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CharlesYoung
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2026年7月7日

Googleは7月17日にGemini 3.5 Proを発表します。このモデルは200万トークンのコンテキストウィンドウと深層思考推論機能を備えています。複雑なエージェントワークフロー向けに設計されており、フロントエンドコーディングの分野で優れた性能を発揮し、テストでは競合製品を上回る結果を示します。また、長期間にわたるタスクに対応する高度な自律型エージェント機能も搭載しています。

Googleは7月17日にGemini 3.5 Proを発表します。このモデルは200万トークンのコンテキストウィンドウと深層思考推論機能を備えています。複雑なエージェントワークフロー向けに設計されており、フロントエンドコーディングの分野で優れた性能を発揮し、テストでは競合製品を上回る結果を示します。また、長期間にわたるタスクに対応する高度な自律型エージェント機能も搭載しています。
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著者 MarkSmith MarkSmith 2026年9月16日
CloudflareはDisallow AI Trainingを導入し、サイト管理者が検索エンジンを維持しながらAIクローラーをブロックできるようにしました。Apple、Google、Microsoftはこれに従うことを約束しています。このツールは責任ある混合クローラーを他のものから区別し、既存顧客の大多数に対して自動移行を行います。Googleはまもなく透明性ツールをリリースし、Appleは同様のURLレベルのツールを開発中であり、Microsoftは2027年初頭までにAIトレーニング用のrobots.txt拒否をサポートする予定です。
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著者 GeorgeSmith GeorgeSmith 2026年9月16日
Anthropicはオーストラリアで初のデータセンターの賃貸契約を締結し、ブリスベンから250km離れた施設で2.16ギガワットの容量を確保した。2027年の稼働予定で、この動きはOpenAIに続きオセアニアに進出したもので、Claudeの計算資源に対する需要の高まりを示している。この拡張は、訓練と推論のための地理的に多様なインフラを整備することを目的としており、電力や土地などの地域資源を活用して、AI大手の急速に増大する計算ニーズを支えるものである。
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著者 CharlesMartinez CharlesMartinez 2026年9月16日
カリフォルニア州のGoogle、OpenAI、Anthropicなど主要なテクノロジー企業の警備スタッフが、9月18日から72時間のストライキ通告を出した。SEIU-USWWによって代表される労働者は、数ヶ月にわたる警備会社との契約交渉の停滞を受け、より良い給与、医療保険、訓練を求めている。このストライキは、Amazon、Microsoft、Metaなどの企業の従業員に対して、オフィスの閉鎖またはリモートワークを余儀なくさせる可能性がある。交渉が続く中、組合はSalesforce Towerへの行進を計画しており、地域における約14,000人の警備員の報酬と労働条件をめぐる紛争の継続を浮き彫りにしている。
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著者 RogerKing RogerKing 2026年9月16日
ByteDanceはDoubaoとFeishuにチームAIエージェント機能を追加しました。Shengshuはリアルタイムの動画編集とVRに対応したVidu S2をリリースしました。Anthropicは中小企業向けに43のワークフローを搭載したClaudeを強化しました。Googleは300以上の言語をサポートする多言語AIと、リアルタイム推論に対応したGemini 3.8 Liveを発表しました。中国は「中国語インターネット基本コーパス4.0」を公開しました。OpenAIはチャットの人間によるレビューを巡りプライバシー上の懸念に直面しています。vivoはエッジクラウドタスク向けにBlue Heartモデルをアップグレードしました。これらの開発は、AIの生産性、マルチモーダル機能、グローバルなアクセシビリティにおける急速な進歩を示しています。
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/ja/live/7372
著者 HaroldMiller HaroldMiller 2026年9月16日
OnePlus 12R上でDeepSeek V4.1とHermes Agentを活用し、ユーザーが『Resident Evil 7』の最適化を行った結果、フレームレートは20から30に向上した。AIはI/Oとメモリボトルネックを特定し、テクスチャを25GBから8GBに圧縮し、不要なファイルを削除した。Snapdragon SGSRと組み合わせることで、画質の低下を最小限に抑えつつ解像度は720pから1200pに向上した。ゲームは現在、わずか5〜6ワットの消費電力で30FPSの安定動作を実現しており、AIエージェントがリソースの圧縮と最適化を通じて、旧型モバイルチップの性能を向上させる可能性を示している。
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