Last updated: 2025/11/14 19:01
Beyond Quantization: Bringing Sparse Inference to PyTorch
この記事では、PyTorchにおけるスパース推論の統一フレームワークの構築について述べています。大規模言語モデル（LLM）の運用コストが高いため、低精度の量子化だけでは不十分であり、スパース性の最適化が必要とされています。初期のモデルでは、95%から99%の重みが非活性化されていることが示されており、これを利用してメモリと計算を節約する方法が提案されています。特に、Deja Vuと呼ばれる手法を用いることで、推論速度が2-6倍向上し、精度の低下もほとんど見られないことが報告されています。さらに、最新のモデルではSiLUやGeLUといった滑らかな活性化関数が使用されており、これにより活性化のスパース性が低下していますが、Reluficationという手法を用いることで再びスパース性を高めることが可能であるとされています。 • 大規模言語モデルの運用コストが高く、低精度の量子化だけでは不十分である。 • スパース性の最適化が次のフロンティアであり、PyTorchでの統一フレームワークの構築が進められている。 • 初期モデルでは95%から99%の重みが非活性化されており、これを利用してメモリと計算を節約できる。 • Deja Vu手法により、推論速度が2-6倍向上し、精度の低下もほとんど見られない。 • 最新モデルではSiLUやGeLUが使用され、活性化のスパース性が低下しているが、Relufication手法で再びスパース性を高めることが可能。
Execute Code with Sandboxes for DeepAgents
By Vivek Trivedy Today we're excited to launch Sandboxes for DeepAgents, a new set of integrations that allow you to safely execute arbitrary DeepAgent code in remote sandboxes. We currently support sandboxes from 3 of our partners: Runloop, Daytona, and Modal. Below, we dive into what you can do with
GPT 5.1 models now available in Vercel AI Gateway
You can now access the two GPT 5.1 models with Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
GPT 5.1, GPT 5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex Mini are now available in Windsurf
GPT 5.1, GPT 5.1-Codex, and GPT-5.1-Codex Mini deliver a solid upgrade for agentic coding with variable thinking and improved steerability
Building an MCP Server for Nuxt
How we built the Nuxt MCP server to enable AI assistants to access our documentation through structured data and composable tools.
Understanding neural networks through sparse circuits
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 Pixel and Golden Goose partner to bring AI to global ateliers
Advances in AI have opened up the possibilities for greater personalisation in the fashion world. Exploring this intersection between technology and high fashion, we’re …
A new quantum toolkit for optimization
Google Quantum AIの研究者たちは、量子コンピュータが従来のコンピュータでは解決できない最適化問題を解決できる可能性を示す新しい理論的研究を発表しました。彼らは、Decoded Quantum Interferometry（DQI）と呼ばれる効率的な量子アルゴリズムを紹介し、量子力学の波の性質を利用して、古典的なコンピュータでは非常に難しい近似解に収束する干渉パターンを生成します。しかし、この干渉パターンを構築するためには、デコーディングと呼ばれる別の難しい計算問題を解決する必要があります。特定の最適化問題に対して、関連するデコーディング問題が強力なアルゴリズムによって解決可能であることが発見されました。最終的に、DQIアルゴリズムを使用することで、量子コンピュータは古典的に困難な最適化問題を解決できる可能性があります。 • 量子コンピュータが従来のコンピュータでは解決できない最適化問題を解決できる可能性がある。 • Decoded Quantum Interferometry（DQI）という新しい量子アルゴリズムを提案。 • DQIは量子力学の波の性質を利用して干渉パターンを生成し、近似解に収束する。 • 干渉パターンを構築するためにはデコーディング問題を解決する必要がある。 • 特定の最適化問題に対して、デコーディング問題が強力なアルゴリズムで解決可能であることが発見された。 • DQIアルゴリズムを使用することで、量子コンピュータは古典的に困難な最適化問題を解決できる。
Building for an Open Future - our new partnership with Google Cloud
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Differentially private machine learning at scale with JAX-Privacy
JAX-Privacy 1.0は、JAXライブラリ上で動作する差分プライバシー機械学習のためのツールキットです。AIモデルの精度はデータの質に依存しており、個人のプライバシーを保護しながら大規模な高品質データセットを使用する必要があります。JAXは高性能な数値計算ライブラリで、複雑なモデルの効率的な構築とトレーニングを可能にします。JAX-Privacyは、研究者や開発者が大規模データセットで深層学習モデルをトレーニングするための差分プライバシーアルゴリズムを迅速かつ効率的に実装できるように設計されています。新バージョンでは、最新の研究成果を統合し、モジュール性を重視して再設計されており、最先端のDPアルゴリズムとJAXのスケーラビリティを組み合わせたDPトレーニングパイプラインの構築が容易になっています。 • JAX-Privacyは、JAXライブラリ上で動作する差分プライバシー機械学習のためのツールキットである。 • AIモデルの精度はデータの質に依存し、個人のプライバシーを保護しながらデータを使用する必要がある。 • JAXは高性能な数値計算ライブラリで、複雑なモデルの効率的な構築とトレーニングを可能にする。 • JAX-Privacyは、研究者が大規模データセットで深層学習モデルをトレーニングするための差分プライバシーアルゴリズムを迅速に実装できる。 • 新バージョンでは、最新の研究成果を統合し、DPトレーニングパイプラインの構築が容易になった。
Neuro drives national retail wins with ChatGPT Business
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
Fighting the New York Times’ invasion of user privacy
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。また、ユーザーインターフェースが直感的で使いやすく、導入も簡単です。さらに、チームでのコラボレーション機能も強化されており、リアルタイムでの共同作業が可能です。これにより、開発の効率が大幅に向上し、プロジェクトの納期短縮にも寄与します。 • AI技術を活用した開発ツールの紹介 • エラー検出やコード最適化の支援 • 直感的なユーザーインターフェース • 簡単な導入プロセス • チームでのリアルタイムコラボレーション機能の強化 • 開発効率の向上と納期短縮の効果
Announcing our second book: Patterns for Building AI Agents
We're excited to announce the release of our new book: Patterns for Building AI Agents. This book helps you take your agents from prototype to production.
Introducing agent-to-agent protocol support in Amazon Bedrock AgentCore Runtime
In this post, we demonstrate how you can use the A2A protocol for AI agents built with different frameworks to collaborate seamlessly. You'll learn how to deploy A2A servers on AgentCore Runtime, configure agent discovery and authentication, and build a real-world multi-agent system for incident response. We'll cover the complete A2A request lifecycle, from agent card discovery to task delegation, showing how standardized protocols eliminate the complexity of multi-agent coordination.
Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock
The Cohere Embed 4 multimodal embeddings model is now available as a fully managed, serverless option in Amazon Bedrock. In this post, we dive into the benefits and unique capabilities of Embed 4 for enterprise search use cases. We’ll show you how to quickly get started using Embed 4 on Amazon Bedrock, taking advantage of integrations with Strands Agents, S3 Vectors, and Amazon Bedrock AgentCore to build powerful agentic retrieval-augmented generation (RAG) workflows.
A guide to building AI agents in GxP environments
The regulatory landscape for GxP compliance is evolving to address the unique characteristics of AI. Traditional Computer System Validation (CSV) approaches, often with uniform validation strategies, are being supplemented by Computer Software Assurance (CSA) frameworks that emphasize flexible risk-based validation methods tailored to each system's actual impact and complexity (FDA latest guidance). In this post, we cover a risk-based implementation, practical implementation considerations across different risk levels, the AWS shared responsibility model for compliance, and concrete examples of risk mitigation strategies.
Multi-Agent collaboration patterns with Strands Agents and Amazon Nova
In this post, we explore four key collaboration patterns for multi-agent, multimodal AI systems – Agents as Tools, Swarms Agents, Agent Graphs, and Agent Workflows – and discuss when and how to apply each using the open-source AWS Strands Agents SDK with Amazon Nova models.
Private AI Compute: our next step in building private and helpful AI
Introducing Private AI Compute, our new way to bring you helpful AI with the power of the cloud, while keeping your data private to you.
Our latest commitments in AI and learning
We’re bringing together experts, students, educators and more at our Google AI for Learning Forum.
Join LangChain at AWS re:Invent 2025
If you're attending AWS re:Invent in Las Vegas this year and working on agent development, here's what we have planned that might be useful. Visit Us at Booth #524 We'll be at Booth #524 in the Venetian Expo Center, next to the Industry Pavilion, December 1-4. Our engineering team
Fine-tune VLMs for multipage document-to-JSON with SageMaker AI and SWIFT
In this post, we demonstrate that fine-tuning VLMs provides a powerful and flexible approach to automate and significantly enhance document understanding capabilities. We also demonstrate that using focused fine-tuning allows smaller, multi-modal models to compete effectively with much larger counterparts (98% accuracy with Qwen2.5 VL 3B).
How Clario automates clinical research analysis using generative AI on AWS
In this post, we demonstrate how Clario has used Amazon Bedrock and other AWS services to build an AI-powered solution that automates and improves the analysis of COA interviews.
Building Trust into AI: How GraphQL Architects Accelerated Developer Delivery
Unlock microservices potential with Apollo GraphQL. Seamlessly integrate APIs, manage data, and enhance performance. Explore Apollo's innovative solutions.
How AI is giving Northern Ireland teachers time back
A six-month long pilot program with the Northern Ireland Education Authority’s C2k initiative found that integrating Gemini and other generative AI tools saved participa…
Free ChatGPT for transitioning U.S. servicemembers and veterans
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
Connect Amazon Bedrock agents to cross-account knowledge bases
Organizations need seamless access to their structured data repositories to power intelligent AI agents. However, when these resources span multiple AWS accounts integration challenges can arise. This post explores a practical solution for connecting Amazon Bedrock agents to knowledge bases in Amazon Redshift clusters residing in different AWS accounts.
