AI at Meta– tag –
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3D画像解析を1か月から15分へ Berkeley LabらがSAM 3とDINOv3で科学研究を加速
米エネルギー省（DOE）の「Genesis Mission（ジェネシス・ミッション）」を支えるBerkeley Lab主導のプロジェクト「SYNAPS-I」が、最先端AIモデル「SAM 3」と「DINOv3」を組み合わせることで、3D画像データのラベリング作業を劇的に短縮し、科学研究のスピ... -
Metaが新AIモデル「Muse Spark 1.1」を公開 開発者向けAPIとMeta AIアプリで提供開始
米Metaは、生成AIモデル「Muse Spark」の最新版となる「Muse Spark 1.1」を発表しました。開発者向けの新しい「Meta Model API」で利用可能になるほか、一般ユーザー向けにはMeta AIアプリの「Thinking（シンキング）」モードとして公開され、Webからもア... -
Meta、コード生成特化モデル「Muse Spark 1.1」でAI開発を自動化へ 社内研究にも本格活用
Meta（旧Facebook）が、コード生成や研究ワークフロー向けに開発したAIモデル「Muse Spark 1.1」を社内で本格活用していることが明らかになりました。社内のコード作成やAI研究の現場で、他の最先端モデルと肩を並べる性能を発揮しつつ、モデル開発や評価... -
Metaが新AIモデル「Muse Spark」を公開 マルチモーダル推論とツール連携で次世代AI基盤を狙う
米Metaの研究組織「Meta Superintelligence Labs」は、新たなAIモデル「Muse Spark」を発表しました。テキストだけでなく画像など複数の情報を同時に扱えるマルチモーダル推論に対応し、ツール連携や複数エージェントの協調など、次世代AIの要素を備えたモ... -
新モデル「Muse Spark」、従来比10倍以上の計算効率でLLM性能を実現 Llama 4 Maverickから大幅刷新
次世代の「個人向けスーパーインテリジェンス」を目指す大規模言語モデル「Muse Spark」が、従来モデルに比べて「同じ性能を、10倍以上少ない計算量」で達成できることが明らかになりました。開発チームは、この効率性を支えるスケーリング手法と学習設計... -
マルチエージェントで高精度と速度を両立 「Muse Spark」の新しい推論スケーリング手法とは
AIにより高度な推論をさせようとすると、通常は「じっくり考えさせる」ぶんだけ応答が遅くなります。こうしたジレンマに対し、「Muse Spark」という仕組みでは、複数のエージェントを同時に動かすことで、推論の質を高めつつ待ち時間をあまり増やさないと... -
マルチモーダルAI「Muse Spark」登場 画像とテキストを横断して理解する次世代モデルの可能性
画像とテキストをまたいで情報を理解し、日常のトラブルシューティングから専門的なSTEM分野まで幅広く対応できる新しいAI「Muse Spark」が登場しました。ビジュアル情報の統合処理に特化した設計により、家庭用電化製品の故障診断など、これまで人間に頼... -
個人向け「超知能AI」が健康管理を一変？1,000人超の医師が監修した新システムの可能性
1,000人以上の医師が協力して作成した学習データをもとに、人々が自分の健康状態を深く理解できるよう支援する「個人用スーパーインテリジェンス（Personal Superintelligence）」が登場しつつあります。栄養情報や運動時に使われる筋肉など、複雑な医療・... -
メタ、AWS Gravitonを数千万コア規模で採用 生成AIインフラを共同強化へ
米メタ（Meta）は、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と提携し、AWSの独自プロセッサ「Graviton（グラビトン）」を数千万コア規模で自社コンピュート基盤に取り入れる合意を発表しました。これにより、「Meta AI」をはじめとする同社の生成AI・エージェン... -
CVPR 2026でSAM 3Dチームが表彰 コンピュータビジョン最前線に迫る
世界最大級のコンピュータビジョン国際会議「CVPR 2026」において、「SAM 3D」チームの論文がBest Paper Honorable Mention（優秀論文・特別表彰）を受賞しました。これは、数多くの応募論文の中から「特に優れた研究」として選ばれたことを意味し、3D分野... -
