初心者でも簡単に利用できるよう配慮されています。最後に、AI技術の進化に伴い、今後の開発環境がどのように変化していくかについての展望も述べられています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの効果 • コードの自動生成、エラーチェック、最適化提案機能 • 初心者でも簡単に利用できる導入方法と設定手順 • 今後の開発環境の変化に関する展望
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
See how Sentry’s AI Code Review works—using real Sentry data to predict bugs in your PRs, cut noise, and suggest fixes before you ship.
Learn how Microsoft Foundry—our unified, interoperable AI platform—is enabling developers to build faster, smarter, and safer AI apps.
In this post, we'll explore the new capabilities and core concepts that help organizations track and manage models development and deployment lifecycles. We will show you how the features are configured to train models with automatic end-to-end lineage, from dataset upload and versioning to model fine-tuning, evaluation, and seamless endpoint deployment.
In this post, we demonstrate how to integrate Amazon SageMaker managed MLflow as a central repository to log these experiments and provide a unified system for monitoring their progress.
Gemini 3 Flash offers frontier intelligence built for speed at a fraction of the cost.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
You can now access the Gemini 3 Flash model on Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
Gemini 3 Flash offers frontier intelligence built for speed at a fraction of the cost.
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
Picture this: Your enterprise has just deployed its first generative AI application. The initial results are promising, but as you plan to scale across departments, critical questions emerge. How will you enforce consistent security, prevent model bias, and maintain control as AI applications multiply?
See how Fastweb + Vodafone revolutionized customer service and call center operations with their agents, Super TOBi and Super Agent.
In this post, we explore how Tata Power CoE and Oneture Technologies use AWS services to automate the inspection process end-to-end.
In this post, we'll show how the TwelveLabs Marengo embedding model, available on Amazon Bedrock, enhances video understanding through multimodal AI. We'll build a video semantic search and analysis solution using embeddings from the Marengo model with Amazon OpenSearch Serverless as the vector database, for semantic search capabilities that go beyond simple metadata matching to deliver intelligent content discovery.
Azure’s December 2025 partner updates highlight new AI‑powered tools, governance capabilities, and cloud innovations that help partners deliver smarter, scalable solutions.
A database of tutorials, videos, and best practices for building on Vercel, written by engineers from across the company.
Cline scales its open source coding agent with Vercel AI Gateway, delivering global performance, transparent pricing, and enterprise reliability.
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
In this post, we introduce checkpointless training on Amazon SageMaker HyperPod, a paradigm shift in model training that reduces the need for traditional checkpointing by enabling peer-to-peer state recovery. Results from production-scale validation show 80–93% reduction in recovery time (from 15–30 minutes or more to under 2 minutes) and enables up to 95% training goodput on cluster sizes with thousands of AI accelerators.
Amazon SageMaker HyperPod now supports elastic training, enabling your machine learning (ML) workloads to automatically scale based on resource availability. In this post, we demonstrate how elastic training helps you maximize GPU utilization, reduce costs, and accelerate model development through dynamic resource adaptation, while maintain training quality and minimizing manual intervention.
Geminiは、理論計算機科学者がSTOC 2026会議に提出する論文の正確性を厳密に検証するための新しいツールを提供します。このツールは、提出前に自動的なフィードバックを生成し、著者が最終草稿を提出期限前に磨き上げるのを助けることを目的としています。Gemini 2.5 Deep Thinkの高度な推論スケーリング手法を活用し、複数の解決策を同時に探求することで、計算エラーや論理的なギャップなどの問題を特定します。実験の結果、参加者の97%がフィードバックを有用とし、81%が論文の明確さや可読性が向上したと報告しました。AIレビューのスピードと中立性も評価され、参加者は2日以内にフィードバックを受け取ることができました。 • Geminiは理論計算機科学者向けの自動フィードバックツールである。 • STOC 2026会議に向けて、著者が提出前に論文を検証できる。 • 高度な推論スケーリング手法を用いて、計算エラーや論理的なギャップを特定する。 • 97%の参加者がフィードバックを有用とし、81%が論文の明確さが向上したと報告。 • フィードバックは2日以内に提供され、スピードと中立性が評価された。
In this post, we explore two powerful orchestration patterns implemented with Strands Agents. Using a common set of travel planning tools, we demonstrate how different orchestration strategies can solve the same problem through distinct reasoning approaches,
In this first part of our two-part series, you'll learn how to evolve your existing DevOps architecture for generative AI workloads and implement GenAIOps practices. We'll showcase practical implementation strategies for different generative AI adoption levels, focusing on consuming foundation models.
