AI技術– category –
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［開発者向け］宇宙からメタン排出源を自動で突き止める——Googleの深層学習モデル「MAPL-EMIT」
はじめに Google Researchが2026年9月1日、衛星観測データから世界規模でメタンの排出源を自動検出する深層学習モデル「MAPL-EMIT」を発表しました。成果はPNAS（米国科学アカデミー紀要）に掲載され、モデルや検出データも公開されています。本稿では仕... -
［開発者向け］Googleの時系列基盤モデル「TimesFM-3」——多変量予測をゼロショットで、単一パス生成へ
はじめに Google Researchが2026年8月31日、時系列予測向けの基盤モデル「TimesFM-3」を公開しました。複数の系列や外部要因を同時に扱う多変量予測を、追加学習なしのゼロショットで実行できる点が特徴です。本稿では、モデルの構成とベンチマーク結果... -
［開発者向け］Anthropic、自動研究者で10種類のAIアライメント失敗を軽減
はじめに Anthropicが2026年8月28日、自動アライメント研究者が10種類のAIの失敗を軽減できるとする研究を公開しました。本稿では、48時間の研究ループ、28人の研究者との比較、1,601件の軌跡で見つかった不正行為、研究の制約を解説します。 参考記事 ... -
［ニュース解説］Googleが「世界初の二重盲検AI評価」を実施——ベンチマーク不正を防ぐ暗号技術とは
はじめに Google DeepMindは2026年8月27日、外部評価機関にテスト内容を知られずにAIモデルを検証できる「二重盲検AI評価」のパイロットを発表しました。シンガポールAI安全性研究所やOpenMinedと連携し、暗号技術でGeminiを検証したこの取り組みを本稿... -
[開発者向け] OpenAI Daybreakのセキュリティ運用——調査・検証・修正をつなぐ
はじめに OpenAI Developersは2026年08月21日、ChatGPT、Codex Security、CLIを使い、脅威調査から検証済み修正まで進める流れを公開しました。本稿では、Pull Request、リポジトリ、既存の脆弱性台帳、CI、複数リポジトリをどう使い分けるかを解説しま... -
［開発者向け］NVIDIA SkillEvaluatorでAIスキルを評価——3段階と実測結果
はじめに NVIDIAが 2026年8月19日 、AIエージェント用スキルの効果を測るオープンソースツール「SkillEvaluator」の評価方法と初期結果を公開しました。本稿では、3段階の検証、スキルあり・なしの実測値、導入手順、結果を読む際の制約を解説します。 ... -
［開発者向け］GitHub CopilotのCanvasでAI作業を可視化——再作業とコストを減らす設計
はじめに GitHubは2026年8月17日、GitHub Copilot appのCanvasを使い、エージェント作業を持続的な画面で管理する実践例を公開しました。本稿では、チャットで失われやすい状態や承認点をCanvasへ移し、反復業務の再作業とコストを抑える設計を解説しま... -
［開発者向け］Qwen3.8-27B徹底解説:27B級デンスモデルで画像・動画理解とエージェントタスクを両立する方法
はじめに Hugging Faceで、AlibabaのQwenチームが新モデル「Qwen3.8-27B」を公開しました。Qwen3.5世代のアーキテクチャを土台に、画像・動画理解とエージェントタスクの能力を高めたデンスモデルです。本稿では特徴とベンチマーク結果に加え、API経由で... -
［開発者向け］AIは事実を「覚えている」のに答えられない——Google Researchが暴いた想起の壁
はじめに Google Researchが2026年8月12日、LLM(大規模言語モデル)の事実誤りの原因を分析した研究成果を公開しました。研究者らは、モデルが「知識を持っていないのか」「知識はあるのに引き出せないのか」を切り分ける手法「知識プロファイリング」を... -
［開発者向け］GPT-5.6のPrompt Cachingを設計する——breakpoint・key・料金の実践
はじめに OpenAIが公開するPrompt Cachingガイドでは、GPT-5.6以降に明示的なcache breakpointと新しい課金体系が導入されています。本稿では、安定した前置きを再利用するリクエスト構造、設定例、監視指標、キャッシュが効かない場合の確認点を解説し...
