オープンソース、最高の価値！Mistral AIは、マルチモーダル理解とインテリジェントな実行機能を統合したMinistral 3シリーズのモデルをリリースしました。X-Danceデータセットは、ハイダイナミックなダンスから日常の動作まで、人間のアニメーション生成のための多次元テストを可能にします。
最近、Mistral AI チームは、高効率モデル シリーズ Ministral 3 をオープンソース化し、3B、8B、14B の 3 つのモデル パラメータ オプションを提供しています。各パラメータには、Basic、Command、Inference の 3 つのバージョンがあり、すべて Apache 2.0 ライセンスに基づいてライセンスされます。
Ministral-3-14Bは、シリーズ最大のパラメータを持つモデルとして、クラス最高のパフォーマンスを提供し、さらに大型のMistral Small 3.2-24Bモデルに匹敵します。ローカル展開に最適化されており、小型でリソースが限られたデバイスでも高いパフォーマンスを維持します。
Ministral-3-14B は、マルチモーダル理解とインテリジェント実行機能を統合します。視覚面では、画像コンテンツを直接分析し、視覚情報に基づいてテキスト コンテンツを生成できます。同時に、多言語サポートにより、英語、中国語、日本語など、数十の主要言語をカバーしています。このモデルは、強力な 256K コンテキスト ウィンドウを採用しており、複雑で長いシーケンス タスクの処理を強力にサポートします。
HyperAIウェブサイトでは、Ministral-3-14B Instructのワンクリック展開をご利用いただけます。ぜひお試しください！
オンラインでの使用:https://go.hyper.ai/EGIY2
12月1日から12月5日までのhyper.ai公式ウェブサイトの更新の概要は次のとおりです。
* 高品質の公開データセット: 5
* 高品質なチュートリアルのセレクション: 5
* 今週のおすすめ論文：5
* コミュニティ記事の解釈：5件
* 人気のある百科事典のエントリ: 5
12月締め切りのトップカンファレンス：1
公式ウェブサイトにアクセスしてください:ハイパーアイ
公開データセットの選択
1. UniCode進化アルゴリズム問題生成データセット
UniCodeは、進化的生成戦略を用いて構築されたアルゴリズム問題とテストケースの自動データセットです。従来の静的で手動で生成された問題セットに代わる、より多様で難易度が高く、堅牢なプログラミング問題リソースを提供することを目的としています。体系的な問題生成と検証のパイプラインを通じて、このデータセットは、アルゴリズム研究、コード生成モデルの評価、競技トレーニングに適した、構造化され、難易度が高く、かつ汚染されていない問題とテストデータを構築します。
直接使用します:https://go.hyper.ai/YBBcI
2. VAP-Data ビジュアルモーションパフォーマンスデータセット
ByteDanceと香港中文大学が共同でリリースしたVAP-Dataは、現在、セマンティック制御動画生成データセットとしては最大規模です。制御動画生成、制御モーション合成、マルチモーダル動画モデルのための高品質なトレーニングおよび評価ベンチマークを提供することを目的としています。このデータセットには、厳選された9万点以上のペアサンプルが含まれており、コンセプト、スタイル、アクション、ショットの4つのセマンティックカテゴリにわたる100のきめ細かなセマンティック条件を網羅しています。各セマンティックカテゴリには、相互に整合した動画インスタンスの複数のセットが含まれています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/wUrHs
3. 真菌の多クラス顕微鏡的真菌顕微鏡画像データセット
Fungi MultiClass Microscopic は、画像分類とディープラーニング研究のための高品質な顕微鏡画像データセットであり、医療菌学や農業病理診断などの分野に信頼性の高いトレーニングおよび評価データ リソースを提供するように設計されています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/ZHUaY
4. X-Dance 画像駆動型ダンスモーションデータセット
X-Danceは、南京大学がテンセントおよび上海人工知能研究所と共同で公開したテストデータセットです。画像から動画へのアニメーション生成に特化して設計されており、実世界のシナリオにおいて、同一性保持、時間的一貫性、時空間的不整合といった課題に対処する際のモデルの堅牢性と汎化能力を評価することを目的としています。
直接使用します:https://go.hyper.ai/QXsNo