In this post, we present practical techniques and recommendations for optimizing throughput in ML training workloads that read data directly from Amazon S3 general purpose buckets.
We’re sharing a practical playbook to help organizations streamline and enhance sustainability reporting with AI.Corporate transparency is essential, but navigating frag…
A Blog post by IBM Research on Hugging Face
Discover how Microsoft and its partners transform manufacturing with AI, cloud, and data innovations. Learn more.
In this hands-on tutorial, we'll guide you through creating a low-code LLM evaluation framework using n8n. Learn key concepts like “LLM-as-a-Judge” and build a custom evaluation path that ensures you can deploy updates, test new models, and maintain quality with total confidence.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
In this post, we explore how to build a sophisticated voice-powered AWS operations assistant using Amazon Nova Sonic for speech processing and Strands Agents for multi-agent orchestration. This solution demonstrates how natural language voice interactions can transform cloud operations, making AWS services more accessible and operations more efficient.
An upgraded Gemini 2.5 Native Audio model across Google products and live speech translation in the Google Translate app.
We’re bringing Gemini’s state-of-the-art translation model to Google Translate for text, and more new features.
When you go Live with Search, you can have a back-and-forth voice conversation in AI Mode to get real-time help and quickly find relevant sites across the web. And now, …
Maharashtra Police adopts MahaCrimeOS AI, a copilot developed by MARVEL, Microsoft and CyberEye to accelerate cybercrime investigations
この記事では、Googleが主催したアフリカ全土での「データサイエンス・フォー・ヘルス・アイデアソン」について述べています。このイベントでは、アフリカの研究者や開発者がGoogleのAIモデルを活用し、実際の医療課題に取り組みました。特に、子宮頸がんのスクリーニングや母子健康支援などの重要な健康問題に焦点を当てています。アイデアソンは、アフリカのデータサイエンスと機械学習コミュニティと協力して開催され、30以上の応募から6つのファイナリストチームが選ばれました。これらのチームは、Google ResearchやGoogle DeepMindからのメンターシップと技術リソースを受け、AIを用いた地域の健康課題解決に向けた革新的なアイデアを発表しました。最終的に、Dawa Healthが優勝し、AIを活用した多言語の子宮頸がん教育とスクリーニングのプロジェクトが評価されました。 • アフリカの医療課題に対処するためのAIモデルの活用 • 30以上の応募から選ばれた6つのファイナリストチーム • GoogleのオープンヘルスAIモデルを使用した革新的なアイデアの提案 • アイデアソンは2つのフェーズで構成され、アイデア開発とプロトタイプ・ピッチが行われた • Dawa Healthが優勝し、AIを用いた子宮頸がん教育とスクリーニングのプロジェクトが評価された • アフリカの健康、農業、気候に関する地域の優先事項に対するAIの利用に関心が高まっている
A Blog post by Hugging Science 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。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技術の進化により、従来の開発プロセスがどのように変化しているかについても触れています。 • 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 • 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
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
Gradient Canvas is a new art exhibition celebrating a decade of creative collaborations between artists and artificial intelligence.
This post walks through how Harmonic Security used Amazon SageMaker AI, Amazon Bedrock, and Amazon Nova Pro to fine-tune a ModernBERT model, achieving low-latency, accurate, and scalable data leakage detection.
In this post, we'll show how Swisscom implemented Amazon Bedrock AgentCore to build and scale their enterprise AI agents for customer support and sales operations. As an early adopter of Amazon Bedrock in the AWS Europe Region (Zurich), Swisscom leads in enterprise AI implementation with their Chatbot Builder system and various AI initiatives. Their successful deployments include Conversational AI powered by Rasa and fine-tuned LLMs on Amazon SageMaker, and the Swisscom Swisscom myAI assistant, built to meet Swiss data protection standards.
Explore GPT‑5.2 in Microsoft Foundry—advanced reasoning, agentic execution, and compliance-ready AI for enterprise scale.
Today we’re announcing Amazon SageMaker AI with MLflow, now including a serverless capability that dynamically manages infrastructure provisioning, scaling, and operations for artificial intelligence and machine learning (AI/ML) development tasks. In this post, we explore how these new capabilities help you run large MLflow workloads—from generative AI agents to large language model (LLM) experimentation—with improved performance, automation, and security using SageMaker AI with MLflow.
