Google Antigravity 2.0 の発表
Google DeepMind は Google Antigravity 2.0 の発表を行ったが、提供されたソース資料はリダイレクト通知のみで構成され、技術的な詳細は含まれていない。
Gemini for Science: 科学発見のためのAIツール
Google DeepMindは、仮説生成、計算的発見、文献統合を通じて科学的方法を加速するために設計されたAIツールと実験のスイートであるGemini for Scienceを発表しました。
Google DeepMind コンテンツ透明性および検証ツールのアップデート
Google DeepMind は、Search、Gemini、Chrome、Pixel 全体で SynthID ウォーターマークおよび C2PA Content Credentials を拡張し、ユーザーが AI 生成コンテンツおよび本物のカメラで撮影されたコンテンツを識別できるよう支援しています。
Google DeepMind と シンガポール 国内 パートナーシップ のための AI
Google DeepMind は、シンガポール政府と提携し、ヘルスケア、教育、サステナビリティに frontier AI を導入することで、2040 年までに S$3.3 億の経済価値を創出する可能性があります。
Google DeepMind Co-Scientist 感染症研究
ケンブリッジ大学の Clare Bryant 教授は、Google DeepMind の Co-Scientist を使って人獣共通感染症病原体の分子スイッチを特定し、正確なアミノ酸標的の同定にかかる時間を年から月に短縮しています。
老化研究における新たな道を開く – Google DeepMind と Calico が Co‑Scientist を使って仮説を生成
Google DeepMind は、Calico Life Sciences がその Co‑Scientist マルチエージェント AI システムを使用して、老化における統合ストレス応答に関する新規仮説を生成およびテストしたことを発表し、AI がバイオメディカルの発見をどのように加速できるかを示した。
Google DeepMind Co-Scientist が肝疾患研究を加速
Google DeepMindのCo-Scientist AIシステムは、エディンバラ大学の研究者がMASH肝疾患における重要な分子ブリッジとしてNLRP3インフラマソームを特定するのを助け、潜在的なデュアル療法の発見を可能にしました。
Google DeepMind Co-Scientist for ALS研究
Google DeepMindのCo-Scientist AIエージェントは、MITとBoston Children’s Hospitalの間で多分野にわたる協力を促進し、ALSの新しいRNAベースのメカニズムと治療法の発見に取り組んでいます。
肝線維症薬リポジショニングのためのGoogle DeepMind Co-Scientist
Google DeepMind の Co-Scientist AI をスタンフォードの研究者が肝線維症の再利用可能な薬剤の特定に活用し、瘢痕化を阻止し細胞再生を促進する候補薬を成功裏に発見しました。
Google DeepMind WeatherNext：ハリケーンの強度と進路予測の改善
Google DeepMind の WeatherNext AI モデルは、米国国立ハリケーンセンターがハリケーン・メリッサのカテゴリー5のジャマイカ上陸を5日前に予測するのに貢献し、急速な強化予測における歴史的なマイルストーンとなりました。
OpenAIとマルタのパートナーシップ：すべての市民へのChatGPT Plus提供
OpenAIとマルタ政府は、特化したAIリテラシーコースを修了したすべてのマルタ市民に、ChatGPT Plusを1年間無料で提供するパートナーシップを結びました。
Gemini 3.5 Flash リリースノート / 新機能
Google DeepMind は、エージェントワークフローとコーディングに最適化された Gemini 3.5 Flash をリリースしました。このモデルは、他の最先端モデルに比べて出力速度が 4 倍速く、最先端レベルの知能を提供します。
ビジネスオペレーションチームがChatGPT Workを使用する方法
OpenAIは、ビジネスオペレーションチームが断片化されたデータを意思決定に備えたブリーフや戦略モデルに統合するためのツールとしてChatGPT Workを紹介します。