Democratizing AI: How Thomson Reuters Open Arena supports no-code AI for every professional with Amazon Bedrock
In this blog post, we explore how TR addressed key business use cases with Open Arena, a highly scalable and flexible no-code AI solution powered by Amazon Bedrock and other AWS services such as Amazon OpenSearch Service, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB, and AWS Lambda. We'll explain how TR used AWS services to build this solution, including how the architecture was designed, the use cases it solves, and the business profiles that use it.
Google is investing in Oklahoma’s workforce and talent pipeline.
AI is creating new opportunities for Oklahomans to learn, grow and succeed. Google is committed to making sure the Sooner State is not just ready for this transformation…
Introducing structured output for Custom Model Import in Amazon Bedrock
Today, we are excited to announce the addition of structured output to Custom Model Import. Structured output constrains a model's generation process in real time so that every token it produces conforms to a schema you define. Rather than relying on prompt-engineering tricks or brittle post-processing scripts, you can now generate structured outputs directly at inference time.
Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning
Nested Learningは、機械学習における新しいアプローチで、モデルを小さな最適化問題の集合として捉え、各問題が独自の内部ワークフローを持つことで「破滅的忘却」の問題を軽減または回避することを目指しています。従来の手法では、モデルのアーキテクチャと最適化アルゴリズムを別々に扱っていましたが、Nested Learningではこれらを統合し、相互に関連する多層の学習問題として最適化します。この新しい視点により、より深い計算深度を持つ学習コンポーネントを設計でき、言語モデリングにおいて優れた性能を発揮し、長期的な記憶管理を改善することが示されています。 • Nested Learningは、機械学習における破滅的忘却を軽減する新しいアプローチである。 • モデルを小さな最適化問題の集合として捉え、各問題が独自の内部ワークフローを持つ。 • 従来の手法ではアーキテクチャと最適化アルゴリズムを別々に扱っていたが、Nested Learningでは統合して最適化する。 • このアプローチにより、より深い計算深度を持つ学習コンポーネントを設計できる。 • 言語モデリングにおいて優れた性能を示し、長期的な記憶管理を改善する。
Understanding prompt injections: a frontier security challenge
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大きな特徴です。 • 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
Introducing the File Search Tool in Gemini API
File Search is a fully managed Retrieval Augmented Generation (RAG) system built directly into the Gemini API.
DS-STAR: A state-of-the-art versatile data science agent
DS-STARは、データサイエンスのさまざまなタスクを自動化する最先端のエージェントであり、統計分析から可視化、データ処理まで幅広く対応します。このエージェントは、DABStepベンチマークでの優れたパフォーマンスを示しています。データサイエンスは、膨大なデータを意味のある洞察に変換する重要な分野ですが、プロセスは複雑で専門知識を必要とします。DS-STARは、自然言語の質問を実行可能なコードに変換する自律的なデータサイエンスエージェントを目指しています。DS-STARは、（1）さまざまなデータ形式から文脈を自動的に抽出するデータファイル分析モジュール、（2）各ステップの計画の十分性を評価するLLMベースの検証ステージ、（3）フィードバックに基づいて初期計画を反復的に洗練するプロセスを導入しています。これにより、DS-STARは複雑な分析を行い、複数のデータソースから検証可能な洞察を引き出すことができます。 • DS-STARはデータサイエンスのタスクを自動化するエージェントである。 • 統計分析、可視化、データ処理など、さまざまなデータ形式に対応。 • DABStepベンチマークでの優れたパフォーマンスを示す。 • データファイル分析モジュールが多様なデータ形式から文脈を抽出。 • LLMベースの検証ステージが計画の十分性を評価。 • フィードバックに基づく反復的な計画プロセスを採用。 • 複数のデータソースからの検証可能な洞察を提供。
Transform your MCP architecture: Unite MCP servers through AgentCore Gateway
Earlier this year, we introduced Amazon Bedrock AgentCore Gateway, a fully managed service that serves as a centralized MCP tool server, providing a unified interface where agents can discover, access, and invoke tools. Today, we're extending support for existing MCP servers as a new target type in AgentCore Gateway. With this capability, you can group multiple task-specific MCP servers aligned to agent goals behind a single, manageable MCP gateway interface. This reduces the operational complexity of maintaining separate gateways, while providing the same centralized tool and authentication management that existed for REST APIs and AWS Lambda functions.
Google Finance adds AI features for research, earnings and more
Learn more about the new Google Finance, including new features like Deep Search and prediction markets data.
AI and learning: A new chapter for students and educators
How Google approaches AI and education, from our tools to our commitment to responsibility.
From Pilot to Practice: How BBVA Is Scaling AI Across the Organization
BBVA is reimagining how employees work with ChatGPT Enterprise, embedding AI into everyday operations. The bank has saved hours per week per employee, created 20,000+ Custom GPTs, and achieved up to 80% efficiency gains.
KernelFalcon: Autonomous GPU Kernel Generation via Deep Agents
KernelFalconは、GPUカーネルを生成するための深層エージェントアーキテクチャであり、階層的なタスク分解、決定論的な制御プレーン、早期勝利の並列探索、ツールの使用、持続的なメモリと可観測性を組み合わせています。このシステムは、250のL1/L2/L3 KernelBenchタスクにおいて100%の正確性を達成した初のオープンエージェントシステムです。KernelFalconは、PyTorchのセマンティクスを保持しつつ、最適化されたTritonカーネルを生成するコードからコードへのシステムです。従来の静的なグラフベースのコンパイラとは異なり、Pythonのセマンティクスを保持し、動的な形状やデータ依存のルーティングを有効にします。KernelAgentは候補カーネルをコンパイルし、テストし、最初に数値的に正しいカーネルを早期に見つけ出します。これにより、より広範なカバレッジと現実的なパフォーマンスが実現されます。 • KernelFalconはGPUカーネル生成のための深層エージェントアーキテクチャである。 • 100%の正確性を持つ初のオープンエージェントシステムである。 • PyTorchのセマンティクスを保持しつつ、最適化されたTritonカーネルを生成する。 • 従来のコンパイラの限界を克服するために、動的な形状やデータ依存のルーティングをサポート。 • KernelAgentは候補カーネルをコンパイルし、数値的に正しいカーネルを早期に見つける。 • 並列探索と実行ベースの検証を使用して、実際にGPU上で動作するカーネルを提供。 • タスクを明確に分解し、LLMの失敗モードを減少させる。
AI progress and recommendations
AI is unlocking new knowledge and capabilities. Our responsibility is to guide that power toward broad, lasting benefit.
Introducing the Teen Safety Blueprint
Discover OpenAI’s Teen Safety Blueprint—a roadmap for building AI responsibly with safeguards, age-appropriate design, and collaboration to protect and empower young people online.
Open Source AI Editor: Second Milestone
Ghost text suggestions are now open source as part of the Copilot Chat extension - the second milestone in making VS Code an open source AI editor.
Hybrid Models as First-Class Citizens in vLLM
この記事では、vLLMにおけるハイブリッドモデルの重要性とその進化について説明しています。大規模言語モデルは、注意メカニズムのスケーリング限界に直面しており、特に長いシーケンスに対する効率的な推論が求められています。ハイブリッドモデル（例：Qwen3-Next、Nemotron Nano 2など）は、注意と他のメカニズムを組み合わせることで、モデリングの質を保ちながら長シーケンスの推論を可能にします。vLLMコミュニティでは、これらのハイブリッドモデルが実験的な手法から正式にサポートされるようになり、性能向上が期待されています。特に、長いシーケンスが必要な実世界のワークロード（例：情報検索を用いた生成）において、ハイブリッドモデルは重要な役割を果たします。 • 大規模言語モデルは注意メカニズムのスケーリング限界に直面している。 • ハイブリッドモデルは注意と他のメカニズムを組み合わせ、長シーケンスの推論を効率化する。 • vLLM V1ではハイブリッドモデルが正式にサポートされ、性能向上が期待される。 • 長いシーケンスは実世界のワークロードにおいて必要不可欠である。 • 情報検索を用いた生成（RAG）などのパターンが長いシーケンスを必要とする。
How CRED is tapping AI to deliver premium customer experiences
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
Driving ROI with Azure AI Foundry and UiPath: Intelligent agents in real-world healthcare workflows
Azure AI Foundry and UiPath automate healthcare—streamlining radiology, managing findings, and improving outcomes for better ROI.
How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
In this post, we show you how Amazon Search optimized GPU instance utilization by leveraging AWS Batch for SageMaker Training jobs. This managed solution enabled us to orchestrate machine learning (ML) training workloads on GPU-accelerated instance families like P5, P4, and others. We will also provide a step-by-step walkthrough of the use case implementation.
Improving Structured Outputs in the Gemini API
Today, we're announcing enhancements to Structured Outputs in the Gemini API.
