実際に使ってみたが本当に強い。世の中は長い間SD2に苦しめられてきたが、ついに使えるものが来た。しかもオープンソースで価格はSD2より安く、最初から2k解像度。AIビデオは真のDeeps...
実際に使ってみたが本当に強い。世の中は長い間SD2に苦しめられてきたが、ついに使えるものが来た。しかもオープンソースで価格はSD2より安く、最初から2k解像度。AIビデオは真のDeepseekの瞬間を迎えた。
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36 件のシグナル実際に使ってみたが本当に強い。世の中は長い間SD2に苦しめられてきたが、ついに使えるものが来た。しかもオープンソースで価格はSD2より安く、最初から2k解像度。AIビデオは真のDeepseekの瞬間を迎えた。
LIFT Labsのパートナー企業である@Cognitionと@LangChainは、NVIDIAのOpen Secure AI Allianceの創設メンバーです。彼らが業界全体の取り組みに貢献し、オープンコラボレーションを推進し、AIの未来を形作る手助けをすることを誇りに思います。
これらのオープンソースのリリースは、一般消費者向けのコンピュータで実行されることを意図したローカルモデルを公開するものではありません。それらは巨大なものであり、クローズドモデルのAI企業に対し、競争力のある価格設定や使用制限を維持させ、最高のLLMを囲い込ませないように強制します。 それは外交的な戦略です。 それだけでなく、企業は
それはGitHubにあるのではなく、頭の中にあります。現在、AIがコードを書くため、GitHubのプロフィールは重要ではなくなりました。GitHubのプロフィールがあるかどうかに関係なく、ある問題について30分話し合うことで、人々はその人のスキルレベルをかなり正確に見極めることができます。
あなたとNous Researchは、私がAIを使ってこれまで考えたこともなかった素晴らしいものを作り続けるための真のインスピレーションです。そして、私はこのオープンソースイノベーションの道を進み続け、オープンソースAIを勝者にしたいと心から思っています。
私は同意しません。たくさんのプロジェクトをフォローしていますが、次の日には忘れてしまいます。時々、面白いものを見つけて追跡したくなることがあります。 ランチパッドのことですが、OSは長い間オープンなNFTランチパッドだったので、何をテストしているのかわかりません。 ただの別のAIです。
汎用AIの価値がオンチェーンAIに流れ込んでいる。中国のオープンウェイトラボ → 推論プロバイダー → インテリジェントルーター。Veniceはより多くのトークンシェアを獲得しており、DIEMの二次市場が確立されつつあり、分散型コンシューマー推論が構造的な堀を形成している。ダイビング
Googleが15の完全無料のAIツールをリリースしました。毎月数千ドルを節約できます。すべてオープンソース、MITライセンス。ブックマークに保存しましょう。 pomelli ( あなたのウェブサイトURLだけでブランド全体のアイデンティティを構築し、そして
ジェンセン・フアンが「オープンソースモデルはクローズドソースモデルを蒸留することが許されるべきか?」に応答:蒸留は本質的に学習であり、学習は知能の基盤です。人間は常に互いに学び合ってきましたが、AIも同様です。初期のモデルは
政府はこの種のシステムに数百万ドルを支払っている。誰かが無料でオープンソース化した。それはCrucixと呼ばれる。全世界を監視し、何か変化があったときにテキストで知らせる。15分ごとに26のライブソースから情報を取得:- 衛星火災検知、航空機および船舶の追跡
OpenAI は署名しました。Google も署名しました。NVIDIA も署名しました。Anthropic は署名しませんでした。数日後、中国が Kimi K3 を公開しました。 偶然? かもしれませんね。 しかし、そのタイミングはとても興味深いものです。 Kimi K3 は、1Mトークンのコンテキストウィンドウ、ネイティブビジョン、そして...を備えた、最初のオープンな2.8TパラメータのMoEモデルです。
誰かが、あなたのセカンドブレイン全体をObsidianに自動でセットアップするオープンソースのスターターキットを作りました。「どこから始めればいいのか」という悩みはもうありません。実行すると、3つの質問が表示されます:→ このボールトを何に使いますか?(研究、執筆、プロジェクト、ジャーナリング)→ どの
2年以上にわたり、最大のオープンコードデータセットはThe Stack v2でした…今日までは。The Stack v3がリリースされました:これまでに公開された最大のオープンコードデータセット:114 TB、770言語、2億2400万のリポジトリ、重複排除およびフィルタリングされたソースコードの約5Tトークン。完全にオープンで、制限はありません。
OpenAIのモデルが檻を破り、オープンなインターネットに脱出して、単独で競合他社をハッキングした。モデルはテストラボに閉じ込められていた。インターネットも出口もない。それがまさに要点だった。それでも隙を見つけた。OpenAI自身のネットワーク内の連鎖的なバグを辿り、ライブシステムに到達するまで突破した。
オープンモデルはもはや単なる安価なバックアップではありません。 Kimi K2は最先端のコーディングモデルに十分近づいており、本当の問いが変わります: このタスクに最良のモデルが必要ですか? それとも、高速でオープンで、毎日使えるほど安価な強力なモデルが必要ですか? ベンチマークは
皆さん、先週予告した「ストーリーを手描き動画に変換」スキルが本日正式にオープンソース化されました。中国語のストーリーを入力すると、白黒から徐々に色がつく手描きの日記アニメーションに自動変換されます。中国語のストーリーを直接入力できます。
