Sakana AI@SakanaAILabsAIスコア4242

模倣ではなく査読者を支援するAI査読の枠組みとベンチマークを提案する研究が、TMLRに採択された。論文に矛盾を意図的に埋め込む自動パイプラインで誤りを作り、知識グラフで各矛盾の重大度を推定して、各システムの検出能力を評価する。提案手法のMulti-Layered Reviewは、読解の3パス手法に着想を得て主旨把握、詳細検討、総合評価の順に進め、比較した他のレビューシステムより多くの誤りを検出した。人間の査読とは異なる観点を補完し、論文の質の評価は人間の判断と概ね一致した。

Anthropic@AnthropicAIAIスコア3434

Anthropic Cyber Missionを開始します。重要インフラとオープンソースソフトウェアの安全確保に向けた新たな取り組みです。 https://www.anthropic.com/news/anthropic-cyber-mission

Anthropic@AnthropicAIAIスコア4343

科学研究と技術発見への取り組みを深めるため、Genesis Missionに1.5億ドルを拠出します。 Claudeと当社の技術サポートを、15以上の連邦政府機関にも提供します。 https://www.anthropic.com/news/genesis-mission-commitment

Sakana AI、ニュースレター「Sakana AI Insider」を配信 研究から産業実装、プロダクトまで

Sakana AIは、研究から産業実装、プロダクト開発までの最新情報を届けるニュースレター「Sakana AI Insider」を配信している。月2回ほどのペースで、基盤モデルやエージェント開発、RSI LabやFrontier Intelligence Groupの研究、金融・防衛などでの産業実装、「Sakana Marlin」「Sakana Fugu」といったプロダクトを扱う。購読は無料で、いつでも配信停止できる。

AISI、事業実証WGの2026年度上期報告会を開催

AIセーフティ・インスティテュート（AISI）は、2026年10月7日にAISI事業実証WGの2026年度上期報告会を開催した。企業や研究機関、関係府省庁など総勢130名が参加し、各SWGの進捗と、新設した教育SWG・ジオAI SWGの活動方針を共有した。ゲストスピーカーとしてAnthropicとOpenAIも登壇し、最新動向を講演した。

NVIDIA、エージェント型ロボティクス開発を支援するIsaac ROS 5.0をリリース

NVIDIAはROSConで、ROSベースのGPUアクセラレーテッドパッケージ集であるIsaac ROS 5.0を発表した。ROS LyricalとUbuntu 24.04に対応し、AIエージェント向けのIsaacスキルやエージェント対応ドキュメントを加えた。FoundationPoseの推論ライブラリは物体の認識と追跡が最大5.5倍高速になり、Isaac ROS 5.0は無料のオープンソースで利用できる。

Mistral AI@MistralAIAIスコア5353

Mistral AIは、1Tパラメータでアクティブ49Bのネイティブマルチモーダルモデル Mistral Large 4（通称 Le Chonk）を発表した。集計ベンチマークで米国・欧州発の最良のオープンウェイトモデルだとしている。APIは本日から全ユーザーに提供され、オープンウェイトは10月末に公開する予定である。

通信事業者がオープンモデルを軸にAI戦略を築く理由

通信事業者は、コスト削減にとどまらず、信頼性、制御性、カスタマイズ性を理由に、オープンモデルを中心にAI戦略を組み立てつつある。NVIDIAの「State of AI in Telecommunications」レポートでは、回答者の89%が、オープンソースのモデルやソフトウェアが自社のAI戦略にとって重要だと答えた。

mobile-mcpで進めるAIエージェントによるAndroid UI/E2Eテストの実践

LINEのAndroid開発者Moriが、MCPサーバーmobile-mcpを使い、AIエージェントにAndroid端末を操作させて実装直後の動作確認やバグ調査、ストア用スクリーンショット作成を任せる方法を紹介した。リリース前の最終判定や反復的な回帰テストなど、エージェントだけでは完結させにくい4つの用途も挙げている。Android CLIやsim-useとの比較、View Tree優先や画面ごとの操作リファレンス整備といったTipsも解説する。

AI Day Singapore、NVIDIAとパートナー各社が東南アジア全域でのAIの進歩を発表

9月22日～23日にシンガポールで開催されたNVIDIA AI Day Singaporeで、NVIDIAとパートナー各社が東南アジア全域のAI活用の進展を発表した。HTXはNemotron 3 SuperおよびNemotron 3 Nano Omniを使った公共安全AIの研究に着手し、Viettel AIはNemotron 3 Superをベトナム語向けにファインチューニングした。Sea LimitedはASEAN地域で初めてNVIDIA Vera Rubinを採用する企業となる。