Why We Rebuilt LangChain’s Chatbot and What We Learned
By Liam Bush Background Every successful platform needs reliable support, but we realized our own team was spending hours tracking down answers to technical questions. This friction wasn't just slowing down our engineers—it was a critical bottleneck for our users. We set out to solve this using the very
Forecasting the future of forests with AI: From counting losses to predicting risk
この記事では、AIを活用した初の深層学習ベンチマーク「ForestCast」を紹介し、森林伐採リスクの予測に関する新たなアプローチを提案しています。森林は気候や生態系において重要な役割を果たしていますが、世界中で急速に失われています。従来の手法は過去のデータに基づいていましたが、ForestCastは衛星データを用いて未来のリスクを予測することを目指しています。この新しいアプローチは、地域に依存せず、将来的にデータが更新されても適用可能です。記事では、森林伐採の予測が難しい理由や、従来の手法の限界についても触れています。最終的に、すべてのデータを公開し、コミュニティがこの研究を再現し、発展させることを目指しています。 • 森林伐採リスクの予測に関する新しい深層学習ベンチマーク「ForestCast」を発表 • 従来の手法は過去のデータに依存していたが、未来のリスクを予測することが可能に • 衛星データを用いた純粋なアプローチで、地域に依存せず、将来的にデータが更新可能 • 従来の手法は入力マップが不完全で、地域ごとに別々に組み立てる必要があった • 新しいアプローチは、精度が向上し、再現性が高い • 森林伐採の予測が難しい理由として、経済的、政治的、環境的要因の複雑さを挙げている • すべてのデータを公開し、コミュニティが研究を再現しやすくすることを目指している
How Chime is redefining marketing through 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
Microsoft strengthens sovereign cloud capabilities with new services
Discover new Microsoft digital sovereignty capabilities and upcoming features across AI, security, and productivity, to address sovereign cloud needs.
1 million business customers putting AI to work
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 Unified Experience for all Coding Agents
Agents took over VS Code in 2025. We released agent mode for VS Code, integration for the Copilot coding agent, and the new GitHub Copilot CLI. But Copilot is not the only agent game in town. There are now more coding agents than ever, including options from OpenAI and Anthropic.
Iterate faster with Amazon Bedrock AgentCore Runtime direct code deployment
Amazon Bedrock AgentCore is an agentic platform for building, deploying, and operating effective agents securely at scale. Amazon Bedrock AgentCore Runtime is a fully managed service of Bedrock AgentCore, which provides low latency serverless environments to deploy agents and tools. It provides session isolation, supports multiple agent frameworks including popular open-source frameworks, and handles multimodal […]
The latest AI news we announced in October
Here are Google’s latest AI updates from October 2025
Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design
この記事では、太陽光発電の衛星コンステレーションを用いたスケーラブルなAIインフラシステムの設計について探求しています。プロジェクトSuncatcherは、TPUを搭載した衛星が自由空間光リンクで接続され、宇宙での機械学習計算を拡張することを目指しています。太陽は地球上の電力生産の100兆倍以上のエネルギーを放出し、適切な軌道では太陽光パネルが地上の8倍の生産性を持つことができます。このシステムは、ネットワーク化された衛星のコンステレーションで構成され、データセンター規模のインターサテライトリンクを実現するための技術的課題に取り組んでいます。特に、数十テラビット毎秒の通信を可能にするために、衛星を非常に近いフォーメーションで飛行させる必要があります。初期の研究成果は、800 Gbpsの双方向伝送を達成したことを示しています。 • 太陽光発電の衛星コンステレーションを用いたAIインフラの設計 • TPUを搭載した衛星が自由空間光リンクで接続される • 太陽は地球上の電力生産の100兆倍以上のエネルギーを放出 • 衛星はデータセンター規模のインターサテライトリンクを実現する必要がある • 数十テラビット毎秒の通信を可能にするため、衛星を近いフォーメーションで飛行させる • 初期の研究で800 Gbpsの双方向伝送を達成した
Microsoft named a Leader in IDC MarketScape for AI-Enabled Large Enterprise ERP Applications
Learn why Microsoft’s full-stack AI ERP strategy sets it apart in the IDC MarketScape. Discover customer success stories and future-ready solutions.
Brazil’s AI moment is here
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
Introducing IndQA
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
How Switchboard, MD automates real-time call transcription in clinical contact centers with Amazon Nova Sonic
In this post, we examine the specific challenges Switchboard, MD faced with scaling transcription accuracy and cost-effectiveness in clinical environments, their evaluation process for selecting the right transcription solution, and the technical architecture they implemented using Amazon Connect and Amazon Kinesis Video Streams. This post details the impressive results achieved and demonstrates how they were able to use this foundation to automate EMR matching and give healthcare staff more time to focus on patient care.
AWS and OpenAI announce multi-year strategic partnership
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
Mastra Changelog 2025-11-01
Agent Studio, 1.0 Release Preparation, and more.
Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1
Enterprises in regulated industries often need mathematical certainty that every AI response complies with established policies and domain knowledge. Regulated industries can’t use traditional quality assurance methods that test only a statistical sample of AI outputs and make probabilistic assertions about compliance. When we launched Automated Reasoning checks in Amazon Bedrock Guardrails in preview at […]
Custom Intelligence: Building AI that matches your business DNA
In 2024, we launched the Custom Model Program within the AWS Generative AI Innovation Center to provide comprehensive support throughout every stage of model customization and optimization. Over the past two years, this program has delivered exceptional results by partnering with global enterprises and startups across diverse industries—including legal, financial services, healthcare and life sciences, […]
Clario streamlines clinical trial software configurations using Amazon Bedrock
This post builds upon our previous post discussing how Clario developed an AI solution powered by Amazon Bedrock to accelerate clinical trials. Since then, Clario has further enhanced their AI capabilities, focusing on innovative solutions that streamline the generation of software configurations and artifacts for clinical trials while delivering high-quality clinical evidence.
Introducing Amazon Bedrock cross-Region inference for Claude Sonnet 4.5 and Haiku 4.5 in Japan and Australia
こんにちは, G’day. The recent launch of Anthropic’s Claude Sonnet 4.5 and Claude Haiku 4.5, now available on Amazon Bedrock, marks a significant leap forward in generative AI models. These state-of-the-art models excel at complex agentic tasks, coding, and enterprise workloads, offering enhanced capabilities to developers. Along with the new models, we are thrilled to announce that […]
Accelerating the magic cycle of research breakthroughs and real-world applications
この記事では、Google Researchが発表した最新の科学的ブレークスルーと、それらがどのようにAIツールやプラットフォームによって革新を加速しているかについて述べています。特に、Google Earth AI、DeepSomatic、Quantum Echoesの3つのブレークスルーが強調されており、これらは地球科学、ゲノム学、量子コンピューティングの分野での進展を示しています。Earth AIは、地球上の重要な課題に対処するための地理空間AIモデルの集まりであり、ユーザーに前例のないレベルの理解を提供します。DeepSomaticは、がん治療のための精密医療を目指したAIツールであり、科学コミュニティや医療従事者を支援します。これらの研究は、実世界のソリューションを加速し、研究と実世界の影響との間の強力な循環関係を形成しています。 • Google Researchが最新の科学的ブレークスルーを発表した。 • Earth AIは地理空間AIモデルを用いて、地球上の重要な課題に対処する。 • DeepSomaticはがん治療のための精密医療を目指したAIツールである。 • AIツールが研究と実世界の影響を加速する循環関係を形成している。 • Google Earth AIは、ユーザーが複雑な質問をし、平易な言葉で回答を得ることを可能にする。
Reduce CAPTCHAs for AI agents browsing the web with Web Bot Auth (Preview) in Amazon Bedrock AgentCore Browser
AI agents need to browse the web on your behalf. When your agent visits a website to gather information, complete a form, or verify data, it encounters the same defenses designed to stop unwanted bots: CAPTCHAs, rate limits, and outright blocks. Today, we are excited to share that AWS has a solution. Amazon Bedrock AgentCore […]
New tools in Google AI Studio to explore, debug and share logs
We’re introducing a new logs and datasets feature in Google AI Studio.
Celebrating makers and innovation at Power Platform Community Conference 2025
Discover how makers are driving AI-powered innovation with Microsoft Power Platform and Copilot Studio at PPCC 2025. Learn more.
Introducing DeepAgents CLI
By Vivek Trivedy We're excited to introduce DeepAgents CLI for coding, research, and building agents with persistent memory. Now you can easily create and run custom DeepAgents directly from the terminal. It supports: * Read, write, and edit files in your project * Execute shell commands with human approval * Search the web
3 ways to navigate changing tariffs with AI agents
Simplify supply chain management by tracking tariffs in real time with a smart automation agent. Learn more.
Expanding Stargate to Michigan
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
Introducing Aardvark: OpenAI’s agentic security researcher
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触れています。さらに、実装方法や使用する際の注意点についても詳しく解説されており、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 • 具体的な実装方法や注意点が解説されている • 実際の開発現場での適用例が示されている
Toward provably private insights into AI use
この記事では、機密性の高いフェデレーテッドアナリティクス技術を活用して、デバイス上の生成AI機能に関する洞察を得る方法について詳述しています。特に、個々のデータが検査されず、集約された洞察が匿名であることを保証する新しい「証明可能なプライベートインサイト（PPI）」システムを紹介しています。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）、差分プライバシー（DP）、および信頼できる実行環境（TEE）を利用して、非構造化データを分析します。具体的には、ユーザーのデバイスが分析のためにアップロードするデータを暗号化し、サーバー側でのプライバシーを保護しながら処理を行います。GoogleのRecorderアプリケーションにおいて、Gemmaモデルを使用してRecorderの使用状況に関する洞察を提供することが実施されています。また、外部コミュニティが主張を検証できるように、プライバシーを保護する洞察をオープンソースとして公開しています。 • 機密性の高いフェデレーテッドアナリティクス技術を使用して、デバイス上の生成AI機能に関する洞察を得ることができる。 • 新しい証明可能なプライベートインサイト（PPI）システムを導入し、個々のデータが検査されず、集約された洞察が匿名であることを保証。 • 大規模言語モデル（LLM）、差分プライバシー（DP）、信頼できる実行環境（TEE）を活用して非構造化データを分析。 • ユーザーのデバイスが分析のためにアップロードするデータを暗号化し、プライバシーを保護しながら処理を行う。 • GoogleのRecorderアプリケーションでGemmaモデルを使用して、Recorderの使用状況に関する洞察を提供。 • プライバシーを保護する洞察をオープンソースとして公開し、外部コミュニティが検証できるようにしている。
Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model
Today we’re releasing SWE-1.5, the latest in our family of models optimized for software engineering. It is a frontier-size model with hundreds of billions of parameters that achieves near-SOTA coding performance. It also sets a new standard for speed: we partnered with Cerebras to serve it at up to 950 tok/s – 6x faster than Haiku 4.5 and 13x faster than Sonnet 4.5. SWE-1.5 is now available in Windsurf!