In this post, we explain how to integrate Langfuse observability with Amazon Bedrock AgentCore to gain deep visibility into an AI agent's performance, debug issues faster, and optimize costs. We walk through a complete implementation using Strands agents deployed on AgentCore Runtime followed by step-by-step code examples.
Microsoft is excited to bring OpenAI’s GPT-5.2 to Microsoft 365 Copilot and Microsoft Copilot Studio.
Discover how Frontier Firms scale AI to drive growth, efficiency, and innovation. Learn traits, strategies, and real-world success stories.
Learn how Azure Storage is redefining what’s possible in the public cloud and driving the next wave of AI-powered transformation.
Find out how the Sales Qualification Agent helps ensure that sellers spend their time meeting prospects who are ready to take the next step.
A Blog post by ggml.ai on Hugging Face
You can now access the GPT 5.2 models on Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
GPT-5.2 is now live in Windsurf! Available for 0x credits for a limited time (paid and trial users). The version bump undersells the jump in intelligence: Biggest leap for GPT models in agentic coding since GPT-5, SOTA coding model at its price point, Default in Windsurf
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
Google DeepMind and the UK AI Security Institute (AISI) strengthen collaboration through a new research partnership, focusing on critical safety research areas like monitoring AI reasoning and evalua…
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。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 • 使用するほどに精度が向上するAIの学習能力
Monitor .NET LLM and tool-call workflows with Sentry.Extensions.AI. Get spans, errors, and full agent insight without changing your app logic.
本記事では、AIチャットボットの使用に関する洞察を得るための新しい差分プライバシー（DP）フレームワークを紹介しています。このフレームワークは、DPクラスタリング、DPキーワード抽出、LLM要約のパイプラインを通じて、高度な洞察を生成します。ユーザーの会話のプライバシーを確保しつつ、プラットフォームの改善に役立つ情報を提供することが目的です。従来のアプローチでは、個人を特定できる情報（PII）を除去するためにヒューリスティックなプライバシー保護に依存していましたが、この記事で提案されているフレームワークは、厳密なDP保証を提供します。具体的には、会話を数値表現に変換し、DPクラスタリングアルゴリズムを用いてグループ化し、各クラスタからキーワードを抽出する方法を採用しています。これにより、個々の会話が結果に過度に影響を与えないようにし、プライバシーを保護しながら有用な洞察を得ることが可能になります。 • AIチャットボットの使用に関する洞察を得るための新しいDPフレームワークを提案 • DPクラスタリングとDPキーワード抽出を用いてユーザーのプライバシーを保護 • 従来のヒューリスティックなプライバシー保護に依存せず、厳密なDP保証を提供 • 会話を数値表現に変換し、近い表現をグループ化することで個々の影響を排除 • キーワード抽出では、DPヒストグラムメカニズムを使用して個別の会話の影響をマスク • 複数のユーザーに共通するキーワードのみを選択し、敏感な情報の露出を防ぐ
From enhancing assistive technology to addressing the digital divide, developers built mobile-first solutions to address real-world problems in the Gemma 3n Impact Chall…
Debugging is the process of finding and fixing errors. This is a critical step in software engineering, and even more critical in agent engineering. One of the key capabilities of LangSmith is tooling to debug LLM applications. Today we are doubling down on solving that problem for the new wave
Today, we're launching Polly: an AI-powered assistant built directly into LangSmith that helps you debug, analyze, and improve your agents. And yes, we see the irony: we're adding an agent to a product for building agents. We've spent a lot of time working with thousands of developers build production agents
Explore the biggest announcements from Microsoft Ignite 2025, including agentic AI, Claude in Foundry, and next-gen Copilot agents. Learn more.
Discover how Microsoft guides secure AI integration with governance, skills, and culture to reduce risks and accelerate innovation. Learn more.
We're collaborating with the UK government to accelerate progress in science, education, national security and more.
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
This post evaluates the reasoning capabilities of our latest offering in the Nova family, Amazon Nova Lite 2.0, using practical scenarios that test these critical dimensions. We compare its performance against other models in the Nova family—Lite 1.0, Micro, Pro 1.0, and Premier—to elucidate how the latest version advances reasoning quality and consistency.
