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RogerMartinez
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2026年2月6日

美団のLongCatチームは、エキスパートのスケーリングではなく新規の埋め込み拡張手法を採用した言語モデル「LongCat-Flash-Lite」を発表した。総パラメータ数685億ながら、効率的なN-gram埋め込み層により推論ごとに29億～45億のパラメータのみを活性化させる。 システム最適化により500-700トークン/秒の処理速度を実現。SWE-Bench（54.4%）などのエージェント・コーディングベンチマークで首位を保持し、MMLUでは85.52点を記録。本モデルは完全オープンソース化されました。

美団のLongCatチームは、エキスパートのスケーリングではなく新規の埋め込み拡張手法を採用した言語モデル「LongCat-Flash-Lite」を発表した。総パラメータ数685億ながら、効率的なN-gram埋め込み層により推論ごとに29億～45億のパラメータのみを活性化させる。 システム最適化により500-700トークン/秒の処理速度を実現。SWE-Bench（54.4%）などのエージェント・コーディングベンチマークで首位を保持し、MMLUでは85.52点を記録。本モデルは完全オープンソース化されました。 美団のLongCatチームは、エキスパートのスケーリングではなく新規の埋め込み拡張手法を採用した言語モデル「LongCat-Flash-Lite」を発表した。総パラメータ数685億ながら、効率的なN-gram埋め込み層により推論ごとに29億～45億のパラメータのみを活性化させる。 システム最適化により500-700トークン/秒の処理速度を実現。SWE-Bench（54.4%）などのエージェント・コーディングベンチマークで首位を保持し、MMLUでは85.52点を記録。本モデルは完全オープンソース化されました。
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著者 BillyMartinez BillyMartinez 2026年6月8日
アリババはAI事業を再編し、同益大型モデル部門とFuture Life LabをCEOのウー・ヨンミンが率いる新設されたToken Foundry部門に統合しました。ジョウ・ジンレンがAI未来研究所の所長に任命されました。Qwen-3.7モデルはコーディング分野で世界トップ3にランクインしています。アリババのAI事業は商業化の段階に入っています。
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著者 BruceSmith BruceSmith 2026年6月8日
テンセント・ハイおよび主要な研究機関は、インストラクション駆動型のオーディオ編集における初の大規模ベンチマークであるMMAEを発表しました。テストの結果、現在のAIモデルでは正確なマッチング率が5％未満であり、精密なオーディオ編集における大きな欠陥が明らかになりました。MMAEは2000件の実世界のサンプルと17,741個のメトリクスを使用して、音声、音楽、音声認識における編集精度を評価します。
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著者 EricYoung EricYoung 2026年6月8日
盛書科技と華策影業は戦略的パートナーシップを結び、盛書科技のViduビデオ生成モデルを活用したAI視聴覚制作センターを立ち上げました。彼らの目的は、AIによるバーチャル制作と従来の撮影技術を統合し、AIを活用した映画・テレビ番組の教育プログラムを開発すること、そして現場での撮影にAIソリューションを導入して効率を向上させコストを削減することであり、これはインテリジェントで産業化された映画制作への一歩となります。
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著者 MarkSanchez MarkSanchez 2026年6月8日
KuaiKan Comicsは、創業者のChen Anniが主導するAIデジタルライフ製品「Livo」を発表しました。この製品は、AIGCを活用して13,000のコミックIPを自律的なデジタルワールドに変えることを目的としています。現在デモテスト段階にあるLivoは、知覚機能、リアルタイムインタラクション、感情応答メカニズムを備えており、従来のチャプター単位での課金方式から、エクスペリエンスや関係性に基づく課金方式へと移行することで、ARPPUを向上させることを目指しています。
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著者 RogerMartinez RogerMartinez 2026年6月8日
シャオミは17Tシリーズの発表会で人型ロボットを披露し、自律的な電話の把持や音量キーによるズーム操作を実演しました。このロボットは2017年から研究開発が始まり、「铁蛋」と「铁大」というモデルがあり、2023年にはロボット会社も設立されました。3月には自動車工場で3時間連続運用を行い、90.2％の成功率を達成しました。アップグレードされたCyberOneバイオニックハンドでは音量が60％減少し、操作性も向上しました。これはシャオミのエンボディドインテリジェンスが産業分野から日常生活へと応用範囲を広げており、ロボット産業化が加速する可能性を示しています。
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