TOPIC TIMELINE
タイムライン検索
特定トピックに関する記事を時系列で並べて「いつ・何が起きたか」を俯瞰します。
2025年12月26日
ノーコードで言語モデルの「学習」を体験できるMN-Core Playground / SLM Customizeの遊び方背景 大規模言語モデル（LLM）の普及により、AIとの対話は身近なものになりました。一方で、特定の用途に特化した小規模なモデルをローカル環境で動かす試みも関心を集めています。 自分好みの喋り方などを言語モデルにさせるため […] 投稿 ノーコードで言語モデルの「学習」を体験できるMN-Core Playground / SLM Customizeの遊び方 は Preferred Net…
Preferred Networks
2026年1月26日
MN-Core Technology Conference 25を開催しました。はじめに 昨年、2025年12月16日にMN-Coreにまつわるイベント 「MN-Core Technology Conference 25」 を開催しました。お忙しい中、会場まで足を運んでくださった皆さま、本当にありが […] 投稿 MN-Core Technology Conference 25を開催しました。
Preferred Networks
2026年2月17日
MN-Core2 Graph Compiler 自作入門MN-Core Compiler Core チームの諸戸です。 情報処理推進機構（IPA）が主催するセキュリティ・キャンプ2025ネクストにて『低レベル MN-Core プログラミング』という講座を担当いたしました。 今 […] 投稿 MN-Core2 Graph Compiler 自作入門 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。
Preferred Networks
2026年4月9日
GLSL on MN-Core 2本記事は、2025年度PFN夏季インターンシップで勤務された山野亮介さんによる寄稿です。 はじめに こんにちは。2025年度夏季インターンに参加させていただいた、東京大学情報理工学系研究科修士1年（当時）の山野亮介です。 […] 投稿 GLSL on MN-Core 2 は Preferred Networks Tech Blog に最初に表示されました。
Preferred Networks
2026年5月18日
Gemini Omniの紹介Googleは新たなAIモデル「Gemini Omni」を発表した。このモデルの特徴は、テキストや画像、音声といった複数の形式のデータを同時に処理できる点にある。 従来のAIモデルが特定の形式に限定されていたのに対し、Gemini Omniはユーザーが異なるメディア形式を組み合わせて入力することが可能となった。例えば、画像を示しながら音声で質問するといった、より自然な方法での操作が実現する。 この統合的な設計により、AIアシスタントの利便性が向上する見込みだ。複数の入出力形式に対応することで、様々なユースケースにおける応用が期待される。 Googleはこのモデルを通じて、より直感的で使いやすいAI体験の提供を目指しているという。 （引用元：Google DeepMind）
2026年5月27日
ついにMonoランタイムを脱却する「.NET MAUI」。Xamarinから続いてきたMonoランタイムをCoreCLRに移行マイクロソフトは、シングルコードでiOS、Android、Windows、macOSに対応するUIフレームワーク「.NET MAUI」のiOSとAndroidにおけるランタイムが、今秋リリース予定の.NET 11でCoreCLRに移行するこ...
Publickey
2026年5月27日
Strands Agents、NVIDIA NIM、Amazon Bedrock AgentCoreを使用した高性能生成AIシステムの構築このポストでは、統合アーキテクチャを使用して、並列推論、コンテキスト永続性、追跡可能な実行パスを実証するマルチエージェントキャンペーンレビュー システムの構築方法を学ぶことができます。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月27日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したAWS上の高度にスケーラブルなサーバーレスLangGraphマルチエージェントシステムの構築このポストでは、LangGraphエージェントをオーケストレーターとして統合し、Amazon Bedrock AgentCore Memoryと連携させて、AWS上に高度にスケーラブルでサーバーレスなマルチエージェント生成AI システムを構築するソリューションを提供しています。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月27日
技術解説：Amazon Bedrock AgentCore決済とエージェント型コマースのイノベーションAmazon Bedrock AgentCore决済がプレビューで利用可能になりました。プロバイダーごとの手動課金設定なしに外部有料サービスへの即座の支払いを提供し、費用効率的なステーブルコイン対応を実現します。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを活用したエージェント型AI営業戦略の推進エージェント採用が拡大するにつれ、自社の営業組織を含む企業全体で共通のパターンが浮かび上がりました。特化したエージェントは価値を提供しますが、オーケストレーションがないとユーザーは認知的負担を抱えることになります。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