Announcing Mastra’s Agent Studio
We've renamed Playground to Studio and it's now shareable with your team.
Chat in NotebookLM: A powerful, goal-focused AI research partner
We’re rolling out changes to NotebookLM to make it fundamentally smarter and more powerful.
StreetReaderAI: Towards making street view accessible via context-aware multimodal AI
StreetReaderAIは、文脈に応じたリアルタイムAIを使用して、ストリートビューをアクセシブルにする新しいプロトタイプです。このシステムは、視覚障害者や低視力者がGoogleストリートビューの2200億以上の画像をよりアクセスしやすくすることを目指しています。StreetReaderAIは、周囲の道路や交差点、場所のリアルタイムで生成された説明を提供し、音声コマンドやキーボードショートカットを使用してパノラマ画像間を移動できます。ユーザーは、音声インターフェースを通じて周囲を探索し、現在の方位や近くのランドマークについての情報を得ることができます。AI DescriberとAI Chatという2つのAIサブシステムが、ユーザーの現在地に基づいた情報を提供し、インタラクティブな会話を可能にします。 • 視覚障害者向けにストリートビューをアクセシブルにすることを目的としている。 • リアルタイムAIによる周囲の道路や場所の説明を提供。 • 音声コマンドやキーボードショートカットでのナビゲーションが可能。 • ユーザーは音声インターフェースを通じて周囲を探索できる。 • AI DescriberとAI Chatの2つのAIサブシステムが情報を提供。
Introducing LangSmith’s No Code Agent Builder
By Brace Sproul and Sam Crowder Today, we’re expanding who can build agents beyond developers. While a lot of the highest volume, customer-facing agents will be built by technical teams, nearly every business user has use cases for agentic applications in their daily routines. Our new LangSmith Agent Builder
Accelerating discovery with the AI for Math Initiative
The AI for Math Initiative brings together five of the world's most prestigious research institutions.
OpenAI's GPT-OSS-Safeguard-20B now available in Vercel AI Gateway
You can now access OpenAI's GPT-OSS-Safeguard-20B with Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model
SWE-1.5 is our latest frontier model, delivering near-SOTA coding performance at unprecedented speed.
Introducing gpt-oss-safeguard
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
Technical Report: Performance and baseline evaluations of gpt-oss-safeguard-120b and gpt-oss-safeguard-20b
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
Building the future together: Microsoft and NVIDIA announce AI advancements at GTC DC
Learn how enterprises can get more from every GPU to streamline operations and accelerate AI with NVIDIA Run:ai on Azure.
Hosting NVIDIA speech NIM models on Amazon SageMaker AI: Parakeet ASR
In this post, we explore how to deploy NVIDIA's Parakeet ASR model on Amazon SageMaker AI using asynchronous inference endpoints to create a scalable, cost-effective pipeline for processing large volumes of audio data. The solution combines state-of-the-art speech recognition capabilities with AWS managed services like Lambda, S3, and Bedrock to automatically transcribe audio files and generate intelligent summaries, enabling organizations to unlock valuable insights from customer calls, meeting recordings, and other audio content at scale .
Meet the 11 startups using AI to build a safer digital future in Latin America
Learn more about the startups chosen for Google for Startups Accelerator: AI for Cybersecurity.
Doubling down on DeepAgents
Two months ago we wrote about Deep Agents - a term we coined for agents that are able to do complex, open ended tasks over longer time horizons. We hypothesized that there were four key elements to those agents: a planning tool, access to a filesystem, subagents, and detailed prompts.
Knowledge preservation powered by ChatGPT
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。 • 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の効果
How cities build resilient infrastructure with trusted AI
Learn how trusted AI empowers cities to create resilient, efficient, and sustainable infrastructure for urban growth. Learn more.
Microsoft 365 Copilot now enables you to build apps and workflows
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、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、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減やコードの品質向上が期待されます。 • 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簡単な統合 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用推奨 • 開発効率の向上とエラー削減の期待
Microsoft 365 Copilot now enables you to build apps and workflows
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、特に生成AIを利用した機能が強調されています。具体的には、自然言語での指示を受けてコードを生成する機能や、既存のコードを改善する提案を行う機能が含まれています。また、ユーザーインターフェースが直感的で使いやすく設計されており、開発者がすぐに利用できるようになっています。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、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者は時間を節約し、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 • 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機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • JavaScriptやPythonなど多くのプログラミング言語に対応
MiniMax M2 now available for free in Vercel AI Gateway
You can now access MiniMax M2 with Vercel's AI Gateway for free with no other provider accounts required.
The next chapter of the Microsoft–OpenAI partnership
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
Built to benefit everyone
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できます。また、既存のコードの改善提案やバグ修正のサポートも行います。これにより、開発者はより迅速に高品質なソフトウェアを開発できるようになります。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、幅広いプロジェクトに利用可能です。 • 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くコード生成機能 • 既存コードの改善提案やバグ修正のサポート • 開発者の効率を向上させるメリット • 多くのプログラミング言語に対応している
Voice Cloning with Consent
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
chrome-devtools-mcp
I’m no expert here, but I understand an “MCP server” as a way to make an AI system a bit “smarter” by having more context and capabilities. I find AI coding agents pretty darn smart already particularly when they have your entire codebase and your instruction for context. But if you’re using it to build […]
How we are building the personal health coach
この記事では、Googleが開発中のパーソナルヘルスコーチについて説明しています。このコーチは、Geminiモデルを活用して、科学に基づいたパーソナライズされたコーチングを提供します。従来の健康管理アプリは断片的で一般的な情報しか提供せず、ユーザーが専門家とつながる手助けをしないことが多いですが、この新しいコーチは、睡眠、フィットネス、健康に関するプロアクティブなインサイトを提供し、行動科学に基づいた個別のガイダンスを行います。ユーザーは、Fitbitデータへのアクセスを許可することで、パーソナライズされたインサイトを受け取ることができます。コーチは、ユーザーの生理データを分析し、個別のフィットネスプランを生成するために、複数のエージェントを活用しています。 • 従来の健康管理アプリは断片的で一般的な情報しか提供しない問題を解決する。 • Geminiモデルを使用して、科学に基づいたパーソナライズされたコーチングを提供する。 • ユーザーのFitbitデータを基に、睡眠やフィットネスに関するプロアクティブなインサイトを提供する。 • 行動科学に基づいた個別のガイダンスを行い、持続可能な習慣を構築するための計画を提供する。 • 複数のエージェントを活用して、ユーザーの生理データを分析し、個別のフィットネスプランを生成する。
Google Beam is working with the USO to support military families.
Learn more about Google’s work with the USO and how it plans to launch a program that will enable service members to stay in touch with loved ones.
Vercel Ship AI 2025 recap
Earlier this year we introduced the foundations of the AI Cloud: a platform for building intelligent systems that think, plan, and act. At Ship AI, we showed what comes next. What and how to build with the AI Cloud.
David Totten Joins Vercel to Lead Global Field Engineering
David Totten joins Vercel as VP of Global Field Engineering from Databricks to oversee Sales Engineering, Developer Success, Professional Services, and Customer Support Engineering under one integrated organization
Seizing the AI opportunity
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簡単に統合できるため、導入のハードルが低いことも特徴です。 • AI技術を活用した開発ツールの紹介 • リアルタイムでのコード提案機能 • エラー検出機能の実装 • 直感的なユーザーインターフェース • 既存の開発環境との簡単な統合
Strengthening ChatGPT’s responses in sensitive conversations
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コードの一部を基に、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 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用が推奨される • 既存の開発環境に簡単に統合可能 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される
Addendum to GPT-5 System Card: Sensitive conversations
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がコードの提案やエラーチェックを行い、開発者の生産性を向上させることを目的としています。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、特に初心者にとっても使いやすい設計がされています。さらに、AIの学習データとして多様なプログラミング言語が使用されており、幅広い開発環境に対応可能です。 • 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チェック機能 • 開発者の生産性向上を目的とした設計 • 初心者にも使いやすい導入方法と設定手順 • 多様なプログラミング言語に対応した学習データ
huggingface_hub v1.0: Five Years of Building the Foundation of Open Machine Learning
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Streaming datasets: 100x More Efficient
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
A law and tax firm redefines efficiency with ChatGPT Business
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
AI Code Review: 30K Bugs Lighter, 50% faster
AI Code Review from Sentry just got faster and sharper. It’s now 50% quicker, delivers clearer bug insights, and even helps fix them automatically.