Anthropic@AnthropicAIAIスコア4242

Harvard大学の物理学者Matthew Schwartz氏は、厳密計算のためのツールキットを構築し、Claudeを使って生態学や集団遺伝学など他の12分野ほどとの接点を見つけた。同氏は各分野の専門家と協力し、Claudeを興味深い問いへと導いた。原文は、LLMを人間の共同研究者のように扱う従来の使い方は、その科学的な強みを引き出す最善の方法ではないと指摘している。

LayerX Ai Workforce開発部のEM、AIを伴走役にしたチームマネジメントを半年試行

LayerXのAi Workforce開発部のEngineering Managerであるmootohが、AIにチームの活動情報を収集させ、1on1などの対話のきっかけをつくらせる運用を半年試した。Obsidianに.mdで蓄積し、Claude Codeで参照する構成である。課題は解像度がまだ粗い点で、metricsとalertの強化が必要だと整理している。

個人で育てたAIエージェント設定をチームの資産にする方法、APMでSkill・指示・MCPを配布

LINEヤフーの殿山雄大氏が、Microsoft公開のOSS「Agent Package Manager（APM）」で、Skill・指示・MCPをチームに配布する方法を解説した。`apm.yml` に使う設定を宣言し、`apm install` を実行すると、Claude CodeやCodexなど各エディタの所定の場所へ展開される。新メンバーの環境構築での転記ミスや、Skill追加のたびの配り直しといった手間の解消につながるとしている。

ジェンスン フアン、Dreamforceで登壇 Salesforceの推論モデル「Koa」も発表

NVIDIAのJensen HuangがSalesforceのDreamforceに登壇し、NVIDIA Nemotron 3 Super上に構築されたSalesforce初のCRM推論モデル「Koa」が発表された。Koaは約30年にわたるCRM展開から得た独自の合成データセットでポストトレーニングされ、Salesforce CRM Benchで主要モデルと同等以上の性能を達成し、エラーを3分の1に抑えたという。10月から顧客向けパイロットに移行し、米国での一般提供は2026年冬を予定している。

Hugging Face、オープンソースTTSを評価するOpen TTS Leaderboardを公開

Hugging Faceが、多言語とボイスクローンに対応するオープンソースTTSモデルを客観指標で評価する「Open TTS Leaderboard」を公開した。認識精度を示すWER/CER、推論速度を示すRTFx/TTFA、話者類似度を示すSIMを用い、アリーナ型評価に比べてモデルの評価期間を数週間から数時間に短縮するとしている。人間の好みを測る評価は「Listen」タブでの投票に委ねられる。

NVIDIA、エージェントを保護する Open Agent Safety Platform を発表

NVIDIAは、AIエージェントのテストから展開までを保護するオープンなプラットフォーム NVIDIA Open Agent Safety Platform を発表した。ソフトウェアの OpenShell と、BlueField-4 DPU 上で動作するリファレンス設計 Sentry で構成される。OpenShell は NVIDIA 開発者向けソースページと GitHub から入手できる。

Mistral AI、ミュンヘンに拠点を開設し産業向けAIを強化

Mistral AIは、ミュンヘンに新たな拠点を開設し、産業向けAIの研究と開発を強化すると発表した。拠点にはPhysics AIと産業AIの専門研究チームと、企業パートナー向けの応用エンジニアを置く。2030年までに欧州で1ギガワットの計算能力を構築する計画で、BMWやSiemens Energyとも協業している。

DeepSeek-V4-Flashを Mac mini 64GBで動かす

DeepSeek-V4-Flash-0731（総パラメータ284B、アクティブ13BのMoE）を、エキスパートの枝刈りでMac mini（M4 Pro、64GiB）上に載せ、prefillを4.88 t/sから111〜126 t/s、decodeを4〜7 t/sから14〜20 t/sへ高速化した。各層のエキスパート256個を128個に削り、先頭3層は残して55.0 GiBとした。この構成はDeepSeek-V4-Flash-0731-Pruned-155B-A13BとしてHugging Faceで公開されている。