思考をそのまま文章に：非侵襲ブレイン・デコーダー「Brain2Qwerty v2」が示す未来
脳にメスを入れず、頭の外から計測した脳活動だけで、人が頭の中で考えている文章をリアルタイムに文字として出力する――。そんなSFのような技術が、実用レベルに一歩近づきました。研究チームは「Brain2Qwerty v2」と呼ばれる新たなシステムを発表し、話す... -
思考をそのまま文字に――Metaが「Brain2QWERTY」コード公開、脳波からテキスト入力の研究を加速
Metaが、脳活動から直接テキスト入力を行うことを目指す「Brain2Qwerty（ブレイン・トゥ・クワーティ）」の学習コードと、一部データセットの公開に踏み切りました。脳神経科学とAIの融合領域で、研究のオープン化がどのようなブレークスルーを生むのかに... -
思考をそのまま文字に――脳活動からタイピングする新技術「Brain2Qwerty v1」が論文公開
脳の活動を読み取り、頭の中で思い浮かべた内容をキーボード入力のように文字へと変換する新しいブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）技術「Brain2Qwerty v1」が、神経科学の権威ある学術誌『Nature Neuroscience』で正式に公開されました。... -
Metaが「SAM 3.1」公開 動画処理を大幅効率化するオブジェクト多重化技術とは
Metaは、画像・動画のセグメンテーションAI「Segment Anything Model（SAM）」シリーズの最新アップデート「SAM 3.1」を公開しました。SAM 3と互換性を保ちながら、動画処理を大幅に効率化する「オブジェクト多重化（object multiplexing）」を導入し、精... -
Metaの新モデル「SAM 3.1」、同時16オブジェクト追跡で動画処理が2倍高速に
Metaが開発を進めるセグメンテーションモデル「SAM 3.1」では、新たに「オブジェクト多重化（object multiplexing）」という仕組みが導入され、1回の計算で最大16個の物体を同時に追跡できるようになりました。これにより、従来と比べて動画処理の速度が約... -
Metaが「TRIBE v2」を公開 人間の脳の反応を予測する基盤モデルとは
Metaは、人間の脳が視覚や聴覚の刺激にどのように反応するかを高精度に予測する基盤モデル「TRIBE v2（Trimodal Brain Encoder）」を発表しました。700人以上・500時間超のfMRI（機能的MRI）データを学習したこのモデルは、新しい被験者や言語、タスクに対... -
脳活動を個人差なく高精度予測 Metaの新モデル「TRIBE v2」が神経科学とAIをつなぐ
Metaが公開した新たな脳活動予測モデル「TRIBE v2」は、映画やオーディオブックを視聴・聴取しているときの脳の反応を、高い精度でシミュレーションできると報告されています。しかも、個々人の脳データで再学習（リトレーニング）しなくても、以前の手法... -
メタ、自社開発AIチップ「MTIA」の進化を公開 次世代AI体験を支えるカスタムシリコン戦略とは
米メタ（Meta）は、自社開発のAI向けチップ「Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）」の進化について新たな情報を公開しました。AIモデルの高度化と多様化が加速するなか、汎用GPUだけに依存しない「カスタムシリコン」戦略が、今後の生成AIやS... -
メタがAMDと複数年提携 最大6GW級データセンターでAIインフラ強化へ
米メタ（旧Facebook）は、半導体大手AMDと複数年にわたる新たな提携を結び、最新のGPU「Instinct」シリーズを自社のグローバルインフラに本格導入すると発表しました。計画中のデータセンター容量は約6ギガワット（GW）規模に達するとされ、生成AIを含む大... -
Metaの「Segment Anything」モデル、米研究機関が洪水監視のリアルタイム河川マッピングに活用
Metaが公開した画像認識AI「Segment Anything Models（SAM）」が、米国の研究機関による洪水監視と災害対応の高度化に活用されている。USRA（Universities Space Research Association）とUSGS（米国地質調査所）は、このモデルを河川マッピングに特化して...
