Google DeepMindがAI生成タンパク質に透かしを埋め込むSynthID Bioを発表
Google DeepMindは、AI設計のタンパク質や構造の生体コードに知覚不可能な透かしを直接埋め込む概念実証技術であるSynthID Bioを発表した。この手法により、シグネチャが合成された物理的なタンパク質自体で検証可能になりつつ、その生物学的機能は保持される。
Microsoft、逆合成予測用のRetroChimeraをリリース
Microsoft Researchは、逆合成予測のための新しいフレームワークであるRetroChimeraを公開し、オープンソース化した。このフレームワークは2つの補完的なモデルを組み合わせて、高品質な合成経路を提案する。システムは、TransformerベースのデノボモデルであるR-SMILES 2と、グラフニューラルネットワーク（GNN）ベースのモデルであるNeuralLocを、学習されたアンサンブル戦略を用いて統合し、予測結果をランク付けする。
Google DeepMind、すべてのヒトDNA変異に対するAlphaGenome Atlasを公開
Google DeepMindは、ヒトゲノム全体にわたる90億個の単一ヌクレオチド多型（SNV）の影響に関する予測を含むプラットフォーム「AlphaGenome Atlas」を公開した。このリソースは、遺伝的変異が分子生物学に与える影響の包括的なマッピングを提供することで、生物学的理解の加速を目指している。
Google、Gemini 3.5、オープンデータセット、オフライン翻訳で多言語AIを拡大
Googleは、その技術が70億人以上のユーザーに対して300以上の言語をサポートするようになったと報告し、音声理解の向上、過小代表言語のデータ収集、アクセシビリティを改善するための新ツールを導入しました。
NVIDIAがゼロショット表形式予測用のオープンなKumo Tabularファウンデーションモデルをリリース
NVIDIAは、トレーニングや特徴エンジニアリングを必要とせず、コンテキスト内学習を通じて動作する表形式の分類および回帰用のオープンなファウンデーションモデルであるKumo Tabularをリリースした。構造化因果モデルによって生成された人工データのみで事前学習されており、28Mから215Mパラメータの3つのサイズで提供されている。
Holo4: GUI、コード、API向けの汎用エージェントモデル
Holo4は、H社による新しいエージェントモデルシリーズで、27BのDenseと35B-A3BのMixture of Expertsサイズが利用可能です。これらのモデルは、GUI、コード、MCP、APIを含むあらゆるインターフェースを通じてソフトウェアと対話し、同じモデルを使用してデスクトップ、Web、Android、およびサンドボックス上で動作します。
DeepSeekが極限の推論効率に焦点を当てたオープンウェイトモデルV4.1-Flashをリリース
DeepSeekは、極限の推論効率と低コストを実現するために設計された新しいオープンウェイトのフラッグシップモデルであるV4.1-Flashをリリースしました。このモデルは、アクティブな計算量とKV/キャッシュのコストを大幅に削減するために、因果的なエンコーダ・デコーダアーキテクチャを利用しています。
DeepSeekが効率的な推論のための763B-P8B-D16Bアーキテクチャを持つv4.1-Flashをリリース
DeepSeekは、新しいオープンウェイトのフラッグシップモデルであるDeepSeek v4.1-Flashをリリースしました。このモデルは、推論効率を最大化しコストを削減するために設計された新たな因果エンコーダ・デコーダアーキテクチャを採用しています。
DeepSeekが1MコンテキストとFP4 KVキャッシュを搭載したDeepSeek-V4.1-Flashをリリース
DeepSeek AIは、100万トークンのコンテキストウィンドウと、グローバルキャッシュのフットプリントをトークンあたり890バイトに削減するFP4 KVキャッシュを備えたマルチモーダルMixture-of-ExpertsモデルであるDeepSeek-V4.1-Flashをリリースしました。このモデルは、因果的なエンコーダ・デコーダアーキテクチャとCompressed Sparse Attention 2 (CSA2) を活用し、パフォーマンスを維持しながらメモリ要件を大幅に削減しています。
H社がデスクトップ、Web、モバイル向けのHolo4オープンウェイトコンピュータ操作モデルをリリース
H社は、デスクトップ、Web、Android、API環境でクリック、入力、コード記述、ツール呼び出しを行うために設計された汎用コンピュータ操作ビジョン言語モデルのファミリーであるHolo4をリリースした。今回のリリースには2つのモデルサイズが含まれる：Holo4 27B（デンス）とHolo4 35B-A3B（エキスパート混合、アクティブパラメータ3B）。どちらも256Kのコンテキストウィンドウをサポートする。
