⚡ TL;DR: あなたのモデル、ハードの限界に対して「あと何倍」速くできるか即答できますか？ SOLARはPyTorch/JAXのコードから理論上の最速値（Speed-of-Light）を自動かつ検証付きで導き出します。 タイトル: SOLAR: AI-Powered Speed-of-Light Performance Analysis URL: 📌 ポイント ・🤖 LLMがコードを中間表現に翻訳→元コードと数値比較で正しさを検証する「生成して検証」方式 ・🧮 添字（einsum）構造だけから計算量とメモリ往復量を閉形式で算出する決定論的バックエンド ・🎚 非融合・融合・キャッシュ考慮の3段階でルーフライン上限を多段解析 ・✅ KernelBench 270問で演算子カバレッジ100%、SOL違反ゼロ（既存FLOPカウンタは75〜84%） ・🚀 ヘッドルームはL3で最大54.6倍、融合解析でさらに7.8倍の余地を発見 ・🦾 Jetson Thor上のロボット3モデルは全てメモリバウンド、500Hz制御には現状の19.7倍の帯域が必要 ・🔄 逆ルーフラインで目標レイテンシに必要な最低ハード性能を逆算 🌍 一言: 生成AIの柔軟さと数式計算の厳密さを組み合わせ、性能チューニングとハード選定を実機なしで加速できる実用的な土台だと感じます。 #DeepLearning# #Performance#

AIリアルタイム声質変換アプリ「Voidol Plugin Package - Powered by リアチェンvoice -」から #simpαtix# モデルがリリースされることになったのです～✨ この発売を記念してなんと新曲『#わたしの好きな声がする』の楽曲コンペも実施です～🎉# ボイスモデルをチェックです～🗣️

片山さつき財務大臣が孫正義氏やオープンAI・メガバンクの幹部と会談　新型AIのリスクで対応策を議論「徹底的に防御策を」孫正義氏(TBS NEWS DIG Powered by JNN) #Yahooニュース#

【Pippit Creative Partner Program】 この度、AIコンテンツ制作プラットフォーム「Pippit」のCreative Partner Program（CPP）に参加することとなりました。 Pippitは、CapCut Commerce Proからリブランドされた「Powered by CapCut」のAIクリエイティブプラットフォームです。AIを活用した動画・画像制作をはじめ、コンテンツ制作やマーケティングを幅広くサポートしています。 また、Seedance 2.5やMiniMax H3などのモデルに加え、Marketing StudioやStory Studio、独自のAIスキルなど、さまざまな機能が搭載されており、映像制作における表現やアイデアの引き出しを広げてくれます。 この度、Creative Partnerとしてご招待いただき、正式なAcceptance Letterもいただき、誠にありがとうございます。 今後はCPPの活動を通じて、実際の映像制作にPippitを取り入れながら、その可能性を探り、新たな映像表現にも挑戦してまいります。 このような貴重な機会をいただき、Pippit Creator Operations Teamの皆様に心より感謝申し上げます。 引き続き、Pippitの特性を活かしながら、皆様に楽しんでいただける作品づくりに取り組んでまいります🎬 @pippitofficial #Pippit# #PippitCPP# #AIcreator# #kasamacura# #CapCut#

🏗 一行の関数なら書けるAIも、「アプリ一式をゼロから作って」と言われると途端に崩れます。ファイルをまたいだ設計、噛み合うインターフェース、延々と続く不整合のデバッグ——これは個人技ではなく、チーム戦だからです。 そこで本研究は、AIエージェントに本物の開発チームを演じさせます。まず複数のArchitectが互いに異なる設計案（Software Design Sketch）を競って描き、CTO役が構造の妥当さやインターフェースの整合性を0〜8点で採点して最良案を選定。選ばれた設計は、ファイル所有者・公開API・依存関係・非循環性まで機械が検証できる「契約」へと正規化されます。 実装フェーズでは、Developerたちが依存関係の順に沿って自分の担当ファイルだけを、必要最小限の文脈で書いていきます。協調はGitで軽量に。各自がブランチにコミットする際、変更した公開シンボルや影響先を構造化メモに残すので、ファイル本文を共有せずともインターフェースの変更だけが伝播します。仕上げはQA役が依存レイヤーごとにテストを走らせ、失敗を担当者へ差し戻して直させる。まさに人間のチーム開発そのものです。 この CodeTeam: An LLM-Powered Multi-Agent Framework for Repository-Level Code Generation は、本物のpytestで検証するNL2Repo-Benchで平均42.3%のテスト通過率（SFT設定）を達成し、19リポジトリ中15でベースラインのCodeSに勝利しました。構造の良さが、実際に動くコードの正しさへとつながっている点が見どころです。 URL: #CodeGeneration# #AIAgents#