コーディングエージェントはスプレッドシートをどう操作しているか

OpenAIのSpreadsheets skillとCodexの実行例から、コーディングエージェントがコードでXLSXを読み書きする流れを分析している。探索、編集、視覚的な検証、値と数式の検証の4段階で処理が進み、skillは `@oai/artifact-tool` の利用や編集処理の1スクリプトへの集約を求める。SpreadsheetBench2のタスクでは、表示形式の不足を画像確認で見つけて修正していた。

Hugging Face Hub、RL Environments専用のフィルターとフレームワークタグを導入

Hugging Face HubにRL Environments用のフィルターが追加された。rl-environment タグを付けたデータセットリポジトリが一覧に表示され、Harbor、Verifiers、OpenEnv、NeMo Gym の4フレームワークのタグも登録されている。新しいリポジトリ種別やレジストリ、サインアップは不要である。

GrabとOpenAI、東南アジアで実践的なAIスキルの習得を支援

OpenAIとGrabは、東南アジアのパートナー3万人が実践的なAIスキルを身につけることを支援する地域プログラム「GO Forward with AI」を開始した。

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア2626

@inteldevs によるOpenVINOのDay-0サポート！🥳 Qwen-Image-2.1はIntelハードウェア上で最適化された状態で動作する。生成と編集の両方に対応する、1つのオープンウェイトのチェックポイント。👇

Hugging Face、transformersでGGUF（llama.cpp量子化）モデルの実行に対応

Hugging Faceはtransformersに、GGUFモデルを`from_pretrained`で読み込んで実行する機能を追加した。ggmlのカーネルをkernelsライブラリ経由で再利用し、まずApple SiliconのQwen3.5アーキテクチャを対象にしている。現時点ではmainブランチで利用でき、パック済み推論経路はMPSのみに対応する。

Higgsfield AI、GPT-6 Astraで動画機能を1日で提供

Higgsfield AIは、GPT-6 Astraを活用して新しい動画機能を1日以内に提供した。同社のAlex Mashrabov氏によると、この開発は1人のエンジニアで対応できたという。Astraは複数ステップにわたる作業を計画する長期タスク計画能力を備え、既存広告から国別などの変種を生成する機能を支えている。

OpenAI、数学とAIに関する独立諮問グループと協力

OpenAIは、数学とAIに関する独立した諮問グループ（Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence）と協力し、新たなAI成果の検証と発信を進めている。同グループは、その検証と発信の進め方を導く役割を担う。

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア4444

day-0サポートを提供してくれた@sgl_projectに感謝。🙌 SGLang-DiffusionがQwen-Image-2.1に対応した。テキストからの画像生成、複数画像の編集、透過RGBA出力が利用できる。ぜひ試してほしい。🎨

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア4444

Qwen-Image-2.1 × @HuggingApps：Spacesでライブデモを公開！🖼 生成と編集を1つのチェックポイントで実現。セットアップ不要で、ブラウザからそのまま試せる。👇

Qwen@Alibaba_QwenAIスコア4747

Qwen-Image-2.1がComfyUIでサポートされました。ぜひ試して、作品を共有してください。🖼️

Google、AI & Economy Research Programに新たな専門家を迎える

Googleは、AI & Economy Research Programに専門家を新たに迎えた。学術顧問にはノーベル経済学賞受賞者のPhilippe Aghion氏、客員フェローにはAjay Agrawal氏が就き、ディレクターにはAnu MadgavkarとDaniel Rockの両氏が加わった。研究領域は仕事の未来、生産性と成長、技術普及、AIによる科学的発見である。

NVIDIA、誤り耐性量子コンピューティング向けにCUDA-Qを拡張 CUDA-Q Logicalを追加

NVIDIAは、オープンソースの量子プラットフォームCUDA-Qに、誤り耐性量子アプリケーションを設計・検証するためのオーケストレーション層「CUDA-Q Logical」を追加した。フェルミ国立加速器研究所は、同層を使って誤り耐性アーキテクチャの開発期間を5か月から3週間に短縮し、7倍の高速化を実現したという。サンディア国立研究所が開発したベンチマーク「QUOPS」もCUDA-Qで利用可能となった。

Sakana AI、Frontier Intelligence Group（FIG）を発表

Sakana AIは、現行パラダイムの先にある知能を探る社内の研究集団Frontier Intelligence Group（FIG）の存在を公表した。ハルシネーションや新規状況への弱さ、高い消費エネルギーを課題とみなし、定期的な議論や外部研究者の招待を行っている。研究の自由、独自性、「Greatness Cannot Be Planned」、自然に着想を得ることを指針に掲げる。