A Blog post by ServiceNow-AI on Hugging Face
In this post, we show how to build chat agents in Amazon Quick Suite. We walk through a three-layer framework—identity, instructions, and knowledge—that transforms Quick Suite chat agents into intelligent enterprise AI assistants. In our example, we demonstrate how our chat agent guides feature discovery, use enterprise data to inform recommendations, and tailors solutions based on potential to impact and your team’s adoption readiness.
A new global survey of executives, decision makers and knowledge workers reveals that organizations truly transforming with AI are seeing real results that move their bu…
If you’ve built an agent, you know that the delta between “it works on my machine” and “it works in production” can be huge. Traditional software assumes you mostly know the inputs and can define the outputs. Agents give you neither: users can say literally anything, and the space
See how Microsoft is preparing for the future with new datacenter regions, advanced Availability Zones, and sustainability initiatives. Learn more.
Learn how the Product Change Management agent template built on Microsoft Copilot Studio automates engineering change management, syncing PLM and ERP systems to cut approval times, reduce errors, and boosting manufacturing agility.
At Convergence 2025, Microsoft explores agentic business applications and how organizations build AI-first autonomous enterprises. Learn more.
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、開発者が効率的にコードを書くための支援を行い、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、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、学習コストを低減しています。さらに、既存の開発環境との互換性も考慮されており、導入が容易です。これにより、開発者はより迅速にプロジェクトを進めることが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 • 自然言語での指示に基づくコード生成機能 • 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 • 開発者の効率を向上させるメリット
チリのマイポ川流域では、データ駆動型農業とAIが水管理を変革しています。農業者は、土壌の湿度を測定し、灌漑スケジュールを調整することで水の効率的な使用を図っています。Kilimoという水管理プラットフォームは、衛星画像、気象データ、土壌データを組み合わせて、農家に最適な灌漑レベルを提案し、リアルタイムで水の節約を監視します。このプロジェクトにより、60百万立方フィートの水が節約され、農家はコスト削減と利益向上を実現しています。Kilimoは、Microsoft Azureを利用して水効率を測定し、資金調達を行うための中央報告エコシステムを構築しています。 • データ駆動型農業とAIが水管理を改善する • Kilimoプラットフォームが衛星画像や気象データを活用 • 灌漑スケジュールの調整により水の効率を向上 • 60百万立方フィートの水を節約し、農家のコストを削減 • Microsoft Azureを利用した水効率の測定と資金調達の確保 • 農家は水の節約に対してインセンティブを受け取る
The FACTS Benchmark Suite provides a systematic evaluation of Large Language Models (LLMs) factuality across three areas: Parametric, Search, and Multimodal reasoning.
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
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
An overview of Google’s latest funding announcement for computer science education and the newest AI Quest.
Seven AI trends to watch in 2026 will make AI a true partner — boosting teamwork, security, research momentum and infrastructure efficiency.
Experts at the Generative AI Innovation Center share several strategies to help organizations excel with generative AI.
Today, we are pleased to announce a new integration between Amazon Quick Research and S&P Global. This integration brings both S&P Global Energy news, research, and insights and S&P Global Market Intelligence data to Quick Research customers in one deep research agent. In this post, we explore S&P Global’s data sets and the solution architecture of the integration with Quick Research.
AgentCore Gateway now supports API GatewayAs organizations explore the possibilities of agentic applications, they continue to navigate challenges of using enterprise data as context in invocation requests to large language models (LLMs) in a manner that is secure and aligned with enterprise policies. This post covers these new capabilities and shows how to implement them.
In this post, we demonstrate how to build an intelligent insurance underwriting agent that addresses three critical challenges: unifying siloed data across CRM systems and databases, providing explainable and auditable AI decisions for regulatory compliance, and enabling automated fraud detection with consistent underwriting rules. The solution combines Amazon Nova 2 Lite for transparent risk assessment, Amazon Bedrock AgentCore for managed MCP server infrastructure, and Amazon Quick Suite for natural language interactions—delivering a production-ready system that underwriters can deploy in under 30 minutes .
Schools across Northern Europe are safely and responsibly integrating Google and Gemini for Education tools in the classroom, saving teachers and administrations signifi…
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
Here are Google’s latest AI updates from November 2025
By Vivek Trivedy and Eugene Yurtsev DeepAgents CLI is a coding agent built on top of the Deep Agents SDK, providing an interactive terminal interface with shell execution, filesystem tools, and memory. How well does DeepAgents CLI actually perform on real-world tasks? In this post, we show how to evaluate
Google Workspace has released findings from our second survey that looks at how people aged 22-39 are using AI at work. Commissioned by Workspace in partnership with the…
Build with Gemini 3 Pro, the best model in the world for multimodal capabilities.
