硬體
Sopro V2 Turbo、120Mパラメータの音声モデルを公開——2ステップの音響ソルバーでCPUストリーミング合成
Sopro V2 Turboは、500Mパラメータの教師モデルを120Mパラメータへ蒸留し、さらにreflowによって音響ソルバーを32ステップから2ステップへ短縮した。M3 CPUでは約300ミリ秒で最初の音声チャンクを出力でき、ブラウザ推論にも対応するが、現時点で利用できるのは欧州の4言語のみで、訓練コードは公開されていない。
Archive
GitHub Repo
GitHub 熱門專案、開源工具、框架、runtime 與重要 release。
硬體
GitHub Repo
Fizgig 5.0、ローテーション式トレーニングウィンドウにより33B動画モデルを16GB GPUでフルパラメータ・ファインチューニング
Fizgig 5.0は、現在のスライスの勾配とオプティマイザ状態だけを保持しながら、MiniMax H3とKrea 2の全重みを区間ごとに更新する。開発者の実測ではピークVRAM使用量を最低13GB未満に抑えたが、システムメモリ、学習速度、独立した品質検証が依然として主な制約となる。
最新模型
Hy4 Preview、770B MoEの重みを公開——疎な注意機構と組み込みMTPで長文コンテキスト・エージェントを狙う
Tencentは、Hy4 PreviewのApache 2.0ライセンスの重み、FP8版、およびvLLMとSGLang向けのデプロイ手順を公開した。このモデルは、770Bのパラメータのうちtokenごとに約49Bを活性化する。100万tokenのコンテキストに対応するが、品質と自己最適化の成果を裏付ける根拠は、現時点では主にTencentの内部評価に基づいている。
推論系統
llama.cpp、Adrenoの行列乗算ルーティングを改修――2世代のチップでプロンプトのプリフィルを9～25%高速化
llama.cpp b10687は、Snapdragon X2および旧世代のA7X GPUにおいて、OpenCLコンパイラが選択していた非効率な行列乗算パスを回避する。メンテナーの測定では、gpt-oss-20bとGemma 3nのプロンプトのプリフィルがそれぞれ約20～25%、9%高速化した一方、token単位のデコード速度は向上していない。
代理工具
Open ASR Leaderboardがヒンディー語とインド英語に対応、表記揺れを扱う参照ラティスでWERの偏りを是正
Hugging FaceとVoice Arenaは、Monsoonデータセットを用いてオープン音声認識リーダーボードを拡張した。4つの公開・非公開分割には4,888人の話者が含まれる。ヒンディー語では複数の許容可能な綴りを表現する参照ラティスを採用し、従来の単一転記によって正しい認識が誤りと判定される問題を回避する。
代理工具
Lemmalog、Datalogでエージェントの記憶を維持管理し、事実の撤回に応じて下流の結論を自動的に無効化
Lemmalogはエージェントの記憶を、LLMが抽出する事実と、ルールエンジンが維持管理する検証可能な状態に分割する。初期評価では、回答段階のコンテキストを大幅に短縮できることが示された一方、全体的な精度は依然として事実抽出とエンティティアライメントの制約を受けている。
最新模型
FastH3、MiniMax H3を4回のDiT呼び出しに圧縮――B200×8基で15秒の映像を13秒で生成
FastVideoはDMD2蒸留と90%のスパース・アテンションにより、ベースモデルの49回のDiT呼び出しを4回に削減し、完全な重みとLoRAを公開した。リアルタイム生成の数値はB200×8基、専用VSAカーネル、ウォームアップ後のテストを前提としており、単一GPUや一般消費者向けGPUではまだ同等の速度に達していない。
AI 安全
NemoClaw 0.0.116、サンドボックスのアイデンティティを永続的にバインドし、復旧・引き継ぎ・削除権限を厳格化
NVIDIAは、0.0.113でローカル推論と状態ドリフトの検証を強化したのに続き、サンドボックス、推論サービス、ライフサイクル権限を永続的に検証可能なアイデンティティにバインドし、再試行や復旧操作が同名ながら別の実行環境を引き継ぐことを防ぐ。
機器人與實體 AI
Microduck、完全なsim-to-real強化学習スタックを公開—25cmの二足歩行ロボットがONNXで方策を実行
Pollen Roboticsは、Microduckの制御ランタイム、MuJoCoシミュレーション環境、PPOの学習レシピ、7種類のプリインストール済み方策をApache 2.0で公開した。399ドルの予約価格は実機強化学習への参入障壁を下げる一方、方策の汎化性能、ハードウェアの耐久性、量産・出荷については、今後コミュニティによる検証が必要となる。
代理工具
Cursor Cloud Agentsが空のプロジェクトから起動可能に、リポジトリ、プレビュー、デプロイをクラウドワークフローへ統合
Cursorでは、既存のGitHubなどのソースコードリポジトリへの接続が不要になり、エージェントがプロジェクトを直接作成し、ブラウザからリアルタイム環境を操作できるようになった。新しいワークフローはプロトタイプからデプロイまでの距離を縮める一方、クラウド実行、ネットワーク公開、サプライチェーン権限に関する監査範囲も拡大させる。
AI 研究
CritICL、小規模モデルの失敗モードをプロンプト・ライブラリ化し、単一生成で複数サンプルのテスト時計算に迫る
CritICLは、小規模モデルの誤り、失敗タイプ、批評を事前にオフラインで整理し、問題ごとに繰り返しサンプリングする代わりに、関連事例を大規模モデルのプロンプトへ組み込む。著者らはQwen2.5による数学ベンチマークでself-consistencyをわずかに上回る正解率を報告したが、オフラインでのライブラリ構築コストと未公開のコードが再現性を制限している。
代理工具
Experiential、エージェント向けモデルゲートウェイを公開、実際のトラジェクトリに基づきコストと品質の間で自動ルーティング
Experientialは、クラウド、Bring Your Own Key（BYOK）、ローカルモデルをOpenAI互換インターフェースに統合し、IDスコープ、モデルの許可リスト、厳格な予算管理を提供する。さらに、OpenTelemetryのエージェントトラジェクトリからタスクルーターを構築できるが、コスト削減の数値は現時点で主にチーム独自の評価に基づいている。