Databricks、エンタープライズエージェントワークフローにGPT-5.5を統合
DatabricksはエンタープライズエージェントワークフローにGPT-5.5を統合し、複雑な文書タスクにおいてOfficeQA Proベンチマークで新たな最先端を達成しました。
ChatGPT パーソナルファイナンス エクスペリエンス リリース
OpenAIは、ChatGPTに新しいパーソナルファイナンス エクスペリエンスを導入し、ユーザーが金融口座を安全に接続して、AI駆動の根拠に基づく予算編成と財務計画を行えるようにしました。
Sea LimitedのCodexを用いたエージェント型ソフトウェア開発の実装
Sea Limitedは、Codexを統合し、エンジニアリングチームを手動コーディングからシステムオーケストレーションへとシフトさせており、開発者の間で週次アクティブ使用率87%を報告しています。
Granite エンベディング マルチリンガル R2 リリース: オープン Apache 2.0 マルチリンガル エンベディング 32K コンテキスト
IBM Granite は、32K トークン コンテキスト、200 以上の言語サポート、およびサブ-100M トップの検索スコアを備えた Apache 2.0 マルチリンガル エンベディング モデル 2 つ—granite-embedding-97m-multilingual-r2 (97M) と granite-embedding-311m-multilingual-r2 (311M)—をリリースしました。
OpenAI Codex モバイル統合とエンタープライズアップデート
OpenAIはCodexをChatGPTモバイルアプリに統合し、ユーザーがスマートフォンからラップトップやリモート環境にわたる長時間実行タスクを管理できるようにしました。
VeRL-Omni: 拡散およびオムニモダリティモデル向けRLトレーニングフレームワーク
vLLMは、マルチモーダル生成モデル、特に拡散およびオムニモダリティアーキテクチャ向けに設計された汎用の強化学習ポストトレーニングフレームワークであるVeRL-Omniのプレリリースを発表しました。
vLLM Elastic Expert Parallelism
vLLMはElastic Expert Parallelism (Elastic EP)を導入しました。これにより、Mixture-of-Experts (MoE) デプロイメントにおいて、サーバーの再起動を必要とせずに、実行時にワーカー数を増減させることが可能になります。
OpenAI、ChatGPTの安全性を更新し、センシティブな会話におけるコンテキスト認識を向上
OpenAIはChatGPTに安全性アップデートを実装し、単一および複数の会話にわたって進化するリスクシグナルや有害な意図をより適切に認識できるようにしました。特に自殺、自傷、他者への危害シナリオに焦点を当てています。
連続バッチ処理における非同期性の解放
Hugging Face は、CUDA ストリームとイベントを使用して連続バッチ処理で CPU と GPU の作業を重ね合わせ、8B モデルが 8K トークンを生成する際の LLM 推論時間を約 22% 短縮する方法を示しています。
CodexをWindowsで有効にするための安全で効果的なサンドボックスの構築
OpenAIは、Windows上のCodex向けにカスタムサンドボックスを実装し、すべてのコマンドに対してユーザーの承認を常に求めることなく、コーディングエージェントの安全で制限された実行を提供します。
OpenAI の TanStack npm サプライチェーン攻撃への対応
OpenAI は、Mini Shai-Hulud キャンペーンの一環として TanStack npm ライブラリを対象としたサプライチェーン攻撃に対応し、ユーザーデータが侵害された証拠はないものの、macOS、iOS、Windows、Android アプリ向けのコード署名証明書をローテーションしました。
財務チームがChatGPT Workを活用する方法 – OpenAI Academy ガイド
OpenAIのAcademy記事は、財務チームがChatGPT Workを使用して、既存の財務入力をコードを書かずにレポート、計画、差異分析用のレビュー可能な資産に変換できる方法を示しています。
Google DeepMind Co-Scientist: 科学的仮説生成のためのマルチエージェントAIシステム