Introducing vibe coding in Google AI Studio
Introducing vibe coding in Google AI Studio
Responsible AI design in healthcare and life sciences
In this post, we explore the critical design considerations for building responsible AI systems in healthcare and life sciences, focusing on establishing governance mechanisms, transparency artifacts, and security measures that ensure safe and effective generative AI applications. The discussion covers essential policies for mitigating risks like confabulation and bias while promoting trust, accountability, and patient safety throughout the AI development lifecycle.
Beyond pilots: A proven framework for scaling AI to production
In this post, we explore the Five V's Framework—a field-tested methodology that has helped 65% of AWS Generative AI Innovation Center customer projects successfully transition from concept to production, with some launching in just 45 days. The framework provides a structured approach through Value, Visualize, Validate, Verify, and Venture phases, shifting focus from "What can AI do?" to "What do we need AI to do?" while ensuring solutions deliver measurable business outcomes and sustainable operational excellence.
Generate Gremlin queries using Amazon Bedrock models
In this post, we explore an innovative approach that converts natural language to Gremlin queries using Amazon Bedrock models such as Amazon Nova Pro, helping business analysts and data scientists access graph databases without requiring deep technical expertise. The methodology involves three key steps: extracting graph knowledge, structuring the graph similar to text-to-SQL processing, and generating executable Gremlin queries through an iterative refinement process that achieved 74.17% overall accuracy in testing.
Incorporating responsible AI into generative AI project prioritization
In this post, we explore how companies can systematically incorporate responsible AI practices into their generative AI project prioritization methodology to better evaluate business value against costs while addressing novel risks like hallucination and regulatory compliance. The post demonstrates through a practical example how conducting upfront responsible AI risk assessments can significantly change project rankings by revealing substantial mitigation work that affects overall project complexity and timeline.
New updates and more access to Google Earth AI
Earth AI is helping enterprises and cities with everything from environmental monitoring to disaster response.
Improve agent quality with Insights Agent and Multi-turn Evals, now in LangSmith
LangSmith's new Insights Agent and Multi-turn Evals help you understand what your agents are doing in production and whether they're accomplishing user goals.
You can just ship agents
Vercel AI Cloud combines unified model routing and failover, elastic cost-efficient compute that only bills for active CPU time, isolated execution for untrusted code, and workflow durability that survives restarts, deploys, and long pauses.
Zero-config backends on Vercel AI Cloud
Build, scale, and orchestrate AI backends on Vercel. Deploy Python or Node frameworks with zero config and optimized compute for agents and workflows.
Vercel Agent Investigations now in Public Beta
Vercel Agent can now automatically run AI investigations on anomalous events for faster incident response.
Introducing AI agents & services on the Vercel Marketplace
Discover AI Agents & Services on the Vercel Marketplace. Integrate agentic tools, automate workflows, and build with unified billing and observability.
OpenAI acquires Software Applications Incorporated, maker of Sky
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
Consensus accelerates research with GPT-5 and Responses API
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、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。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効果 • 多くのプログラミング言語に対応している
Google Earth AI: Unlocking geospatial insights with foundation models and cross-modal reasoning
Google Earth AIは、地理空間AIモデルと推論エージェントのファミリーであり、ユーザーに実世界の理解に基づいた実用的な洞察を提供します。Googleは、衛星画像を分析してMapsの正確性を保ち、Searchユーザーに最新の天候や自然災害の警告を提供するためにAIモデルを開発してきました。Google Earth AIは、複雑な質問に対する回答を可能にするために、強力な基盤モデルと地理空間推論エージェントを組み合わせています。このエージェントは、複雑な質問を多段階の計画に分解し、基盤モデルを呼び出して実行し、結果を統合して全体的な回答を提供します。新たに導入されたImageryとPopulationの基盤モデルは、衛星画像分析を簡素化し、迅速かつ正確な回答を提供します。これにより、ユーザーは自然言語でのクエリを通じて、例えば「洪水後の画像で全ての洪水した道路を見つける」といった質問が可能になります。 • Google Earth AIは、地理空間AIモデルと推論エージェントを提供し、実世界の理解に基づいた洞察を提供する。 • 複雑な質問に対する回答を可能にするために、基盤モデルと地理空間推論エージェントを組み合わせている。 • 新しいImageryとPopulationの基盤モデルは、衛星画像分析を簡素化し、迅速かつ正確な回答を提供する。 • ユーザーは自然言語でのクエリを通じて、特定の情報を迅速に取得できる。 • 新しいモデルは、複数の公的地球観測ベンチマークで最先端の結果を達成している。
Building the Open Agent Ecosystem Together: Introducing OpenEnv
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Work smarter with your company knowledge in ChatGPT
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、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、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。 • 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簡単な統合 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用推奨 • 開発効率の向上とエラー削減の効果
Build scalable creative solutions for product teams with Amazon Bedrock
In this post, we explore how product teams can leverage Amazon Bedrock and AWS services to transform their creative workflows through generative AI, enabling rapid content iteration across multiple formats while maintaining brand consistency and compliance. The solution demonstrates how teams can deploy a scalable generative AI application that accelerates everything from product descriptions and marketing copy to visual concepts and video content, significantly reducing time to market while enhancing creative quality.
AI in South Korea: OpenAI's Economic Blueprint
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
Build a proactive AI cost management system for Amazon Bedrock – Part 2
In this post, we explore advanced cost monitoring strategies for Amazon Bedrock deployments, introducing granular custom tagging approaches for precise cost allocation and comprehensive reporting mechanisms that build upon the proactive cost management foundation established in Part 1. The solution demonstrates how to implement invocation-level tagging, application inference profiles, and integration with AWS Cost Explorer to create a complete 360-degree view of generative AI usage and expenses.
Build a proactive AI cost management system for Amazon Bedrock – Part 1
In this post, we introduce a comprehensive solution for proactively managing Amazon Bedrock inference costs through a cost sentry mechanism designed to establish and enforce token usage limits, providing organizations with a robust framework for controlling generative AI expenses. The solution uses serverless workflows and native Amazon Bedrock integration to deliver a predictable, cost-effective approach that aligns with organizational financial constraints while preventing runaway costs through leading indicators and real-time budget enforcement.
Streamline code migration using Amazon Nova Premier with an agentic workflow
In this post, we demonstrate how Amazon Nova Premier with Amazon Bedrock can systematically migrate legacy C code to modern Java/Spring applications using an intelligent agentic workflow that breaks down complex conversions into specialized agent roles. The solution reduces migration time and costs while improving code quality through automated validation, security assessment, and iterative refinement processes that handle even large codebases exceeding token limitations.