誰かがGitHubでSeedance 2.0向けに特別に作られたディレクターズツールキットをオープンソース化しました。完全無料で、あらゆる創造的な出発点をカバーするすぐに使えるプロンプトテンプレートが含まれており、漠然としたアイデアや既成のスクリプトから画像参照、さらには動画まで対応しています。
1340ドルのAI PCが、月額400ドル以上のサブスクリプションを置き換え始めている。ほとんどの人はまだAIをレンタルしている。毎回のプロンプト。毎回のAPI呼び出し。毎月。一部の人は代わりにハードウェアを購入している。中古のRTX 3090(24GB VRAM)。64GB RAM。オープンフレームのビルド。総コスト:約
ある開発者がClaudeをObsidianに接続し、30以上のランダムなGitHubリポジトリを検索可能な保管庫に変えました。重複を見つけ、実際に使用しているものを追跡し、重要なツールが静かに使えなくなる前に警告します。彼はほとんどの開発者が抱える同じ問題を抱えていました:リポジトリをスターし、クローンし、テストする。
誰もがGLM-5.2は「ただの別のオープンモデルだ」と言いました。私はスタックの80%をそれに移行しました。毎月のAI費用が1,200ドルから140ドルに下がりました。これは「試してから判断する」モデルではありません。MITライセンス。100万トークンのコンテキストウィンドウ。リリースされたその日の午後には、すでに私の自動化システムで動作させていました。
このリポジトリはAI動画生成のペイウォールを完全に打ち破った
CLAUDE CODEが造園のロゴを15秒の動画広告に変えた
Metaは手術なしで78%の単語精度を達成する脳からテキストへのシステムをオープンソース化しました。Brain2Qwerty v2は非侵襲的な脳記録をテキストに変換し、平均単語精度61%、最も強い参加者で78%を達成しています。このシステムはヘルメットからMEG信号を読み取ります。
10,000台以上のGPUを搭載したクラスターを管理・監視するにはどうすればよいでしょうか? TencentチームはARGUSというソリューションをオープンソース化しました——素晴らしい! 大規模モデルのトレーニングは非常に高額です。10,000台のGPUクラスターの場合、1日あたりの電気代とハードウェアの減価償却費は簡単に
MetaのPyTorchコアエンジニアがCUDAカーネル作成を13分でスポーツに変えた——1500ドルのGPUプログラミングブートキャンプより優れている。カーネルをプロファイル→ボトルネックを特定→書き直し→ベンチマーク→勝者コードをPyTorchにマージ。このループがオープンコミュニティの現在の働き方だ。
GLM 5.2が実際のビルドでClaudeを打ち負かした 驚くべき点は? オープンソースであること。 テスト結果: → GLM 5.2が最高のゲームを構築 → Claude Opus 4.8が軌道マップを圧倒 → GPT 5.5が1つのプロンプトからプレイ可能なカラーチェーンゲームを構築 実際に重要だったこと: ✓ GLM 5.2が最も創造的だった
AnthropicのCEOは、オープンソースの誇大広告は重要ではないと述べ、司会者の言葉を途中で遮った。
サム・アルトマンは、最初の一人で10億ドルの企業はすでに存在すると考えている。次は一人で1000億ドルの企業だ。ネタバレ:それを構築する人物は、自宅でゼロから独自のChatGPTを作っている。アンドレイ・カーパシーはその全パイプラインをGitHubで無料公開した。
AIエンジニアワールドフェアのトークを埋め込み、「類似トークを見つける」機能を追加しましたが、その後マップとブックマークリストのエクスポート機能も追加しました
今週末、AIセカンドブレインを構築できます。 1000ドルのコースも、コーディングブートキャンプも不要。自分のノートと1つの無料オープンソースツールだけで十分です。 セットアップ全体は次の通り: ステップ1 - ノートを1つのフォルダにまとめる。 Obsidian、マークダウン、PDF、古いドキュメント。すべてを1か所に。 ステップ2 - 追加
この開発者は、ウィキペディア規模の知識ベースを持つ完全なローカルAIを運用しており、月額3ドルで済ませている一方、他の人々は300ドル支払っている。オープンフレームのAIワークステーション、GPU負荷とメモリ使用量をリアルタイム表示するLCDディスプレイ、ローカル推論用のPCIeカード、そして知識グラフを表示するモニター。
私たちの論文「LLM の心理測定評価の再考: 自己報告が行動を予測するときと理由」が CTB の口頭発表に選ばれました @icmlconf * 用紙: https:// arxiv.org/abs/2606.12730 * ウェブサイト: https:// 心理学-of-ai.github.io/psychometric-e 評価.html … * コード: https:// github.com/psychology-of- AI/再
「第3位のクローズドソースLLMが最も窮地に陥っている。 企業がモデル ルーティングを採用するにつれて、最上位の独自モデルと急速に改良されたオープンソースの代替モデルの間で選択することが増えています。 これにより、第 3 位のクローズドソースプロバイダーが両側から圧迫されることになり、
オープンコードが利用可能になりました @conductor_build - パワーレベル > 9000 誰も教えてくれない @thdxr
なんと、この人はクロード コードとインターネットのない飛行機でコーディングをしているのです。正確な方法は次のとおりです。 WiFiの購入はありません。斑点のある接続はありません。飛行中に「クラウド API の応答を待つ」必要はありません。 セットアップ全体がローカルで実行されます。 → オープンソース モデルをオフラインで完全に実行するための Ollama
今日は打ち上げです @Palmier_io 、ビデオエディターのクロードが編集できます。 AI を使用して、タイムラインで直接映像を編集、整理、生成します。 最後に、AI 向けに構築されたビデオエディターです。 オープンソース。マックネイティブ。今すぐ利用可能です。