Google Research、AIエージェントのハーネス過学習を防ぐRRSIを公開
Google Cloud AI Researchは、UNCチャペルヒル校、スタンフォード大学、ワシントン大学セントルイス校と共同で、RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement）をオープンソース化した。このフレームワークにより、LLMエージェントはモデルの重みを変更せずに、プロンプト、ツール、メモリ、制御フロー、サブエージェントを含む自身のハーネスを書き換えることができる。
IQuestLabがエージェント型コーディング用の320B MoEモデル「IQuest-Q1」をリリース
IQuestは、エージェント型コーディング、推論、マルチステップツール使用のために設計されたMixture-of-Experts (MoE)モデルであるIQuest-Q1をリリースしました。 このモデルは約3200億の総パラメータを持ち、トークンあたり約150億のパラメータが活性化されます。 Hugging Faceで利用可能です。
ISTAがQwen3.8-Flash-Nextおよび50%专家プルーニング済みCoderビルド向けにGSQ-RCO GGUFをリリース
ISTAディープアルゴリズム＆システムラボは、スパース混合ExpertsモデルQwen3.8-Flash-Nextの量子化GGUF版と、そのExpertsの半分を削除した実験的な能力特化ビルドをリリースしました。
NVIDIA Nemotron-Labs-3 Competitive-CodingモデルがIOI 2026で535.4点を獲得
NVIDIAは、NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55Bからファインチューニングされた競技プログラミング専門のNemotron-Labs-3-Competitive-Codingモデルをリリースした。このモデルはGLM-5.2から蒸留された合成推論トレースでトレーニングされ、IOI 2026の問題セットでリアルタイムに評価された。
NewTypeColaが66,010ページの韓国語VOKUアーカイブデータセットをリリース
NewTypeColaはHugging FaceにVOKU Archiveを公開しました。これは韓国の学生運営のキャンパスラジオ放送キューシート（cue sheets）から収集した66,010ページのスキャン画像コレクションです。文書は1988年から2019年まで spanning し、OCRテキスト、擬名トークン注釈、メタデータを含みます。
ZYK LabsがAI Beaconをリリース、自愿的なAIエージェント会話のためのオープンな受信トレイ
ZYK Labsは、AIエージェントとの通信を促進するために設計された小規模なオープンソース実験であるAI Beaconをリリースしました。このシステムは、認可されたエージェントがタスク中に公開招待を見つけた会話を開始することを可能にします。
Black Forest Labsが7Bのオープンウェイト世界行動モデル「FLUX 3 Action」をリリース
Black Forest Labsは、ロボット制御用の7Bパラメータ・オープンウェイト世界行動モデル（WAM）であるFLUX 3 Actionをリリースしました。このモデルはRoboLab-120リーダーボードで42.92%のタスク成功率を記録し、首位を獲得しています。
VeriLoop E2: BF16からIQ1_MまでのGGUFラダーを持つ27Bポストトレーニングモデル
清華大学SIGSロボットラボは、検証可能なコード、数学、科学推論のためにQwen3.8-27Bを基盤とした27BポストトレーニングモデルであるVeriLoop E2をリリースしました。今回のリリースでは、生成と外部検証を分離し、状態遷移が証拠次元を厳密に改善することを保証するVeriLoop-Governed Recurrence (VGR) が導入されました。
NVIDIAが8人の話者を追跡する1億パラメータのモデル「Nemotron 3 Diarization」をリリース
NVIDIAは、Hugging FaceでOpenMDWライセンス1.1の下で公開されているオープンウェイトの話者 diarization モデル「Nemotron 3 Diarization」をリリースしました。この1億パラメータのモデルは、単一のチェックポイントを使用して、リアルタイムまたはオフラインモードで最大8人の重なり合う話者を追跡します。
AppleがLensVLM-9Bをリリース、圧縮されたテキスト画像を選択的に拡張するVLM
Appleは、テキストの圧縮画像をより効率的に処理するために設計された90億パラメータのVision Language ModelであるLensVLM-9Bをリリースしました。このモデルはこれらの圧縮入力をスキャンし、学習したツールを使用して関連するページのみを選択的に非圧縮形式に拡張します。