5. 3EED言語駆動型3D理解データセット
3EEDは、香港科技大学（広州）が南洋理工大学、香港科技大学などの機関と共同で公開した、マルチプラットフォーム、マルチモーダルな3Dビジュアルグラウンディングデータセットです。NeurIPS 2025に採択されており、実際の屋外シーンにおける言語駆動型3Dターゲット位置推定タスクのモデル実行を支援し、モデルのクロスプラットフォーム堅牢性と空間理解能力を包括的に評価することを目的としています。
直接使用する: https://go.hyper.ai/gC8Fq
選択された公開チュートリアル
1. ジェスチャー認識に基づく3Dクリスマスツリー
3Dクリスマスツリーは、molecularmmeng020425がリリースした革新的なプロジェクトです。没入感のある映画のような視覚体験を提供します。ReactとThree.js（R3F）をベースに構築されたこのプロジェクトは、高度なAIジェスチャー認識技術を活用しており、ユーザーはジェスチャーを使ってクリスマスツリーの形状（集合と分散）を簡単に制御し、視点を自由に回転させることができます。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/LpApP
2. Ministry-3-14B-Instructのワンクリック展開
Ministral-3-14B-Instruct-2512は、Mistral AIがリリースしたマルチモーダルモデルです。マルチモーダル（テキストと画像）と多言語機能をサポートし、高いパフォーマンスとコスト効率を実現します。NVIDIAなどのパートナーによる最適化技術と組み合わせることで、このモデルは様々なハードウェア上で効率的に動作し、エッジコンピューティング、エンタープライズ展開、その他のシナリオに適しており、開発者にAIアプリケーションの構築と展開のための強力なツールを提供します。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/EGIY2
3. SAM3: 視覚セグメンテーションモデル
SAM3は、Meta AIが開発した高度なコンピュータビジョンモデルです。このモデルは、テキスト、例、視覚的な手がかりを用いて、画像や動画内のオブジェクトを検出、セグメント化、追跡できます。オープンボキャブラリのフレーズ入力をサポートし、強力なクロスモーダルインタラクション機能を備え、セグメンテーション結果をリアルタイムで修正できます。SAM3は、画像および動画のセグメンテーションタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、既存システムの2倍の性能を誇ります。また、ゼロショット学習もサポートしています。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/PEaVo
4. FLUX.2-dev: 画像生成・編集モデル
FLUX.2は、Black Forest Labsが開発したAI画像モデルです。現実世界のクリエイティブワークフロー向けに特別に設計されています。最大10枚の画像を参照し、最大4MP解像度の高品質画像を生成します。優れたディテールとテキストレンダリング機能を備えています。視覚言語モデルとストリームトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせることで、現実世界の知識理解と画像生成品質を大幅に向上させ、オープンイノベーションとビジュアルインテリジェンス技術の幅広い応用を促進します。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/4abhg
5. F5-E2 TTS は、わずか 3 秒であらゆるトーンを複製できます。
F5-TTSは、上海交通大学、ケンブリッジ大学、吉利汽車研究所（寧波）有限公司が共同でオープンソース化した高性能テキスト音声合成（TTS）システムです。ストリームマッチングを用いた非自己回帰生成法と拡散トランスフォーマー（DiT）技術を組み合わせ、ゼロショット学習により、追加の教師なしに元のテキストから自然で流暢、かつ忠実な音声を迅速に生成できます。中国語や英語を含む多言語合成をサポートし、長文テキストからの音声合成も効率的に行えます。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/8YCMD
今週のおすすめ紙
1. コード基盤モデルからエージェントとアプリケーションまで：コードインテリジェンスに関する包括的な調査と実践ガイド