You can now access the GPT 5.1 Codex Max model with Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
この記事では、TitansアーキテクチャとMIRASフレームワークを紹介し、AIモデルが長期記憶を持ちながら迅速に動作し、大規模なコンテキストを処理できる方法を説明しています。従来のTransformerアーキテクチャは、シーケンスの長さが増すと計算コストが急増し、長文理解やゲノム解析に必要なスケーラビリティが制限されます。Titansは、RNNの速度とTransformerの精度を組み合わせた新しいアーキテクチャであり、MIRASはこれを一般化する理論的枠組みです。Titansは、AIモデルが実行中に新しい情報を取り入れ、長期記憶を維持する能力を向上させる「サプライズメトリック」を活用します。Titansの長期記憶モジュールは、従来の固定サイズのメモリとは異なり、深層ニューラルネットワークとして機能し、大量の情報を要約しつつ重要なコンテキストを保持します。 • TitansアーキテクチャとMIRASフレームワークを導入し、AIモデルの長期記憶を実現する。 • 従来のTransformerはシーケンスの長さに伴う計算コストが高く、スケーラビリティに制限がある。 • TitansはRNNの速度とTransformerの精度を組み合わせた新しいアーキテクチャ。 • MIRASはTitansの理論的枠組みで、リアルタイムでの適応を可能にする。 • Titansの長期記憶モジュールは、深層ニューラルネットワークとして機能し、情報を要約しつつ重要な関係を保持する。 • サプライズメトリックを用いて、モデルが新しい情報をどのように記憶するかを決定する。
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
Scientists are using AlphaFold to strengthen a vital photosynthesis enzyme (GLYK), paving the way for more resilient, heat-tolerant crops that can adapt to a warming climate and help secure food prod…
Multi-agentic AI is redefining automation and scalability. Learn how Microsoft helps businesses innovate faster and smarter with AI-powered digital teams.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
本記事では、機械音声知能を測定するための新しいオープンソースプラットフォーム「Massive Sound Embedding Benchmark（MSEB）」について説明しています。MSEBは、音声アシスタントや自律エージェントなどのシステムが自然に振る舞うために必要な8つの音響能力（転写、分類、検索、推論、セグメンテーション、クラスタリング、再ランキング、再構成）を統一的に評価するための基準を提供します。MSEBは、実世界のシナリオに基づいた多様なデータセットを含み、特に「Simple Voice Questions（SVQ）」データセットは177,352の短い音声クエリを収録しています。MSEBは、音声理解モデルの次世代開発を促進するためのフレームワークを提供し、現在の音声表現が普遍的ではないことを示す初期実験結果も報告しています。 • MSEBは機械音声知能を測定するためのオープンソースプラットフォームである。 • 8つの音響能力を統一的に評価する基準を提供する。 • 多様なデータセットを含み、特にSVQデータセットは177,352の音声クエリを収録している。 • 音声理解モデルの次世代開発を促進するためのフレームワークを提供する。 • 現在の音声表現には大きな改善の余地があることが示された。
この記事では、フルアテンション層とMambaや線形アテンションなどの代替手法を組み合わせたハイブリッドモデルについて説明しています。特に、長いコンテキストを持つ大規模言語モデル（LLM）のシナリオにおいて、線形アテンションを活用することで、リクエストごとのKVキャッシュメモリ消費が一定に保たれ、入力長に対してプリフィルレイテンシが線形にスケールします。しかし、インプレース状態更新により、部分シーケンスマッチのためのキャッシュエントリのロールバックができず、プレフィックスキャッシングや投機的デコーディングなどの機能の実装が複雑になります。SGLangは、これらの課題に適応し最適化する方法を議論しています。ハイブリッドモデルは、効率と容量のトレードオフを実現するために、固定間隔で二次アテンション層とSSM層を交互に配置します。これにより、さまざまなタスクで強力なパフォーマンスを発揮しつつ、SSM層の効率的な利点を保持します。 • ハイブリッドモデルはフルアテンション層と代替手法を組み合わせている • 線形アテンションによりKVキャッシュメモリ消費が一定に保たれる • インプレース状態更新がキャッシュエントリのロールバックを不可能にする • SGLangはメモリ管理とPD分離に新たな課題を提起している • ハイブリッドモデルは効率と容量のトレードオフを実現する • メモリプールをMambaプールとKVキャッシュプールに分けている • 弾力的メモリプールが動的にプールサイズを調整する
Over the past month at LangChain, we shipped four applications on top of the Deep Agents harness: * DeepAgents CLI: a coding agent * LangSmith Assist: an in-app agent to help with various things in LangSmith * Personal Email Assistant: an email assistant that learns from interactions with each user * Agent Builder: a
Find out how we're empowering customers to use Azure services to innovate in environments under their full control.
