A New Framework for Evaluation of Voice Agents (EVA)の評価に向けた新しいフレームワーク
- 音声AIエージェントを総合評価するフレームワーク「EVA」を公開
- タスク完了率が高いエージェントほど会話体験が悪くなるトレードオフを発見
- 20システムを比較できるベンチマークとコードをオープンソースで利用可能
1日以下で特定分野向け埋め込みモデルを構築する
- ドメイン特化の埋め込みモデルを1日以内に構築できるパイプラインを公開
- ラベルなしで合成データを生成し、ハード負例学習で精度を10〜26%改善できる
- 6つのコマンドで文書収集からモデル配備まで完結し、本番環境に即投入できる
Nemotron 3 Content Safety 4B: マルチモーダル・多言語コンテンツモデレーション
- テキストと画像を同時に判定できる多言語コンテンツ安全モデルを公開
- 12言語対応・84%の精度を達成し、同規模の競合モデルを上回る性能
- Hugging Faceで無料公開、AIエージェントへの組み込みが容易
Mellea 0.4.0の新機能 + Granite Librariesのリリース
- Mellea 0.4.0とGraniteライブラリ3本を同時リリース
- LoRAアダプターで幻覚検出や安全性チェックなど特定タスクを高精度に実行できる
- AIワークフローの構造化・検証・安全管理を低コストで実装できる
SPEED-Benchの紹介：推測デコーディングのための統一的で多様なベンチマーク
- LLM推論を高速化する「投機的デコード」の評価基準SPEED-Benchを公開
- ドメインやバッチサイズ、入力長など実運用に近い条件で精度とスループットを測定できる
- ランダムトークンによる従来の計測がスループットを約23%過大評価することを示した
Nemotron 3 Nano 4B: 効率的なローカルAIのためのコンパクトなハイブリッドモデル
- NVIDIAがハイブリッド構造の小型AIモデル「Nemotron 3 Nano 4B」を公開
- VRAMが少なく、エッジデバイスでも高速・低コストで動作できる
- JetsonやRTX GPUで即使用でき、組み込みやゲームAIに活用できる
Hugging Faceのオープンソース状況：2026年春版
- Hugging Face上のオープンソースAIが急成長し、ユーザー1100万人・モデル200万超に達した
- 中国モデルのダウンロード数が米国を抜き、Qwen派生モデルは20万超に拡大した
- ロボティクスや科学分野への広がりが進み、開発・応用の主要基盤となっている
Holotron-12B - 高スループットコンピュータ使用エージェント
- H CompanyがコンピュータAIエージェント向けモデルHolotron-12Bを公開
- SSMアーキテクチャにより、同GPU上で旧モデル比2倍以上のスループットを達成
- Hugging Faceで無償公開されており、データ生成や強化学習に活用できる
ヘルスケアロボティクス向けの初の統合データセットと基礎物理AIモデル
- 医療ロボット向け初の大規模オープンデータセット「Open-H-Embodiment」を公開
- 778時間の手術・超音波データを基に縫合実行AIと手術シミュレーターを開発
- データセットとモデルはHugging FaceとGitHubで無償公開・活用できる
データサイエンティストのように思考するエージェントを構築する：再利用可能なツール生成によりDABStepで1位を獲得した方法
- NVIDIAがデータ分析を自動化するAIエージェントの最新技術を公開しました。
- 解析用の共通ツールを自ら作成し、再利用することで処理を大幅に高速化しました。
- 複雑な表データの読み込みや集計を、専門家のように正確かつ迅速に行えます。
NVIDIA AI-QがDeepResearch Bench IおよびIIで1位を獲得した方法
- NVIDIAのAI-Qが調査用AIの主要な性能テストで世界1位を獲得した。
- 計画や調査を担う複数のAIが連携し、根拠のある報告書を自動生成する。
- 企業は公開された設計図を活用し、自社専用の高度な調査AIを開発できる。
Code Concepts：プログラミング概念のシードから生成された大規模合成データセット
- プログラミング概念を基にした1500万件のPython学習用データセットが公開された。
- 体系的な知識分類から良質なデータを生成し、モデルのコード解答精度を向上させた。
- 手法とデータが公開されており、特定のスキルに特化したAI開発に広く活用できる。
NVIDIAがAI向けのオープンデータを構築する方法
- NVIDIAがAI開発を加速させる大規模なオープンデータセットを公開した。
- ロボットや言語モデルなど多様な分野の高品質な学習データを無償で提供する。
- 開発者はコストを抑えながら高性能な独自のAIを短期間で構築できる。
Hugging Face HubにおけるStorage Bucketsのご紹介
- Hugging Faceが中間データ保存用のストレージ機能を提供開始しました。
- 重複データを自動で省く仕組みにより、大容量の転送や保存を効率化できます。
- 開発者はCLIやPythonを使って、機械学習の膨大なデータを手軽に管理できます。
トークンを流し続ける：16のオープンソースRLライブラリから得られた教訓
- 16の公開ライブラリが強化学習の待ち時間を解消する設計手法を共有している。
- 推論と学習を別々のGPUで並列に行い、計算待ちによる機材の無駄を排除する。
- 大規模なモデルを学習させる際の、速度低下やGPUの無駄を防ぐ構成が選べる。
LeRobot v0.5.0: あらゆる次元でのスケーリング
- ロボット開発ライブラリLeRobotの最新版v0.5.0が公開された。
- 二足歩行ロボットへの対応や、最新のAIモデルが大幅に拡充された。
- データの収集や学習が高速化し、開発の待ち時間が大幅に短縮される。
Ulysses Sequence Parallelism：100万トークンのコンテキストを用いた学習
- 百万トークンの長文を効率よく学習する手法Ulyssesが開発されました。
- 複数のGPUに処理を分散させ、膨大なデータを扱う際のメモリ不足を解消します。
- Hugging Faceのツールを使い、専門的な文書やコードを容易に学習できます。
Granite 4.0 1B Speech：コンパクト、多言語対応、エッジ向けに構築
- IBMが軽量で多言語対応の音声認識AIモデルを公開しました。
- 日本語に対応し低スペックな機器でも高速に動作します。
- 商用利用可能なライセンスで高性能な音声認識機能を導入できます。
NVIDIA NeMo Evaluator Agent Skillsで、対話型LLMの評価をわずか数分で実現
- NVIDIAが対話形式でLLMの性能評価を自動設定できる機能を公開しました。
- 複雑なYAML作成を省き、会話だけで評価環境の構築が可能です。
- 設定の手間やミスをなくし、本来の評価作業に集中できるようになります。
Modular Diffusers のご紹介 — Diffusion Pipelines のための組み合わせ可能なビルディングブロック
- 生成工程を部品化して自由に組めるModular Diffusersが登場しました。
- ブロックを自在に繋ぎ、特定の機能を後から入れ替えたり追加したりできます。
- 独自の生成手順を効率よく構築でき、作成した部品の共有や再利用が捗ります。