Google DeepMindは、Geminiを搭載したマルチエージェントAIパートナーCo-Scientistを導入しました。このシステムは新規科学仮説を反復的に生成、ディベート、進化させ、生命科学と工学の研究を加速させます。
OpenAI パラメータゴルフ：AI支援型ML研究に関する洞察
OpenAI の Parameter Golf チャレンジは、AI コーディングエージェントが実験のハードルを下げ、厳密に制約された最適化問題を通じて卓越した ML 人材を浮き彫りにすることを明らかにしました。
AutoScout24、OpenAIのAI駆動ワークフローでエンジニアリングをスケール
AutoScout24グループはChatGPTとCodexを統合し、開発期間を数週間から数日に短縮し、車両マーケットプレイスプラットフォーム全体でエンジニアリングのスループットを向上させました。
NVIDIAがOpenAI CodexとGPT-5.5を使用する方法
NVIDIAのエンジニアと研究者は、GPT-5.5で動作し、GB200およびGB300インフラ上で実行されるCodexを活用し、複雑なエンジニアリングタスクとエンドツーエンドの機械学習研究ワークフローを自動化しています。
AWS上での基盤モデルのトレーニングと推論のための構成要素
Hugging Face は、インフラストラクチャ、リソースオーケストレーション、ML ソフトウェアスタック、可観測性からなる 4 層のアーキテクチャフレームワークを AWS 上で詳述し、事前学習、事後学習、テスト時計算の進化するスケーリング法則を支援します。
ChatGPT導入トレンド 2026年第1四半期
OpenAIは、2026年第1四半期にChatGPTの利用が年齢層、性別、地域全体に広がり、より専門的な職場タスクへのシフトが見られたと報告しています。
OpenAIが学生クラブ向けキャンパスネットワーク参加申込フォームを開始
OpenAIはキャンパスネットワークを発表し、世界中の学生クラブに参加申込フォームを通じてAI学習支援、イベントリソース、ツールへの早期アクセス、アンバサダー機会を提供することを呼びかけました。
企業がAIをスケールさせる方法：OpenAIのエグゼクティブリサーチからの教訓
OpenAIは、企業でAIをスケールさせるための5つの主要パターンを特定し、成功はツールの技術的導入よりも文化、ガバナンス、ワークフロー再設計に依存すると指摘しています。
OpenAI、エンタープライズAI導入を加速するためにOpenAI Deployment Companyを立ち上げ
OpenAIは、初期投資40億ドルとTomoroの買収に支えられた独立事業部門であるOpenAI Deployment Companyを立ち上げました。この部門は、フロンティアAIに合わせてワークフローを再設計するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）を組織に組み込むことを目的としています。
vLLM パフォーマンスベンチマーク: Artificial Analysis リーダーボードでトップに立つ
vLLM は、DeepSeek V3.2、MiniMax-M2.5、そして Qwen 3.5 397B に対して、積極的なカーネル融合と投機的デコード最適化を実装することで、Artificial Analysis リーダーボードでトップランクを獲得しました。
vLLM TurboQuant Study: 正確性とパフォーマンス分析
vLLM による包括的な調査は、KV‑cache 量子化のデフォルトとして FP8 が依然として最適であることを示し、TurboQuant 系列は追加メモリ容量と引き換えにスループットとレイテンシの大幅な低下を伴うことが分かりました。
OpenAIでCodexを安全に実行する
OpenAIは、サンドボックス、管理されたネットワークポリシー、エージェントネイティブテレメトリを組み合わせた Codex 用のセキュリティフレームワークを実装し、開発者の生産性とエンタープライズレベルの制御をバランスさせています。
適応型並列推論：効率的推論スケーリングの次なるパラダイム
BAIR は Adaptive Parallel Reasoning（APR）を導入しました。このパラダイムは、LLM が推論スレッドを並列化するタイミングを動的に決定し、レイテンシを削減し、コンテキストロットを回避しながら精度を維持できるようにします。
OpenAI GPT-5.5 と GPT-5.5-Cyber のリリース