You can now access Amazon's latest model Nova 2 Lite on Vercel AI Gateway with no other provider accounts required.
At the European Health Summit in Brussels, Greg Corrado, Distinguished Scientist at Google, released a new report authored by Implement Consulting Group and commissioned…
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、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い点も特徴です。 • 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 use Circle to Search and Google Lens to detect scammy messages you receive on your phone.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Now anyone can create production ready agents without writing code, just chat. Agent Builder guides you from initial idea to deployed agent, creating detailed prompts, selecting required tools, and even creating subagents.
You can now access Mistral's latest model, Mistral Large 3, on 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、AMDとMetaのPyTorchチームが協力して、1,024のAMD MI325X GPUを使用した大規模なMixture-of-Experts（MoE）モデルの効率的な事前トレーニングを実現した方法について説明しています。TorchTitanとPrimus-Turboというオープンソースのカーネルライブラリを調整することで、DeepSeek-V3とLlama 4-Scoutのトレーニングにおいて、2.77倍のスピードアップと96%のスケーリング効率を達成しました。TorchTitanは、複数のGPUおよびノードクラスターでの大規模トレーニングのためのMetaのPyTorchネイティブの設計図であり、設定ファイルを通じてパラレル処理の度合いを簡単に調整できます。MoEモデルは、専門家のプールを使用して計算を効率化し、数百億パラメータのモデルを密なモデルの速度でトレーニングすることを可能にします。 • AMDとMetaが協力してMoEモデルの効率的なトレーニングを実現 • TorchTitanとPrimus-Turboを使用して1,024のGPUでのスケーリングを最適化 • DeepSeek-V3で2.77倍のスピードアップを達成 • 96%のスケーリング効率を実現 • TorchTitanは大規模トレーニングのための設定ファイルを使用して簡単に調整可能 • MoEモデルは専門家のプールを使用して計算を効率化 • 数百億パラメータのモデルを密なモデルの速度でトレーニング可能
We're bringing our most intelligent model yet, Gemini 3 Pro, to Google Search in more countries around the world.
You can now access the newest Arcee AI model Trinity Mini in Vercel AI Gateway with no other provider accounts required.
You can now access the newest DeepSeek V3.2 models, V3.2 and V3.2 Speciale 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
A Blog post by Hugging Science 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
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
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
In this post, we explore how Myriad Genetics partnered with the AWS Generative AI Innovation Center to transform their healthcare document processing pipeline using Amazon Bedrock and Amazon Nova foundation models, achieving 98% classification accuracy while reducing costs by 77% and processing time by 80%. We detail the technical implementation using AWS's open-source GenAI Intelligent Document Processing Accelerator, the optimization strategies for document classification and key information extraction, and the measurable business impact on Myriad's prior authorization workflows.
In this post, CBRE and AWS demonstrate how they transformed property management by building a unified search and digital assistant using Amazon Bedrock, enabling professionals to access millions of documents and multiple databases through natural language queries. The solution combines Amazon Nova Pro for SQL generation and Claude Haiku for document interactions, achieving a 67% reduction in processing time while maintaining enterprise-grade security across more than eight million documents.
In this post, we introduce Managed Tiered KV Cache and Intelligent Routing for Amazon SageMaker HyperPod, new capabilities that can reduce time to first token by up to 40% and lower compute costs by up to 25% for long context prompts and multi-turn conversations. These features automatically manage distributed KV caching infrastructure and intelligent request routing, making it easier to deploy production-scale LLM inference workloads with enterprise-grade performance while significantly reducing operational overhead.
Learn more about AlphaFold, Google’s AI system that accurately predicts protein structures.