AWS SMGSがAmazon Bedrock AgentCoreを使用したAI対話型アシスタントでビジネス管理を変革このポストでは、Amazon Bedrock AgentCoreを使用してNarrateAIを構築し、AWS SMGS（Sales, Marketing and Global Services）組織向けに大規模なビジネスインテリジェンスを提供する方法を紹介しています。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したビジネスサポート向けAIエージェントの構築この投稿では、AWS Generative AI Innovation Center（GenAIIC）がWorks Human Intelligence（WHI）と協力して、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して2つのAIエージェントを構築した方法を共有します。課題について説明します。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月29日
Google I/O 2026の12の主要発表をまとめたGoogleが開催した2026年の開発者向けカンファレンス「Google I/O 2026」では、AI技術に関する複数の重要な発表が行われた。 発表の中心となったのは、新しいAIモデルの登場だ。マルチモーダル対応の「Gemini Omni」や軽量版の「Gemini 3.5 Flash」など、様々な用途に対応したモデルが紹介された。これらは処理速度や効率性の向上を実現する設計となっており、開発者向けのツールとしての実用性が強化されている。 同カンファレンスでは、これら新モデルの他にも複数のAI関連機能やサービスが公開された。発表の総数は12項目にのぼり、Googleの人工知能分野における技術開発の進展ぶりが示された形だ。 これらの発表により、開発者やユーザーが利用可能なAI技術の選択肢が増え、より多くの応用分野での活用が期待される。業界全体におけるAI統合の加速につながると見られている。 （出典：Google AI Blog）
Google AI Blog
2026年5月29日
Amazon Bedrock AgentCoreのデータセット管理でエージェントとともに成長するテストスイートを構築エージェント評価は、急速に変化するオンラインシグナルと安定したオフラインベースラインを組み合わせることで最も強力になります。エージェントが時間とともに本当に改善されているかどうかを理解するには、固定ベンチマークが必要です。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月29日
GPUの推論処理を独自のキャッシュ技術で最適化、Tensormeshが2,000万ドルを追加調達推論最適化プラットフォームを提供する Tensormesh は27日、シードラウンドの延長として2,000万ドルを追加調達したと発表した。今回の調達には AMD Ventures、CoreWeave、NVentures（ […]
THE BRIDGE
2026年5月30日
ダミアン・レオーネ、『Terrifier』後の未来を『Tortures of the Damned』でLionsgateとサム・ライミとともに設定低予算の名手は『Terrifier 4』の完成後、このプロジェクトに注力する予定である。
The Hollywood Reporter
2026年5月30日
Gemini OmniとGemini 3.5の9つのデモ動画Googleは開発者向けカンファレンス「I/O 2026」で発表した最新AI モデル「Gemini Omni」と「Gemini 3.5」の機能を示すデモンストレーション動画9本を公開した。 公開された動画では、両モデルの実際の動作と性能が具体的に紹介されている。Gemini Omniは音声、画像、テキストなど複数の形式のデータを統合的に処理する能力を持つマルチモーダルモデルで、より自然で正確な応答生成が可能とされている。一方、Gemini 3.5は前世代からの性能向上が示されており、様々なタスクにおける処理精度の改善が確認できるという。 これらのデモ動画は、開発者やAI技術に関心を持つユーザーに対して、Googleの最新AI技術の実用的な活用方法を理解する機会を提供している。今後、これらのモデルは様々なアプリケーション開発に活用されることが期待される。 （Google AI Blog）
Google AI Blog
2026年5月30日
Gemini OmniおよびGemini 3.5の11個のデモンストレーション実演Gemini OmniおよびGemini 3.5の機能を示す11本のビデオをご覧ください。
Google AI Blog
2026年5月30日
『テリファイア』のダミエン・レオーネがサム・ライミとLionsgate向け『Tortures of the Damned』で提携Lionsgate は『テリファイア』のダミエン・レオーネによる次のホラープロジェクト『Tortures of the Damned』の制作を決定した。
Variety
2026年5月30日
実質消費を注視：プリヤ・ミスラJPMorgan Asset ManagementのCore Plus Bond ETFポートフォリオマネージャーであるプリヤ・ミスラがブルームバーグ番組に出演
Bloomberg
2026年5月30日
クラウドファンディング開始直後に目標達成！「還元型コエンザイムQ10×Assist NMN」がネクストゴール80万円へ挑戦健康食品「還元型コエンザイムQ10×Assist NMN」のクラウドファンディングが開始直後に初期目標を達成し、ネクストゴール80万円への挑戦を開始しました。アンチエイジング成分として注目されるコエンザイムQ10とNMNの組み合わせが、健康意識の高い30～50代の消費者層の潜在的なニーズを引き出したものと考えられます。クラウドファンディングの「限定感」「応援心理」「透明性」といった要素が、従来の小売販売とは異なる新たな購買動機を生み出しており、健康食品業界における消費者行動の変化を示す事例となっています。
