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1287 件の更新最新更新 2026-10-05 10:15 UTC+8
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最新ニュース

1287 件の更新 · UTC+8

2026-09-29

16 件の更新
AWS Machine Learningモデル

Grok 4.7がAmazon Bedrockで利用可能になりました

xAIのGrok 4.7がAmazon Bedrockで利用可能になりました。コーディング、長時間実行エージェント、ナレッジワーク向けのフロンティアモデルです。500Kトークンのコンテキストウィンドウと4つの設定可能な推論努力レベルを備え、Responses、Chat Completions、Converseの各APIからアクセスできます。

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Microsoft Research業界

1年の歩み:Microsoft Research Asia – Singaporeが実社会へのインパクトに向けて研究、パートナーシップ、人材をどのように推進しているか

1年前の発足以来、Microsoft Research Asia — Singaporeラボは強固な基盤を確立し、政府、学術界、産業界との協力を深め、フロンティアAI研究がどのように実社会の価値を生み出せるかを探求してきました。本記事「1年の歩み:Microsoft Research Asia – Singaporeが実社会へのインパクトに向けて研究、パートナーシップ、人材をどのように推進しているか」は、Microsoft Researchに最初に掲載されました。

Illustrated Singapore skyline at dusk featuring Marina Bay Sands and Gardens by the Bay, with colorful fireworks and confetti overhead. Blue and orange graphic waves frame the scene, with a Merlion outline in the lower left and open space on the left for text.
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AWS Machine Learningモデル

AWSでClaude Sonnet 5.5が登場

Claude Sonnet 5.5がAmazon BedrockおよびAWS上のClaude Platformで利用可能になりました。集中したコーディングとナレッジワークに適した、より賢く効率的なSonnetモデルで、ほとんどのタスクでより低コストかつ高速に処理できます。本記事では、新機能、Sonnetを選ぶべきケース、そして使い始め方を紹介します。

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AWS Machine Learning解説

SageMaker AI 上の vLLM-Omni でリアルタイム音声アプリケーションを構築する – Part 1

AWS vLLM-Omni Deep Learning Container を使用して Amazon SageMaker AI にテキスト読み上げモデルをデプロイし、永続的な双方向接続を通じて生成された音声をストリーミングします。この Part 1 チュートリアルでは Qwen3-TTS をデプロイし、Gradio アプリケーションを通じて音声をストリーミングします。

A Gradio voice application opens an HTTP/2 WebSocket to SageMaker Runtime. The SageMaker inference sidecar forwards the request to the vLLM-Omni streaming speech route, where Qwen3-TTS returns audio lifecycle events and PCM chunks.
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2026-09-28

8 件の更新
AWS Machine Learning製品

Amazon Nova Act を使用した合成モニタリングの実装

Amazon Nova Act と Amazon Bedrock AgentCore を使用した、エージェント駆動の合成モニタリングのアプローチを学びます。本記事では、脆弱な UI スクリプトを超えた、回復力のあるマネージド型のユーザージャーニー検証のためのアーキテクチャとパターンを、完全なサンプル実装とともに取り上げます。

Amazon EventBridge Scheduler triggers an AgentCore runtime agent that runs Amazon Nova Act and publishes failures to Amazon SNS
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AWS Machine Learning解説

複数アカウントにわたる Amazon Textract アダプターのライフサイクル管理の自動化

Amazon Textract Custom Queries アダプターを実運用環境へ展開する方法を学びましょう。AWS CloudFormation と Terraform を使った infrastructure as code、クロスアカウントのアダプタープロモーションプロセス、複数のフォームバージョンに対する事前分類ルーティングパターン、VPCエンドポイント、暗号化、最小権限IAMなどの本番環境向けセキュリティ制御について解説します。

Amazon Textract adapter lifecycle architecture: ingestion, pre-classification, adapter selection, Amazon Textract processing, and results delivery
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OpenAI業界

あなたはCodexオリジナルですか?

私たちは、Codexを使って素晴らしいことを成し遂げているビルダー、ティンカー、研究者、クリエイターたちの実話を集めています。Codexオリジナルプログラムの次の章に参加したい方は、以下であなたのストーリーとプロジェクトについて詳しく教えてください。

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2026-09-27

1 件の更新

2026-09-26

6 件の更新
GitHub AI & ML製品

GitHub Copilot アプリ入門: キャンバスでカスタムワークフローを構築する方法

必要なインターフェイスを平易な英語で記述すれば、エージェントがあなたもエージェントも利用・更新できるライブなサーフェスを構築してくれます。ツールに適応する時間を減らし、仕事を進める時間を増やせるのです。本記事「GitHub Copilot アプリ入門: キャンバスでカスタムワークフローを構築する方法」は最初に The GitHub Blog に掲載されました。

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AWS Machine Learning論文

Amazon EKS上でEFAとDeepEPを活用し、MoE強化学習をスループット40%増でスケールさせる

Elastic Fabric Adapter (EFA)とDeepEPを使用して、Amazon EKS上でMixture-of-Experts (MoE)強化学習をスケールさせる方法を学びます。本記事では、Amazon EKS、EFA、Amazon S3を組み合わせたアーキテクチャを紹介し、大規模なRLHFおよびGRPOトレーニングにおいて、集計ロールアウトスループットを40%向上させました。

Diagram of the asynchronous RL loop between rollout workers and policy-training workers
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