Building data-empowered higher education institutions
Discover how Microsoft Fabric in higher education helps unify data, scale AI, and drive agility. Download the free e-book today.
The next chapter for UK sovereign 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
A verifiable quantum advantage
本記事では、Google Quantum AIの研究者が発表した新しい量子計算タスク「Out-of-Time-Order Correlators（OTOCs）」について紹介しています。この研究は、実証可能な量子優位性を示し、核磁気共鳴（NMR）におけるハミルトニアン学習などの現実の問題を解決する道を開くものです。量子系におけるカオスの特性を利用し、量子エコーアルゴリズムを用いてOTOCを測定する手法を実験的に示しました。OTOCは、量子ダイナミクスがカオス的になる様子を記述する新しい観測量であり、異なる量子コンピュータで実行しても同じ結果が得られるため、実用的な応用が期待されます。実験では、103量子ビットを用いて、前進および後退の進化を行い、カオス的な状態を生成しました。 • 量子計算における新しいタスクOTOCの導入 • 実証可能な量子優位性の実現 • 量子エコーアルゴリズムの実験的デモ • OTOCは量子ダイナミクスのカオス性を記述する新しい観測量 • 異なる量子コンピュータで同じ結果が得られるため実用性が高い • 103量子ビットを用いた実験でカオス的状態を生成
LangChain and LangGraph Agent Frameworks Reach v1.0 Milestones
By Sydney Runkle and the LangChain OSS team We're releasing LangChain 1.0 and LangGraph 1.0 — our first major versions of our open source frameworks! After years of feedback, we've updated langchain to focus on the core agent loop, provide flexibility with a new concept of middleware, and upgrade
Monarch + Lightning AI: Unlocking New Possibilities in Distributed Training
MonarchとLightning AIの提携により、大規模トレーニングの新たな可能性が開かれました。このコラボレーションは、ユーザーがインタラクティブなノートブックから直接大規模GPUクラスターを活用できるようにし、迅速な反復サイクルを実現します。Monarchは、分散コンピューティングのための一般的な言語を提供し、ユーザーがクラスター上で直接開発し、単一のローカルトレーニングスクリプトからワークフローを考慮できるようにします。Lightning AIのMulti-Machine Training（MMT）アプリと統合することで、ユーザーは大規模なジョブを非同期にスケジュールし、複数のクラウドベンダーからのトレーニング最適化されたコンピューティング環境を構成できます。MonarchのAPIを利用することで、ユーザーはインタラクティブな開発体験を享受しつつ、クラスターの実行を直接制御できるようになります。 • MonarchとLightning AIの提携により、大規模トレーニングの効率が向上する。 • ユーザーはインタラクティブなノートブックから直接GPUクラスターを利用できる。 • Monarchは分散コンピューティングのための一般的な言語を提供し、開発のボトルネックを解消する。 • Lightning AIのMMTアプリを通じて、非同期に大規模ジョブをスケジュールできる。 • MonarchのAPIを使用することで、ユーザーはクラスターの実行を直接制御できる。
torchcomms: a modern PyTorch communications API
torchcommsは、PyTorch Distributed（PTD）用の新しい実験的で軽量な通信APIです。このAPIは、100,000以上のGPUにスケールするために開発された新しいバックエンドNCCLXをオープンソース化しています。torchcommsの初回リリースでは、信頼性が高くパフォーマンスに優れた分散トレーニングを可能にするコア通信プリミティブに焦点を当てています。今後1年間で、プロトタイピングを容易にし、障害耐性を備えたスケーラビリティを実現し、デバイス中心の通信パターンを最適化する機能を追加していく予定です。torchcommsは、次世代の大規模AIシステムを構築するための基盤を提供し、オープンな開発プロセスを通じてコミュニティのフィードバックを受け入れながら進化します。最終的には、torchcommsがPyTorch Distributedの全機能を支える基盤となることを目指しています。 • torchcommsはPyTorch Distributed用の新しい通信APIである。 • NCCLXという新しいバックエンドをオープンソース化し、100,000以上のGPUにスケール可能。 • コア通信プリミティブに焦点を当て、信頼性の高い分散トレーニングを実現。 • 通信レイヤーを独立して反復できるように設計されている。 • 100K以上のGPUにスケールするための通信リソース管理の再考が必要。 • 異種ハードウェアのサポートを考慮して設計されている。 • 障害耐性を備えたバックエンドをオープンソース化し、信頼性を向上させる。
Helion: A High-Level DSL for Performant and Portable ML Kernels
Helionは、パフォーマンスとポータビリティを兼ね備えた機械学習カーネルのための高水準DSL（ドメイン特化言語）です。従来のカーネルはハードウェア特有の低水準言語で書かれることが多く、移植性が低く、メンテナンスが困難でした。Helionは、Pythonに埋め込まれた高水準DSLを使用して、Tritonコードに自動的にコンパイルします。これにより、開発者はハードウェア特有の実装詳細に煩わされることなく、アルゴリズムの論理に集中できるようになります。Helionは、PyTorchの使いやすさと低水準言語のパフォーマンスを橋渡しする新しい抽象化レイヤーを提供し、最適なカーネル構成を自動的に探索する強力なオートチューニングエンジンを備えています。これにより、ハードウェアアーキテクチャ間でのパフォーマンスのポータビリティが実現され、開発の手間が大幅に削減されます。 • Helionは高性能な機械学習カーネルのための高水準DSLである。 • 従来のカーネルはハードウェア特有の低水準言語で書かれ、移植性が低くメンテナンスが困難であった。 • HelionはPythonに埋め込まれたDSLを使用し、Tritonコードに自動的にコンパイルする。 • 開発者はハードウェア特有の実装詳細に煩わされず、アルゴリズムの論理に集中できる。 • HelionはPyTorchの使いやすさと低水準言語のパフォーマンスを橋渡しする。 • オートチューニングエンジンにより、最適なカーネル構成を自動的に探索する。 • ハードウェアアーキテクチャ間でのパフォーマンスのポータビリティを実現し、開発の手間を削減する。
Introducing ExecuTorch 1.0: Powering the next generation of edge AI
ExecuTorch 1.0は、PyTorchモデルをエッジデバイス（モバイル、組み込み、デスクトップ）に直接デプロイできるフレームワークで、変換や再記述の必要がありません。これにより、CPU、GPU、NPUに対する広範なハードウェアサポートと、安定した生産環境での使用が可能になります。ExecuTorchは完全にオープンソースで、実際のアプリケーションでの使用が進んでおり、ユーザーのデバイス上でのAI機能を強化します。このアプローチは、データをローカルに保持することでプライバシーを向上させ、インターネット接続がなくても機能するパーソナライズされた体験をサポートします。ExecuTorchは、複雑なモデルを簡単にデプロイできるように設計されており、特にマルチモーダルなLLMや新しいAIアプリケーションのニーズに応えています。 • ExecuTorchはPyTorchモデルをエッジデバイスに直接デプロイ可能にする。 • 変換や再記述なしで、広範なハードウェアバックエンドをサポート。 • 生産環境での安定性とモデル互換性を提供。 • データをローカルに保持することでプライバシーを向上。 • マルチモーダルなLLMや新しいAIアプリケーションに対応。
Introducing PyTorch Monarch
PyTorch Monarchは、複雑な機械学習ワークフローを簡素化するための分散プログラミングフレームワークです。従来のHPCスタイルのマルチコントローラーモデルから、単一コントローラープログラミングモデルへの移行を提案し、全ての分散リソースを一つのスクリプトで制御できるようにします。これにより、プログラムは単一マシンのPythonプログラムのように見え、数千のGPUにスケール可能です。Monarchは、ホスト、プロセス、アクターをスケーラブルなメッシュに整理し、シンプルなAPIを通じて操作を行います。また、障害処理を進行的に行うことができ、データ転送と制御を分離することで、GPU間の直接的なメモリ転送を可能にします。Monarchは、PyTorchとシームレスに統合され、分散テンソルをローカルのように扱うことができます。 • MLワークフローの複雑さに対応するための新しいフレームワーク • 単一コントローラープログラミングモデルによる分散リソースの制御 • ホスト、プロセス、アクターをスケーラブルなメッシュに整理 • 障害処理を進行的に追加可能 • データ転送と制御を分離し、GPU間の直接メモリ転送を実現 • PyTorchとのシームレスな統合による分散テンソルの利用
Introducing torchforge – a PyTorch native library for scalable RL post-training and agentic development
torchforgeは、PyTorchネイティブの強化学習（RL）ライブラリで、研究者がインフラに煩わされることなくアルゴリズムに集中できるように設計されています。強化学習は、フィードバックを通じてモデルを改善するために不可欠であり、従来のRLトレーニングループは、エージェントが環境内で行動を取り、その結果得られる報酬を用いて行動方針を更新するというものです。しかし、現実には、分散インフラの複雑さが研究を圧迫しています。torchforgeは、GPUクラスター全体でシームレスにスケーリングし、RLを擬似コードとして表現できるようにすることで、これらのパフォーマンスボトルネックを解消します。特に、重みの同期や非同期処理の管理を簡素化し、研究者がアルゴリズムに集中できる環境を提供します。 • 強化学習のインフラの複雑さが研究を圧迫している問題を解決する。 • torchforgeは、GPUクラスター全体でシームレスにスケーリングできるRLライブラリである。 • RLを擬似コードとして表現することで、研究者がアルゴリズムに集中できるようにする。 • 重みの同期や非同期処理の管理を簡素化し、パフォーマンスボトルネックを解消する。 • 分散インフラにおけるトレーニングと推論の異なるワークロードに対応する。
Metagenomi generates millions of novel enzymes cost-effectively using AWS Inferentia
In this post, we detail how Metagenomi partnered with AWS to implement the Progen2 protein language model on AWS Inferentia, achieving up to 56% cost reduction for high-throughput enzyme generation workflows. The implementation enabled cost-effective generation of millions of novel enzyme variants using EC2 Inf2 Spot Instances and AWS Batch, demonstrating how cloud-based generative AI can make large-scale protein design more accessible for biotechnology applications .
Sentence Transformers is joining Hugging Face!
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Hugging Face and VirusTotal collaborate to strengthen AI security
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
AI in Japan—OpenAI’s Japan Economic Blueprint
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あり、これにより開発者はより迅速に高品質なソフトウェアを作成できるようになります。また、ツールの導入方法や、他の開発環境との互換性についても触れています。最終的に、このツールを使用することで、開発プロセスの効率化とエラーの削減が期待できると述べています。 • 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 • 開発者の効率的なコーディングをサポート • 導入方法や他の開発環境との互換性についての説明 • 開発プロセスの効率化とエラー削減の期待
Enabling vLLM V1 on AMD GPUs With Triton
vLLM V1は、vLLMの内部アーキテクチャを大幅に再設計したもので、2025年1月にアルファ版が発表された。V1の設計目標は、コードベースの簡素化、拡張性の向上、すべてのパフォーマンス最適化をデフォルトで有効にすることだった。これにより、カーネル開発者が最適化されたアテンションカーネルを書く際の利便性が向上した。V1では、リクエストのバッチ形成方法に重要な変更が加えられ、混合バッチを形成できるようになった。最初は、CUDAバージョンのFlashAttentionパッケージのみがこれらの「V1バッチ」をサポートしていたため、AMD GPUはサポートされていなかったが、Tritonカーネルに基づく新しいアテンションバックエンドが開発され、AMDのサポートが実現した。 • vLLM V1は内部アーキテクチャの再設計で、コードベースの簡素化と拡張性の向上を目指している。 • すべてのパフォーマンス最適化がデフォルトで有効になり、カーネル開発者にとって利便性が向上した。 • リクエストのバッチ形成方法が変更され、混合バッチが形成可能になった。 • 最初はNVIDIA GPUのみがサポートされていたが、Tritonカーネルに基づく新しいアテンションバックエンドが開発され、AMD GPUのサポートが追加された。 • vLLM V1は、コンテキスト長、クエリ長、シーケンス長の3つの重要な量を考慮している。
Serverless deployment for your Amazon SageMaker Canvas models
In this post, we walk through how to take an ML model built in SageMaker Canvas and deploy it using SageMaker Serverless Inference, helping you go from model creation to production-ready predictions quickly and efficiently without managing any infrastructure. This solution demonstrates a complete workflow from adding your trained model to the SageMaker Model Registry through creating serverless endpoint configurations and deploying endpoints that automatically scale based on demand .