PR TIMES
2026年5月30日
【価格発表】電動ワークチェアのLiberNovo、新型モデル「LiberNovo Omni Pro」ほか3機種の日本向け販売価格を発表。電動ワークチェア製造のLiberNovoが、新型モデル「LiberNovo Omni Pro」を含む4機種の日本向け販売価格を発表しました。テレワークの定着により座業時間が増加する中で、人間工学に基づいたシーティングソリューションへの需要が急速に高まっています。従来は医療用途や高級エグゼクティブ向けに限定されていた電動式の座椅子が、製造技術の低廉化により中堅層向けの価格帯での提供が可能になってきました。日本市場では消費者が腰痛対策や姿勢矯正といった医学的根拠を重視する傾向が強く、アフターサービスや保証体制での差別化が中長期的な成功を左右する要因となるとみられています。
PR TIMES
2026年6月1日
PFN、トヨタ未来創生センターとAI半導体を活用したフィジカルAI高速化の共同研究開始Preferred Networks（PFN）はトヨタ未来創生センターと協力し、フィジカルAIの高速化に関する共同研究を開始した。 本研究では、PFNが開発したAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用する。ロボットや自動運転システムといった物理世界で動作するAIシステムの処理性能を向上させることが狙いだ。 従来、フィジカルAIは複雑な計算処理に時間がかかり、実装の課題となっていた。専用設計の半導体と両社の技術知見を組み合わせることで、リアルタイム処理の実現に期待が集まる。 両機関は各分野での強みを生かし、ハードウェアとソフトウェアの最適化を進める方針。成果は製造業やモビリティ分野での次世代AI応用につながる可能性がある。 （引用元：Preferred Networks）
2026年6月1日
PFN、トヨタ未来創生センターとAI半導体活用でフィジカルAIの高速化へPreferred Networksはトヨタ未来創生センターと新たな共同研究契約を締結した。両者は自社開発のAI半導体「MN-Core Lシリーズ」を活用し、フィジカルAイ（物理空間で動作するAI技術）の高速化を目指す。 フィジカルAIは、ロボットや自動運転システムなど、現実世界で動作するAI技術の総称。これまで処理速度が課題とされてきたが、MN-Core Lシリーズの導入により、リアルタイム処理性能の向上が期待される。 トヨタグループの研究開発拠点である未来創生センターとの協業により、両社の技術的知見を融合させることで、より効率的なAI実装が可能になると見込まれている。この共同研究は、次世代のロボット技術や自動運転システムの実用化加速につながる可能性がある。 (Preferred Networks)
Preferred Networks
2026年6月1日
TraceGraph: エージェント軌跡の診断と改善のための共有決定ランドスケープエージェントベンチマークはますます豊富なインタラクション軌跡を記録していますが、評価では各ロールアウトを合格率または報酬スコアに還元することが多いです。TraceGraphは、リリースされたマルチモデルエージェント軌跡を共有決定ランドスケープに変換するグラフベースのフレームワークを紹介します。
arXiv cs.AI
2026年6月1日
GraphARC: グラフベース抽象推論の包括的ベンチマーク知能の中核をなす関係推論が存在するが、既存ベンチマークは通常グリッドやテキストなどの形式に限定されている。グラフ構造データに対する抽象推論のベンチマークGraphARCを紹介し、Abstract Resoning Corpus（ARC）の少数ショット変換学習パラダイムを一般化する。
arXiv cs.AI
2026年6月1日
部分グラフ説明はグラフニューラルネットワークを盗むために兵器化されることができるか？arXiv:2605.30470v1 Graph Machine Learning as a Service（GMLaaS）プラットフォームは、規制上の透明性要件を満たすために説明可能性インターフェースを実装することが増えています。しかし、この透明性はモデル抽出攻撃の悪用可能な脆弱性を生み出します。本論は、特にサブグラフ説明を対象とした初のモデル抽出攻撃を提示しています。
arXiv cs.LG
2026年6月1日
MAP-Elitesを使用したファーストパーソンシューターマップの手続き的生成品質多様性アルゴリズムとして知られるMAP-Elitesをファーストパーソンシューター（FPS）ゲームのレベル設計に応用することを検討。All-BlackおよびGrid-Graphの2つの既知のマップ表現と、改善された2つの新規表現（Point-LineおよびSpatial-Layout）を紹介。
arXiv cs.AI
2026年6月2日
CoreWeaveと関連するデータセンターの劣後債売却で8億5000万ドルを調達エルク・グローブ・ビレッジ・プロパティ・LLCは、CoreWeave Inc.と関連するデータセンター資金調達を支援するため、劣後債売却から8億5000万ドルの調達を目指しており、市場の波に参加している。
Bloomberg
2026年6月2日
AgentOps: Amazon Bedrock AgentCoreでエージェントAIを大規模に運用エージェントAIソリューションを構築する際、独特の運用上の課題に直面します。エージェントは予測不可能な決定を下し、コストは予期せず急増し、非決定論的な障害のデバッグは不可能に見えます。
AWS Machine Learning Blog