We are launching a new feature: gateway interceptors for Amazon Bedrock AgentCore Gateway. This powerful new capability provides fine-grained security, dynamic access control, and flexible schema management.
In this post, we explore how Condé Nast used Amazon Bedrock and Anthropic’s Claude to accelerate their contract processing and rights analysis workstreams. The company’s extensive portfolio, spanning multiple brands and geographies, required managing an increasingly complex web of contracts, rights, and licensing agreements.
Available through the Amazon Bedrock bidirectional streaming API, Amazon Nova Sonic can connect to your business data and external tools and can be integrated directly with telephony systems. This post will introduce sample implementations for the most common telephony scenarios.
In this post, we will walk through the performance constraints and design choices by OARC and REMAP teams at UCLA, including how AWS serverless infrastructure, AWS Managed Services, and generative AI services supported the rapid design and deployment of our solution. We will also describe our use of Amazon SageMaker AI and how it can be used reliably in immersive live experiences.
This post is written by Chaim Rand, Principal Engineer, Pini Reisman, Software Senior Principal Engineer, and Eliyah Weinberg, Performance and Technology Innovation Engineer, at Mobileye. The Mobileye team would like to thank Sunita Nadampalli and Guy Almog from AWS for their contributions to this solution and this post. Mobileye is driving the global evolution toward […]
This blog post introduces the new Amazon Nova model evaluation features in Amazon SageMaker AI. This release adds custom metrics support, LLM-based preference testing, log probability capture, metadata analysis, and multi-node scaling for large evaluations.
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、幅広い開発者がこのツールを活用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 • 自然言語での指示に基づくコード生成機能 • 既存コードの改善提案やバグ修正機能 • 開発効率の向上 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
You can now achieve significant performance improvements when using Amazon Bedrock Custom Model Import, with reduced end-to-end latency, faster time-to-first-token, and improved throughput through advanced PyTorch compilation and CUDA graph optimizations. With Amazon Bedrock Custom Model Import you can to bring your own foundation models to Amazon Bedrock for deployment and inference at scale. In this post, we introduce how to use the improvements in Amazon Bedrock Custom Model Import.
2025年9月17日、PyTorch ATXはvLLMコミュニティとRed Hatと共に「The Future of Inferencing」イベントをオースティンで開催しました。このイベントには、vLLMに関わる専門家が集まり、最新のLLM推論技術について議論しました。90人以上の参加者が集まり、INT4/INT8量子化、プルーニング戦略、PagedAttentionメモリ管理、連続バッチ処理、推測デコーディング、マルチノードデプロイメントアーキテクチャなどの技術的な深掘りが行われました。Jason MeauxはPyTorch ATXメンバーのプロジェクトについての最新情報を共有し、Steve WattはvLLMの紹介とAWSでのデプロイデモを行いました。Luka GovedičはPagedAttentionや量子化アプローチについての中級セッションを提供し、Huamin Chenは意図を考慮した「mixture-of-models」ルーターを説明しました。Greg Pereiraは分散推論の課題を探求し、KVキャッシュ管理のデモを行いました。参加者は生産準備が整った推論システムを構築するための概念的枠組みと実行可能な戦略を持ち帰りました。次回のイベントは2026年2月に予定されています。 • PyTorch ATXがvLLMコミュニティとRed Hatと共に推論技術に関するイベントを開催した。 • 90人以上の専門家が集まり、最新のLLM推論技術について議論した。 • INT4/INT8量子化、プルーニング戦略、PagedAttentionメモリ管理などのトピックが扱われた。 • vLLMのデプロイ方法についてのデモが行われ、AWSやAMDクラウドでの実装が紹介された。 • 意図を考慮した「mixture-of-models」ルーターが説明され、よりコスト効率的で正確な推論サービスが提案された。 • 分散推論の課題についてのセッションがあり、KVキャッシュ管理のデモが行われた。
You can now access Prime Intellect AI's Intellect-3 model in Vercel AI Gateway with no other provider accounts required.
Amazon SageMaker AI now supports EAGLE-based adaptive speculative decoding, a technique that accelerates large language model inference by up to 2.5x while maintaining output quality. In this post, we explain how to use EAGLE 2 and EAGLE 3 speculative decoding in Amazon SageMaker AI, covering the solution architecture, optimization workflows using your own datasets or SageMaker's built-in data, and benchmark results demonstrating significant improvements in throughput and latency.
