地球觀測與應用研究
MAPL-EMIT、360万件の模擬プルームで衛星メタン検出を訓練——モデルと全球データも同時公開
GoogleとNASA JPLは、Vision TransformerにEMITのスペクトル情報と空間的文脈を直接組み合わせ、濃度、プルーム境界、排出源位置を同時に推定できるようにした。公開モデルは専門家がアノテーションした事例の約8割を再検出したが、感度の向上には地表との混同や偽陽性のリスクも伴う。
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最新模型
新模型、開放權重、多模態、語音、影像與模型架構。
地球觀測與應用研究
AI 安全
AgentAuditはエージェント評価を10のライフサイクル段階に分解するが、モデル審査員が依然として最大の変動要因
AgentAuditはタスクが完了したかどうかを計算するだけでなく、実行軌跡から計画、メモリ、ツール選択、安全性、実行の完全性を個別に検査する。5モデルの総合信頼スコアには大きな差があるものの、9つのタスクと単一のモデル審査員だけでは汎用的なランキングを裏付けるには不十分だ。
生成式音訊
YuE2-3B、編集可能な楽譜で楽曲全体を設計――8候補からのベスト選択でようやくSuno v5を上回る
YuE2は、メロディーとコードの記号的プランニング、セマンティックトークン、flow matchingによる音声合成を単一の生成パイプラインに統合した。重みは24GB GPUで実行できるが、非商用ライセンスであることや、8候補から最良の結果を選ぶ評価方式を採用しているため、商用システムとの比較は慎重に解釈する必要がある。
代理工具
Φ-Bench、85件の実世界インフラタスクでコーディングエージェントを評価――最高モデルでも総合スコアはわずか36.53%
Φ-Benchは評価範囲を単一のGPU kernelから、複数ファイルにまたがる実装やエンドツーエンドのシステム最適化へと拡大した。8つの最先端モデルはいずれも有効な変更を時折見つけられたものの、推論予算の増加がより良いエンジニアリング成果へ安定的に結びつくことはなかった。
代理工具
AWSがPizza Botをオープンソース化、長時間実行されるエージェント作業を再開可能な非同期インボックスに
Pizza Botはエージェントの状態、承認要求、スケジュール実行の結果をサーバーに保存し、ユーザーが会話を離れた後も作業を継続する。複数のモデル、MCP、Agent Skillsをサポートするが、ローカルファーストだからといってツールの安全性が保証されるわけではなく、リモート展開やプラグインには独自の信頼境界を設ける必要がある。
應用研究
NASAとIBM、幾何条件付けと混合解像度で11種類の観測データを統合する月面基盤モデルを公開
NASA‑IBM Lunar Foundation Modelは、約200万組の位置合わせ済み月面データを用い、1ピクセル当たり1メートルから100メートルまでのスケール差を橋渡しする。モデル、データ、ファインチューニング用コードは公開されたが、氷の分布に関する出力は依然として間接的な推定であり、着陸や探査の意思決定には使用できない。
最新模型
Cognition、SWE-2を発表：単一の強化学習で複数の推論コストを学習
SWE-2は、2.8TパラメータのKimi K3をベースモデルとし、コストペナルティ、低精度rollout、同期更新されるdraft modelを活用して、コーディングエージェントの効率を改善する。公式ベンチマークでは最先端のクローズドモデルに迫るが、結果の大半はCognition自身が測定したもので、現時点では独立したAPIやモデル重みは提供されていない。
代理工具
TRACE、隠れた介入から検証可能な報酬を合成し、35Bエージェントにデータ異常の追跡を学習させる
TRACEは既知の障害をシミュレーターに注入し、エージェントにPythonとSQLを使わせて、ノイズや交絡因子を含む観測データから根本原因を逆推定させる。SFTと強化学習を施したQwen3.5-35B-A3Bは、ホールドアウトテストセットにおいて、論文で評価されたプロンプトベースのフロンティアモデルを上回った。ただし、成果は依然として単一の合成広告環境に限られる。
應用研究
TIER IVがMETEORをオープンソース化：8カメラ・単一ネットワークでJetson Orin上の認識と経路計画を同時実行
54MパラメータのMETEORは、8台のカメラからBEVを構築し、1回のフォワードパスで12種類の運転タスクを出力する。INT8版はJetson AGX Orin上で約67～70ミリ秒を要する。コード、ONNX、重み、デモデータは公開済みだが、デプロイ版では時間的メモリが実質的に無効化されており、横断比較に使える公開の自動運転ベンチマークもまだない。
最新模型
Cohere、「North Small Translate」をリリース：218B MoEのFP8重みを公開、ただし商用利用には別途ライセンスが必要
North Small Translateは、総パラメータ数218Bのうちtokenごとに25Bを有効化し、繁体字中国語を含む50以上の言語および地域変種をサポートする。Chat V2 APIで試用するか、FP8重みをセルフホストできるが、CC BY-NC 4.0では直接的な商用利用が禁止されており、比較可能な翻訳ベンチマークのスコアも公式には公開されていない。
最新模型
Gander、全二重マルチモーダルエージェントをオープンソース化――「小脳・大脳」の役割分担で対話と長時間タスクを並行処理
Ganderは、ストリーミング音声・映像対話、割り込み制御、非同期エージェント実行を同一のタイムラインに統合する。フロントエンドモデルは、バックエンドエージェントの作業中もユーザーとの対話を継続できる。初版ではApache 2.0ライセンスのコードとモデルウェイトを公開したが、完全なデータセットはまだ公開されておらず、公式のデプロイ構成には3基のGPUが必要だ。
最新模型
TRL 1.13、チャンク損失をTensor Coreに戻し、長コンテキストのポストトレーニングでスループットを最大1.69倍に向上
Hugging Faceは`chunked_nll`における不要なFP32変換を修正し、8基のH100を使って100万tokenのシーケンスを1ステップ学習する例を公開した。新版では旧PPOインターフェースも完全に削除され、複数の依存パッケージの最低バージョンが引き上げられたため、アップグレード前に学習コードと数値特性を再検証する必要がある。