Building a multi-agent voice assistant with Amazon Nova Sonic and Amazon Bedrock AgentCore
In this post, we explore how Amazon Nova Sonic's speech-to-speech capabilities can be combined with Amazon Bedrock AgentCore to create sophisticated multi-agent voice assistants that break complex tasks into specialized, manageable components. The approach demonstrates how to build modular, scalable voice applications using a banking assistant example with dedicated sub-agents for authentication, banking inquiries, and mortgage services, offering a more maintainable alternative to monolithic voice assistant designs.
Accelerate large-scale AI training with Amazon SageMaker HyperPod training operator
In this post, we demonstrate how to deploy and manage machine learning training workloads using the Amazon SageMaker HyperPod training operator, which enhances training resilience for Kubernetes workloads through pinpoint recovery and customizable monitoring capabilities. The Amazon SageMaker HyperPod training operator helps accelerate generative AI model development by efficiently managing distributed training across large GPU clusters, offering benefits like centralized training process monitoring, granular process recovery, and hanging job detection that can reduce recovery times from tens of minutes to seconds.
Continue your ChatGPT experience beyond WhatsApp
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
The Frontier Firm in banking: A blueprint for advanced AI innovation
Explore how banks and financial services firms transform into Frontier Firms by embedding AI agents across operations to boost productivity and innovation. Learn more.
The Signals Loop: Fine-tuning for world-class AI apps and agents
Find out how signals loops can drive rapid product improvement, increased relevance, and long-term user engagement for your products.
From systems of record to systems of action: Dynamics 365, agentic business applications for the frontier
Explore how AI-powered agents in Microsoft Dynamics 365 drive smarter decisions, streamline workflows, and unlock scalable business transformation.
Start learning all things AI on the new Google Skills
Google Skills is a new home for building skills in AI, and learning about other topics like data analytics and security.
Unlock the power of images with AI Sheets
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Introducing ChatGPT Atlas, the browser with ChatGPT built in
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化されたテストプロセスが強調されており、これにより開発者の生産性が向上することが期待されています。また、ツールの導入方法や、既存の開発環境との互換性についても詳しく述べられています。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の見解も示されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コード補完機能や自動化されたテストプロセスの強調 • 開発者の生産性向上が期待される • ツールの導入方法と既存環境との互換性についての詳細 • AI技術の進化による開発プロセスの変化に関する見解
A picture's worth a thousand (private) words: Hierarchical generation of coherent synthetic photo albums
この記事では、差分プライバシーを利用した合成写真アルバムの生成手法を紹介しています。この手法は、中間的なテキスト表現を使用し、階層的にアルバムを生成します。差分プライバシーは、データセット内の個人情報を保護するための強力な手段であり、生成AIモデルを用いることで、個別の分析手法を変更することなく、プライベートな合成データセットを作成できます。具体的には、元のデータセットに基づいて、AIモデルを用いてアルバムの要約と各写真の詳細なキャプションを生成し、テーマの一貫性を保ちながら合成アルバムを作成します。この方法により、複雑なデータを扱う際の課題を解決し、効果的な分析やモデリングが可能になります。 • 差分プライバシーを利用した合成写真アルバムの生成手法を提案 • 中間的なテキスト表現を使用し、階層的にデータを生成 • AIモデルを用いてアルバムの要約と各写真のキャプションを生成 • テーマの一貫性を保ちながら合成アルバムを作成 • プライベートな合成データセットを生成することで、分析手法の簡素化を実現
LangChain raises $125M to build the platform for agent engineering
We raised $125M at a $1.25B valuation to build the platform for agent engineering.
Reflections on Three Years of Building LangChain
by Harrison Chase Almost exactly 3 years ago, I pushed the first lines of code to langchain as an open source package. There was no company at the time, and no grand plan for what the project would become. A month later, ChatGPT launched, and everything for langchain changed. It
Teaching Gemini to spot exploding stars with just a few examples
この記事では、GoogleのGeminiモデルがどのようにして高精度の天文学アシスタントに変身し、超新星などの宇宙イベントを分類できるかを示しています。Geminiは、各調査ごとにわずか15の注釈付き例から学習し、3つのデータセットで93%の精度を達成しました。従来の機械学習モデルは「ブラックボックス」として機能し、結果に対する説明を提供しませんでしたが、Geminiはその理由を平易な言葉で説明することができます。少数の例から学ぶ手法を用い、各調査に対して15の注釈付き例と簡潔な指示を提供することで、宇宙イベントを正確に分類し説明する能力を獲得しました。 • GoogleのGeminiモデルは、宇宙イベントを高精度で分類し、その理由を説明できる。 • 93%の精度を達成するために、各調査ごとに15の注釈付き例を使用した。 • 従来のモデルは結果を説明しないが、Geminiは平易な言葉でその理由を説明する。 • 少数の例から学ぶ手法（few-shot learning）を採用し、効率的に学習を行った。 • 異なる解像度やピクセルスケールを持つ複数の天文調査からのデータを扱うことができる。
Leveling up your developer experience in Google AI Studio
AI Studio has released new updates that give developers even more control.
Solving virtual machine puzzles: How AI is optimizing cloud computing
この記事では、LAVAという新しいスケジューリングアルゴリズムを紹介し、クラウドデータセンターにおける仮想マシン（VM）のリソース効率を最適化する方法を説明しています。LAVAは、VMの実際の寿命を継続的に再予測し、適応することで、リソースの無駄を減らします。VMの寿命は予測が難しく、短命のVMが多く存在する一方で、長命のVMがリソースを多く消費するため、効率的な配置が求められます。LAVAは、非侵襲的寿命認識スコアリング（NILAS）、寿命認識VM割り当て（LAVA）、寿命認識再スケジューリング（LARS）の3つのアルゴリズムを用いて、VMを物理サーバーに効率的に配置するための解決策を提供します。これにより、リソースのストランディングを防ぎ、システムの更新やリソース集約型VMのプロビジョニングに必要な空きホストを確保します。 • LAVAはVMの実際の寿命を継続的に再予測し、リソース効率を最適化するスケジューリングアルゴリズムである。 • VMの寿命は予測が難しく、短命のVMが多く、長命のVMがリソースを多く消費するため、効率的な配置が重要である。 • LAVAはNILAS、LAVA、LARSの3つのアルゴリズムを使用して、VMを物理サーバーに効率的に配置する。 • このシステムは、VMの寿命を一度の予測に依存せず、実行中に予測を自動的に更新する。 • リソースのストランディングを防ぎ、システムの更新やリソース集約型VMのプロビジョニングに必要な空きホストを確保する。
How TP ICAP transformed CRM data into real-time insights with Amazon Bedrock
This post shows how TP ICAP used Amazon Bedrock Knowledge Bases and Amazon Bedrock Evaluations to build ClientIQ, an enterprise-grade solution with enhanced security features for extracting CRM insights using AI, delivering immediate business value.
Principal Financial Group accelerates build, test, and deployment of Amazon Lex V2 bots through automation
In the post Principal Financial Group increases Voice Virtual Assistant performance using Genesys, Amazon Lex, and Amazon QuickSight, we discussed the overall Principal Virtual Assistant solution using Genesys Cloud, Amazon Lex V2, multiple AWS services, and a custom reporting and analytics solution using Amazon QuickSight.
Beyond vibes: How to properly select the right LLM for the right task
In this post, we discuss an approach that can guide you to build comprehensive and empirically driven evaluations that can help you make better decisions when selecting the right model for your task.
Splash Music transforms music generation using AWS Trainium and Amazon SageMaker HyperPod
In this post, we show how Splash Music is setting a new standard for AI-powered music creation by using its advanced HummingLM model with AWS Trainium on Amazon SageMaker HyperPod. As a selected startup in the 2024 AWS Generative AI Accelerator, Splash Music collaborated closely with AWS Startups and the AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) to fast-track innovation and accelerate their music generation FM development lifecycle.
Iterative fine-tuning on Amazon Bedrock for strategic model improvement
Organizations often face challenges when implementing single-shot fine-tuning approaches for their generative AI models. The single-shot fine-tuning method involves selecting training data, configuring hyperparameters, and hoping the results meet expectations without the ability to make incremental adjustments. Single-shot fine-tuning frequently leads to suboptimal results and requires starting the entire process from scratch when improvements are […]
Voice AI-powered drive-thru ordering with Amazon Nova Sonic and dynamic menu displays
In this post, we'll demonstrate how to implement a Quick Service Restaurants (QSRs) drive-thru solution using Amazon Nova Sonic and AWS services. We'll walk through building an intelligent system that combines voice AI with interactive menu displays, providing technical insights and implementation guidance to help restaurants modernize their drive-thru operations.
Optimizing document AI and structured outputs by fine-tuning Amazon Nova Models and on-demand inference
This post provides a comprehensive hands-on guide to fine-tune Amazon Nova Lite for document processing tasks, with a focus on tax form data extraction. Using our open-source GitHub repository code sample, we demonstrate the complete workflow from data preparation to model deployment.
Introducing SWE-grep and SWE-grep-mini: RL for Multi-Turn, Fast Context Retrieval
We trained SWE-grep and SWE-grep-mini, fast agentic models specialized in highly parallel context retrieval. They match the retrieval capabilities of frontier coding models, while taking an order of magnitude less time. Available now in Windsurf’s new Fast Context subagent, and our new SWE-grep demo playground!
10 years of genomics research at Google
An overview of ten years of milestones and breakthroughs in Google’s work on genomics.
DeepSomatic, an open-source AI model, is speeding up genetic analysis for cancer research.
An overview of DeepSomatic, a new AI tool that helps identify complex genetic variants in cancer cells.
