k kanou

第1回世界将棋AI電竜戦で優勝したGCT電竜を超える「強い将棋ソフトの創りかた」を解説した書籍を共著しました。2021年12月20日に出版予定です。 book.mynavi.jp/ec/products/de… amazon.co.jp/dp/4839977348

Amazon、AI映像制作の「GenAI Creators' Fund」設立　初期3作品をプライムビデオで配信へ itmedia.co.jp/news/articles/…

AI音声スタートアップのElevenLabsが途中でジャンルを変えられる曲を作成できるAI音楽生成モデルを発表した。 elevenlabs.io/blog/introduci…

普段利用しているNVIDIA NGCをGPU Clusterで利用するときの環境構築方法についてTips記事を執筆しました。 Tips: Containerを利用したDL分散学習Libraryの開発環境｜Kazuki Fujii zenn.dev/kaz20/articles…

Cognitionに加わってちょうど1ヶ月、大型の調達が発表されました。ユーセージはまさに「垂直」に立ち上がっている。

GPT-5.2 と GPT-5.3-Codex が Codex にて 6 月 2 日より廃止 理由は利用率が 1% を切っており、Codex に使う計算資源を集中させるため。以後デフォルトは GPT-5.5 に。ChatGPT サブスクにのみ適用。API 経由では引き続き使える。

今日話題になっていた「Neuro-samaはどうやってゲームを遊んでいるのか？」というYoutube動画の内容が、AIキャラを作る上でかなり参考になったので記事にしました ゲームを遊ぶやり方から発展して、AIキャラを制御するコツみたいなのにも触れられていてよかったです nikechan.com/dev-blog/neuro…

🚀Generate a 30-second 1080p video in just 7 seconds! We’re open-sourcing FastVideo Dreamverse: real-time vibe directing for video generation on a single NVIDIA B200 GPU with LTX-2 model @ltx_model Repo: github.com/hao-ai-lab/Fas… Blog: haoailab.com/blogs/fastvide…

Created a new ARC-AGI-3 Kaggle notebook that should help with local development Dev Experience on Kaggle is the #1 problem we hear. This is largely due to the slow iteration times (you only get 1 submission a day) and opaque error logs (we don't want private info leaked) This notebook will get you to your first submission in a few make lines

はてなブログに投稿しました dropless MoE(Mixture of Experts)を試す その4(エンジンビルド) - TadaoYamaokaの開発日記 tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2026/05/… #はてなブログ

Recently, we took time to consolidate all of the work behind M2 and published it here: our M2 paper on arXiv It’s been just over six months since we first open-sourced M2 on December 23 last year. During that time, a number of our ideas and systems have been broadly adopted by the open-source community — including CISPO, Forge RL System, Self-Evolution. Over the past six months, we’ve felt incredible enthusiasm from the open-source community. Nearly every model release reached the #1 spot on the Hugging Face leaderboard. Now it’s time for a new chapter. We’re getting ready for M3. MSA paper is on the road. arxiv.org/abs/2605.26494

huggingface.co/blog/norwooods… コールセンター音声のASR性能比較 WERで比較しており、Whisper-mediumが一番良かった 直感的にはでかい方が良さそうな気がするが、largeはハルシネーションが酷かったらしい

Microsoft Researchが出した「Webwright」 ブラウザエージェントに専用ハーネスを与えるのではなく、"ターミナル+コーディングエージェント"だけでSOTAを取りに行く設計思想。 ・コア実装はわずか〜1.5k LoC "browser-as-state"ではなく"workspace-as-state"。ブラウザは使い捨て、永続資産はコードとログ Anthropic・OpenAIのharness思想とも地続きで、モデルが強くなるほど薄いハーネスが効く、という仮説を実データで補強している。 Claude Code / Codex / OpenClaw / Hermesにプラグインとして挿せるのも良い github.com/microsoft/Webw…

スペースX IPO、日本で有価証券届出書が提出されました 国内募集の上限は20億ドル（3178億円！） 日程未定、国内募集の取り扱いはみずほ、楽天、SBIの３社のみ？ disclosure2dl.edinet-fsa.go.jp/searchdocument…

正式発表はまだですが…こっそりローンチしました Kanary v2 音声対応 Macで会議の録音＋文字起こし＋要約、完全ローカル動作、無料です！ Meet, Zoom, Teams... Macで鳴る音なら何でも録音できます kanary.download/voice 既存ユーザーの皆様はCheck for Updatesしてみてください

📣 NVIDIA の Vera Rubin NVL72 が #COMPUTEX2026 Best Choice Awards で大きな快挙を達成しました。 AI コンピューティング分野での革新が評価され、Golden Award と Sustainable Tech Special Award の両方を受賞しました。 次世代 AI の時代に向けて設計されており、次のような性能を提供します。 ✅ 1 ワットあたりの推論性能が 10 倍向上 ✅ 1 トークンあたりのコストが 1/10 に低減 ✅ 1 兆パラメータ級モデルで最大 35 倍のスループット Vera Rubin NVL72 は、スケーラビリティ、レジリエンス、そして持続可能な AI インフラの新たな基準を打ち立てます。 詳しくはこちら ➡️ nvda.ws/4e4X0yw

チューリング、新しいテックブログが公開されました。 Alpamayoとともに公開されているNVIDIA製の自動運転シミュレータ「AlpaSim」を使って自社VLAモデルの計測を行う方法を解説しています。 我々の最新の内部モデル、ついにAlpamayoを上回る結果になってきました💪 zenn.dev/turing_motors/…

AI研究は善意と利益の板挟み――Anthropic創業者、教皇の前で業界の現状を内省 itmedia.co.jp/aiplus/article…

【note書きました🗒️】 今回は「Seedance2.0でつくる 実写×アニメ合成MV」 編集についても少し触れています。 見てみてね🍿 note.com/tapehead/n/n86…

LLM-jpコーパスの日本語データのソースの一つであるPDF資料の生データを公開しました。5000万件あり、日本語関係のPDFのコレクションとしては巨大だと思います。 llmc.nii.ac.jp/topics/post-27…

🦀 The Rust frontend is officially merged into vLLM! As GPUs get faster, the frontend has become a real share of CPU time. The new Rust frontend is a drop-in alternative to the Python API server — same engine, same ZMQ boundary. Opt in with VLLM_USE_RUST_FRONTEND=1. Early numbers: on a preprocess-heavy workload, ~837 req/s vs ~162 req/s for default Python — ~5x in a single process. A few design choices we're excited about: • Layered crates with clear boundaries • Stream-native pipeline — non-streaming for free • Builds on stable Rust Huge thanks to @BugenZhao from @inferact for introducing the work at @PyTorch Meetup Singapore. github.com/vllm-project/v…