この研究では、データ構築、事前トレーニング、プロンプトパラダイム、コード事前トレーニング、教師あり微調整、強化学習、自律プログラミングエージェントの構築など、コードベースの LLM のライフサイクル全体を調査するための包括的な統合分析および実践ガイドライン (一連の分析および探索的実験を含む) を体系的に統合して提供します。
論文リンク:https://go.hyper.ai/xvPZN
2. DeepSeek-V3.2: オープン大規模言語モデルの限界を押し広げる
本稿では、高い計算効率を維持しながら、優れた推論能力とエージェント性能を実現するモデル、DeepSeek-V3.2を紹介します。DeepSeek-V3.2の主要な技術的ブレークスルーは、主に以下の3点です。スパースアテンション機構DeepSeek Sparse Attention (DSA)、スケーラブルな強化学習フレームワーク、そして大規模エージェントタスク合成パイプラインです。
論文リンク:https://go.hyper.ai/pVyE9
3. LongVT: ネイティブツール呼び出しによる「長い動画で考える」ことの奨励
本論文では、ツール思考のインターリーブされたマルチモーダルな連鎖を通じて「長尺動画に関する深い思考」を可能にする、エンドツーエンドのインテリジェントボディフレームワークであるLongVTを提案する。LongVTは、LMMが持つ時間的ポジショニング機能をネイティブビデオトリミングツールとして活用し、特定のビデオセグメントに正確に焦点を合わせ、ビデオフレームをより細かくリサンプリングする。
論文リンク:https://go.hyper.ai/ho70t
4. Z-Image: シングルストリーム拡散トランスフォーマーを用いた効率的な画像生成基盤モデル
本論文では、Scalable Single-Stream Diffusion Transformer（S3-DiT）アーキテクチャに基づく、60億パラメータの高効率生成モデルZ-Imageを提案します。これは、「スケールオンリー」パラダイムに挑戦するものです。研究者らはこれを基に、数段階の蒸留スキームと学習後報酬を組み合わせたZ-Image-Turboモデルをさらに開発しました。このモデルは、エンタープライズグレードのH800 GPUで1秒未満の推論レイテンシを実現すると同時に、コンシューマーグレードのハードウェア（VRAM 16GB未満）との互換性も維持しているため、導入のハードルを大幅に下げています。
論文リンク:https://go.hyper.ai/qqSwp
5. Qwen3-VL技術レポート
本稿では、Qwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルであるQwen3-VLを紹介します。Qwen3-VLは、幅広いマルチモーダルベンチマークにおいて卓越したパフォーマンスを発揮しています。このモデルは、最大256Kトークンのインターリーブコンテキストをネイティブにサポートし、テキスト、画像、動画情報をシームレスに統合します。モデルファミリーには、高密度アーキテクチャ（2B/4B/8B/32B）とハイブリッドエキスパートアーキテクチャ（30B-A3B/235B-A22B）が用意されており、様々なシナリオにおけるレイテンシと品質のトレードオフに対応します。
論文リンク:https://go.hyper.ai/8HkMJ
AIフロンティアに関するその他の論文:https://go.hyper.ai/iSYSZ
コミュニティ記事の解釈
1. 無秩序なタンパク質アセンブリの予測力を再構築: NVIDIA、MIT、オックスフォード大学、コペンハーゲン大学、Peptone などが生成モデルと新しいベンチマークをリリースします。
英国を拠点とするタンパク質分析技術開発企業Peptone、NVIDIA、そしてMITからなる共同チームが、2つの重要なブレークスルーを達成しました。1つ目は、体系的評価フレームワーク「PeptoneBench」です。このフレームワークは、SAXS、NMR、RDC、PREといった複数のソースから得られた実験データを統合し、最大エントロピー再重み付けなどの統計手法を組み合わせることで、実験結果と理論予測の厳密な定量的比較を実現します。2つ目は、生成モデル「PepTron」です。拡張された合成IDRデータセットでトレーニングされたこのモデルは、特に無秩序領域のモデリング能力を強化し、無秩序タンパク質の構造多様性をより適切に捉えることを可能にします。
レポート全体を表示します。https://go.hyper.ai/YBd9t
2. オンライン チュートリアル | 画像生成における最先端の FLUX.2 は、最大 10 枚の画像を同時に参照できるため、文字/スタイルの一貫性が極めて高くなります。