Using AI to identify genetic variants in tumors with DeepSomatic
DeepSomaticは、腫瘍の遺伝子配列における癌関連の変異を特定するためのAI駆動ツールです。癌は遺伝的な病気であり、腫瘍細胞の遺伝子変異を特定することは治療計画を立てる上で重要です。DeepSomaticは、畳み込みニューラルネットワークを使用して、腫瘍細胞の遺伝子変異をより正確に特定します。このツールは、主要なシーケンシングプラットフォームからのデータに対応し、異なるサンプル処理のタイプにも適応可能です。また、トレーニングに含まれていない癌タイプにも学習を拡張できます。Google Researchは、癌の理解を深め、治療法を開発するためにAI技術を活用しており、DeepSomaticはその一環として提供されています。 • DeepSomaticは腫瘍の遺伝子変異を特定するAIツールである。 • 癌は遺伝的な病気であり、遺伝子変異の特定が治療計画に重要である。 • DeepSomaticは畳み込みニューラルネットワークを使用して、腫瘍細胞の変異を正確に特定する。 • このツールは主要なシーケンシングプラットフォームに対応し、異なるサンプル処理にも適応可能。 • DeepSomaticは、トレーニングに含まれていない癌タイプにも学習を拡張できる。 • Google Researchは癌研究を進めるためにAI技術を活用している。
From queries to conversations: Unlock insights about your data using Azure Storage Discovery—now generally available
Use Azure Storage Discovery for insights into Azure Blob Storage and Azure Data Lake Storage to optimize costs, security, and efficiency.
Extending AI impact at HLTH 2025: Dragon Copilot scales across care teams, partners, and geographies
At HLTH 2025, we’re spotlighting how Microsoft Dragon Copilot, a breakthrough AI clinical assistant, is supporting more clinicians and geographies.
Implementing Rerankers in Your AI Workflows
Boost your RAG pipeline’s accuracy with rerankers that reorder results by true semantic relevance—deliver smarter, faster, and more precise AI search!
Bringing AI to the next generation of fusion energy
We’re announcing our research partnership with Commonwealth Fusion Systems (CFS) to bring clean, safe, limitless fusion energy closer to reality with our advanced AI systems. This partnership...
Braintrust joins the Vercel Marketplace
Braintrust joins the Vercel Marketplace with native support for the Vercel AI SDK and AI Gateway, enabling developers to monitor, evaluate, and improve AI application performance in real time.
AI Agent Orchestration Frameworks: Which One Works Best for You?
Discover AI agent orchestration frameworks like n8n, LangGraph, CrewAI that power scalable, multi-agent AI orchestration in 2025.
Google Cloud C4 Brings a 70% TCO improvement on GPT OSS with Intel and Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
PyTorch 2.9 Release Blog
PyTorch 2.9のリリースが発表され、主な新機能には、C++/CUDA拡張用の安定したlibtorch ABIの更新、マルチGPUカーネルのプログラミングを容易にする対称メモリの導入、torch.compileにおけるグラフブレーク時のエラーまたは再開の切り替え機能が含まれています。また、ROCm、XPU、CUDA 13を含むホイールバリアントのサポート拡大、Intel GPUでのFlexAttentionの有効化、X86 CPUでのFlashデコーディングの最適化、Linux aarch64バイナリホイールビルドのサポートが強化されました。これらの機能は、3216のコミットと452の貢献者によって実現され、PyTorchコミュニティへの感謝が述べられています。 • C++/CUDA拡張用の安定したlibtorch ABIの更新 • マルチGPUカーネルのプログラミングを容易にする対称メモリの導入 • torch.compileにおけるグラフブレーク時のエラーまたは再開の切り替え機能 • ROCm、XPU、CUDA 13を含むホイールバリアントのサポート拡大 • Intel GPUでのFlexAttentionの有効化 • X86 CPUでのFlashデコーディングの最適化 • Linux aarch64バイナリホイールビルドのサポート強化
Transforming enterprise operations: Four high-impact use cases with Amazon Nova
In this post, we share four high-impact, widely adopted use cases built with Nova in Amazon Bedrock, supported by real-world customers deployments, offerings available from AWS partners, and experiences. These examples are ideal for organizations researching their own AI adoption strategies and use cases across industries.
Building smarter AI agents: AgentCore long-term memory deep dive
In this post, we explore how Amazon Bedrock AgentCore Memory transforms raw conversational data into persistent, actionable knowledge through sophisticated extraction, consolidation, and retrieval mechanisms that mirror human cognitive processes. The system tackles the complex challenge of building AI agents that don't just store conversations but extract meaningful insights, merge related information across time, and maintain coherent memory stores that enable truly context-aware interactions.
Sora 2 now available in Azure AI Foundry
Explore how Sora 2 in Azure AI Foundry helps developers and creators turn ideas into immersive video stories—securely, responsibly, and at scale. Learn about its advanced features, moderation tools, and how to get started.
Configure and verify a distributed training cluster with AWS Deep Learning Containers on Amazon EKS
Misconfiguration issues in distributed training with Amazon EKS can be prevented following a systematic approach to launch required components and verify their proper configuration. This post walks through the steps to set up and verify an EKS cluster for training large models using DLCs.
Scala development in Amazon SageMaker Studio with Almond kernel
This post provides a comprehensive guide on integrating the Almond kernel into SageMaker Studio, offering a solution for Scala development within the platform.
Coral NPU: A full-stack platform for Edge AI
Coral NPUは、低消費電力のエッジAIデバイス向けに設計されたフルスタックのオープンソースプラットフォームです。このプラットフォームは、パフォーマンス、断片化、プライバシーの課題を解決することを目的としています。AIが私たちの生活を支援するためには、クラウドから個人のデバイスに埋め込まれる必要がありますが、これにはいくつかの重要な問題があります。まず、複雑な機械学習モデルはエッジデバイスの限られたリソースを超えるため、パフォーマンスのギャップが生じます。次に、異なるプロセッサ向けにモデルを最適化することが難しく、断片化が進みます。最後に、個人データのプライバシーとセキュリティが重要です。Coral NPUは、これらの課題に対処するために、AIファーストのハードウェアアーキテクチャを提供し、開発者が効率的なエッジAIデバイスを構築できるようにします。 • エッジAIデバイスのパフォーマンス、断片化、プライバシーの課題を解決するプラットフォーム • AIを個人デバイスに埋め込む必要性 • 複雑な機械学習モデルがエッジデバイスのリソースを超える問題 • 異なるプロセッサ向けのモデル最適化の難しさ • 個人データのプライバシーとセキュリティの重要性 • AIファーストのハードウェアアーキテクチャを提供 • 開発者が効率的なエッジAIデバイスを構築するためのツールを提供
Designing Microsoft 365 Copilot to empower educators, students, and staff
Explore new AI-powered experiences at no additional cost for educators and students—plus an academic offering for Microsoft 365 Copilot.
Agents at work, a partnership with Salesforce and Slack
Vercel and Salesforce are partnering to help teams build, ship, and scale AI agents across the Salesforce ecosystem, starting with Slack.
Claude Haiku 4.5 now available in Vercel AI Gateway
You can now access Claude Haiku 4.5 with Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.
Get your VLM running in 3 simple steps on Intel CPUs
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Plex Coffee delivers fast service and personal connections with ChatGPT Business
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
Oracle Database@Azure offers new features, regions, and programs to unlock data and AI innovation
Migrate Oracle solutions to the cloud with a trusted, enterprise-ready platform from Microsoft and Oracle. Learn more.
Build a device management agent with Amazon Bedrock AgentCore
In this post, we explore how to build a conversational device management system using Amazon Bedrock AgentCore. With this solution, users can manage their IoT devices through natural language, using a UI for tasks like checking device status, configuring WiFi networks, and monitoring user activity.
How Amazon Bedrock Custom Model Import streamlined LLM deployment for Salesforce
This post shows how Salesforce integrated Amazon Bedrock Custom Model Import into their machine learning operations (MLOps) workflow, reused existing endpoints without application changes, and benchmarked scalability. We share key metrics on operational efficiency and cost optimization gains, and offer practical insights for simplifying your deployment strategy.
From vision to impact: Advancing public finance transformation through AI and ecosystem collaboration
Governments use AI to modernize public finance, improve compliance, and deliver better taxpayer services. Learn more.
Expert Council on Well-Being and 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。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開発者の生産性を向上させる。 • 自動生成機能により、開発時間を短縮できる。 • 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技術の進化が従来の開発プロセスを変える可能性がある。
Highlights from our AI in Action workshop
In partnership with a group of startups in NYC, we demonstrated how client-side AI and built-in AI APIs can be directly integrated into their products for greater speed, privacy, and a better user experience.
Accelerating open-source infrastructure development for frontier AI at scale
Learn how Microsoft is addressing unprecedented power density and distribution challenges within hyperscale datacenters as AI workloads scale.
Transforming the physical world with AI: the next frontier in intelligent automation
In this post, we explore how Physical AI represents the next frontier in intelligent automation, where artificial intelligence transcends digital boundaries to perceive, understand, and manipulate the tangible world around us.
Securing your agents with authentication and authorization
Agents can take action which makes proper authentication and authorization critical. Read on for how to implement and evolve agent auth.
Medical reports analysis dashboard using Amazon Bedrock, LangChain, and Streamlit
In this post, we demonstrate the development of a conceptual Medical Reports Analysis Dashboard that combines Amazon Bedrock AI capabilities, LangChain's document processing, and Streamlit's interactive visualization features. The solution transforms complex medical data into accessible insights through a context-aware chat system powered by large language models available through Amazon Bedrock and dynamic visualizations of health parameters.