OpenAI は、限定プレビューとして GPT-5.5-Cyber と Trusted Access for Cyber (TAC) フレームワークを導入し、認証されたセキュリティ防御者に対し、重要インフラ保護のためのより許容的で専門的な AI 機能を提供します。
Parloa AI エージェント管理プラットフォーム (AMP) 概要
Parloaは、GPT-5.4を含むOpenAIモデルに基づいて構築されたエンタープライズグレードのシステムであるAIエージェント管理プラットフォーム(AMP)を発表しました。このプラットフォームは、非技術的な専門家が信頼性が高く低遅延のカスタマーサービスエージェントを設計および展開できるように設計されています。
OpenAIがAPIでGPT-Realtime-2、GPT-Realtime-Translate、GPT-Realtime-Whisperを導入
OpenAIは、開発者がリアルタイムに推論、翻訳、文字起こしできる音声アプリを構築できるように、3つの新しいリアルタイム音声モデル—GPT‑Realtime‑2、GPT‑Realtime‑Translate、GPT‑Realtime‑Whisper—を発表しました。
OpenAI Codex の統合による Simplex のソフトウェア開発
Simplex は OpenAI Codex と ChatGPT Enterprise を統合し、支援的 AI から AI ネイティブなデリバリーへとシフトし、CRUD ベースの Web アプリケーションにおいて画面開発時間を最大 70% 短縮しました。
ChatGPTのTrusted Contact：OpenAIの新しい危機支援安全機能
OpenAIは、ChatGPTにオプションの安全機能であるTrusted Contactを導入しました。この機能により、成人が信頼できる人物を指名し、システムが深刻な自傷の懸念を検出した場合に通知できるようになります。
vLLM V1 移行：強化学習におけるバックエンドの正確性の確保
ServiceNow AI は、logprob のセマンティクス、ランタイムデフォルト、重み更新パスの修正、そして fp32 lm_head の実装により、RL ロールアウト生成において vLLM V0 と V1 のパリティを達成しました。
AlphaEvolve: Geminiを活用したアルゴリズム発見の産業横断的スケーリング
Google DeepMindのAlphaEvolve、Geminiを活用したコーディングエージェントは、ゲノミクス、量子物理学、AIインフラストラクチャ、商業セクターにおけるアルゴリズムの最適化により、大きな影響を示しています。
ChatGPTの学習方法とユーザーのプライバシー保護
OpenAIは、データソース、OpenAIプライバシーフィルタなどのプライバシー保護技術、そしてChatGPTの会話がモデル学習に使用されないようにするためのユーザーコントロールについて概説しています。
vLLM x Mooncake による大規模なエージェンティック・ワークロードのサービング
vLLM は Mooncake の分散 KV キャッシュストアを統合することで、エージェンティック LLM サービングを強化し、現実的なトレースにおいてスループットを 3.8 倍向上、TTFT を 46 倍低減、エンドツーエンドのレイテンシを 8.6 倍削減し、60 GB200 GPU へのスケーリングを実現しました。
Hugging Face Open ASR リーダーボード：ベンチマックス防止のためのプライベートデータセット
Hugging Face は、テストセットの汚染を防ぎ、実世界の ASR パフォーマンスをより堅牢に測定するために、Appen Inc. と DataoceanAI のプライベート評価データセットを Open ASR リーダーボードに導入しました。
シンギュラーバンク、ChatGPT と Codex を統合し、シンギュラリティ アシスタントを開始
シンギュラーバンクは、ChatGPT と Codex を搭載した内部 AI アシスタント「シンギュラリティ」を開発し、ポートフォリオ分析とコミュニケーションの自動化により、銀行員の生産性損失を1日あたり60〜90分削減しました。
Uber と OpenAI の統合：AI 駆動のドライバーガイダンスと音声予約
Uber は OpenAI の最先端モデルを統合し、ドライバーの収益最適化と音声ベースの乗車予約を実現する Uber Assistant を導入して、乗客の摩擦を減らしています。