Black Forest Labsは、長らく沈黙を破り、次世代画像生成・編集モデル「FLUX.2」をオープンソース化し、カムバックを果たしました。2024年にリリースされたFLUX.1は、人物、特に実在の人物の画像生成において、ほぼリアルな結果を実現しました。そして今回、FLUX.2のアップグレード版は、画像品質とクリエイティブな柔軟性において新たな高みに到達し、指示理解、ビジュアル品質、ディテールレンダリング、そして出力の多様性において、最先端（SOTA）レベルを達成しました。
レポート全体を表示します。https://go.hyper.ai/wLDRW
3. イベントプレビュー | 上海イノベーションラボ、TileAI、Huawei、Advanced Compiler Lab が上海に集結。TVM、TileRT、PyPTO、Triton がそれぞれの強みを披露。
第8回Meet AI Compilerテクニカルサロンが12月27日に上海イノベーションアカデミーで開催されます。本セッションでは、上海イノベーションアカデミー、TileAIコミュニティ、Huawei HiSilicon、Advanced Compiler Labの専門家が登壇し、ソフトウェアスタック設計、オペレータ開発、パフォーマンス最適化に至るまで、テクノロジーチェーン全体にわたる知見を共有します。TVMのクロスエコシステム相互運用性、PyPTOのフュージョンオペレータの最適化、TileRTによる低レイテンシシステム、Tritonによるマルチアーキテクチャアクセラレーションといったトピックを取り上げ、理論から実装までの包括的な技術パスを紹介します。
レポート全体を表示します。https://go.hyper.ai/x6po9
4. スタンフォード大学、北京大学、UCL、カリフォルニア大学バークレー校が協力し、CNN を使用して 810,000 個のクエーサーから 7 つの希少なレンズ状サンプルを正確に識別しました。
スタンフォード大学、SLAC国立加速器研究所、北京大学、イタリア国立天体物理学研究所ブレラ天文台、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、カリフォルニア大学バークレー校など、数多くの研究機関から構成されるチームが、DESI DR1のスペクトルデータで強力な重力レンズとして機能するクエーサーを特定するためのデータ駆動型ワークフローを開発し、これまで小さかったクエーサーのサンプルサイズを大幅に拡大しました。
レポート全体を表示します。https://go.hyper.ai/6s2FB
5. 2% にしか到達していないため、サム・アルトマンの人間による ID 検証インフラストラクチャへの賭けは、世界的な規制上のジレンマに直面しています。
AIの真正性を見極めることが難しい時代において、サム・アルトマン氏とアレックス・ブラニア氏は虹彩認証を用いたグローバルな「人間認証」システムを構築していますが、Tools for Humanityの事業拡大は大きな圧力に直面しています。フィリピンはプライバシーと不当な影響力を理由にデータサービスを停止し、他のいくつかの国も審査に着手しています。「10億人のユーザー」というビジョンと、現在のわずか1,750万人のユーザー数とのギャップは拡大し続けています。潤沢な資金と優秀なチームを擁しているにもかかわらず、プライバシーと規制に関する懸念は、Tools for Humanityの将来にとって長期的な懸念事項であり続けるでしょう。
レポート全文はこちら：https://go.hyper.ai/KL1Dq
人気のある百科事典の項目を厳選
1. DALL-E
2. ハイパーネットワーク
3. パレートフロント
4. 双方向長短期記憶（Bi-LSTM）
5. 相互ランク融合
ここには何百もの AI 関連の用語がまとめられており、ここで「人工知能」を理解することができます。
12月締め切りのトップカンファレンス
主要な人工知能学会をワンストップで追跡:https://go.hyper.ai/event
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また来週お会いしましょう！
HyperAIについて Hyper.ai
HyperAI（hyper.ai）は、中国をリードする人工知能とハイパフォーマンス・コンピューティングのコミュニティである。国内データサイエンス分野のインフラとなり、国内開発者に豊富で質の高い公共リソースを提供することに注力しています。
* 1800以上の公開データセットの国内高速ダウンロードノードを提供
* 600以上の古典的で人気のあるオンラインチュートリアルが含まれています
* 200 以上の AI4Science 論文ケースを解釈
* 600 以上の関連用語クエリをサポート
*Apache TVM の最初の完全な中国語ドキュメントを中国でホストします
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