Sakana AIのProduct Teamの内側：働き方、役割分担、他チームとの連携

Sakana AIのProduct Teamが、採用候補者からよく寄せられる質問への回答として、チームの文化と働き方を紹介した。2026年9月時点のチーム構成を示し、出社頻度や勤務時間の柔軟さ、会議の頻度、使用ツールを説明している。ARE（Applied Research Engineer）とSWEの役割分担や、Research Team、Applied Teamとの連携方法にも触れている。

MistralとMozilla、オープンでプライバシー重視の多言語AIをWebブラウザに提供

MistralはMozillaと提携し、AIブラウジング支援機能「Firefox Smart Window」（ベータ版）のモデルとしてMistralのモデルを採用した。フランスと北米のユーザー向けに提供され、英国とドイツには今年後半に展開される予定である。会話はデフォルトではMozillaのサーバーに保存されず、Mistralはゼロデータリテンションに同意している。

Google、あらゆる言語でAIを誰もが使えるように

Googleの技術と製品は300以上の言語で日常的なやり取りを支えており、その言語を話す人は70億人以上、世界人口の86%に当たる。リアルタイム音声翻訳のGemini 3.5 Live Translateは70言語・2,000以上の言語ペアに対応する。軽量なオープン翻訳モデルTranslateGemmaは55言語で学習され、端末上で効率よく動作するため、クラウドやインターネット接続なしで高品質な翻訳が可能になるとしている。

Google、AI & Economy ATLASの新たな知見を公開

Googleは、AI & Economy ATLASのデータを探索できる、誰でも利用可能なインタラクティブな可視化ツールを公開した。Google DeepMindとMIT FutureTechの研究では、調査対象の科学者の約半数が毎日何らかのAIを使用し、AIにより週に7時間弱の時間を節約していると報告された。一方で、AI出力の検証に多くの時間が割かれ、未検証の仮説が増えているという。

LLM-jp、第32回LLM勉強会を国立情報学研究所で開催

LLM-jpは2026年9月15日（火）、国立情報学研究所で第32回LLM勉強会を開催した。プログラムはLLM-jpの状況報告に加え、Sakana.aiの中郷氏による「AIMO 3: 国際数学オリンピックレベルの問題を解くgpt-oss-120bの事後学習」の講演、モデル構築、安全性、評価・チューニング、対話の各WGの報告である。参加者は現地17名、オンライン69名だった。

ABEJA、第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）に参加、Physical AIフォーラムと注目発表を報告

ABEJAの4名が、2026年9月1日から4日に金沢大学で開かれた第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）に参加し、報告記事を公開した。併設フォーラム「社会実装に向けたPhysical AIの現在と今後の展開」では、現在のVLAは実質的に「模倣学習の延長」にとどまるとの指摘があった。記事では、富士通のTargeted Modality Dropout（TMD）やNVIDIAのKimodoを用いた動作生成評価など、6件の発表も取り上げている。

LINEヤフー、AI-DLCを土台にAI成果物を人が受け取る設計ワークフローを構築

LINEアプリ開発チームは、AIが生成する設計成果物を人が理解・レビュー・引き継ぎできるよう、AI-DLCを土台にワークフローを再設計した。AIへの質問は1ページのoverview.htmlにまとめ、論点には優先度を付けて人間が判断すべきものに絞った。やり取りはdiscussion-points.mdに記録し、進捗と決定事項は設計本文と切り離したenvelopeのJSONで管理して、progress.htmlで確認できるようにした。

Gradio WorkflowによるAUTOMATIC1111の再構築

Hugging Faceは、AUTOMATIC1111のstable-diffusion-webuiの機能の大半を単一のワークフローキャンバスで再現した「Workflow1111」を紹介した。11本のパイプラインと73個のノードで構成され、text-to-imageやFLUX.1-Kontextによるhi-resolution fix、prompt matrix、PNG Infoなどを含む。利用にはHugging Faceアカウントでのサインインまたはアクセストークンが必要で、モデル呼び出しは利用者自身のクォータを消費する。

Mistral、30億ユーロを調達 シリーズDで評価額210億ユーロ超

Mistral AIは30億ユーロのシリーズD資金調達を発表した。調達後評価額は210億ユーロを超え、欧州のテクノロジー企業による株式調達として過去最大となる。Samsung Electronicsが主導し、EQT傘下のScaleup Europe Fund、既存投資家のPSG Equityが共同主導した。資金はフロンティア研究とコンピュートの拡張、インフラと商業展開の加速に充てられる。