クローズドβテストへの参加者を引き続き募集しており、報酬は最大200円です。

HyperAIユーザーによる実際の実験の共有

「DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow」がHyperAIウェブサイトの「チュートリアル」セクションで公開されました。画像をアップロードするだけで、正確なOCRテキスト解析が可能になります。ぜひお試しください！

Polymathic AI研究チームは、Transformerアーキテクチャをベースとし、主に流体のような連続体ダイナミクスに特化した基本モデルであるWalrusを提案しました。Walrusは、事前学習段階で、天体物理学、地球科学、レオロジー、プラズマ物理学、音響学、古典流体力学など、複数の分野を網羅する19の非常に多様な物理シナリオをカバーします。その結果、Walrusは下流タスクの短期予測と長期予測の両方において、従来の基本モデルを上回る性能を示すことが示されました。

2.2-2.6 選定されたAI論文

DeepSeekの新しいモデルに着想を得たBGI Genomicsと浙江智江研究所の研究者で構成されるGenosチームは、ゲノムモデリング専用の「プラグイン」であるGengram（Genomic Engram）を開発しました。わずか約2,000万個のパラメータで、複数のゲノムタスクにおける最先端（SOTA）記録を破り、ゲノムモデリングのボトルネックを克服する革新的なソリューションを提供します。

HyperAl は、1 月 26 日から 30 日にかけて、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅した、非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。

現在、大規模、多波長、広視野、高深度の天体観測により、天文学はかつてないほどデータ集約的な時代へと突入しています。ユークリッド宇宙望遠鏡、ルービン天文台、ローマン宇宙望遠鏡といった次世代施設の稼働により、宇宙はかつてない規模と精度で体系的に地図化されています。これらの観測は、 [...]

選定されたAI論文（1月26日～30日）

ロボティクススタートアップのSkild AIは、シリーズC資金調達で14億ドルを調達し、企業価値は140億ドルを超えました。このラウンドは日本のソフトバンクグループが主導し、NVIDIAのNVentures、マッコーリー・キャピタル、そしてAmazon創業者のジェフ・ベゾス氏が設立したBezos Expeditionsなどの戦略的投資家が参加しました。サムスン、LG、シュナイダーエレクトリック、Salesforce Venturesも参加しました。

Basecamp Research、NVIDIA、そして複数のトップクラスの学術機関からなる共同研究チームが、メタゲノム基本モデル「EDENシリーズ」を共同で構築しました。種をまたぎ、環境情報と関連した膨大な自然進化データから学習することで、生物設計の深層「文法」と普遍的な原理を初めて体系的に抽出しました。

「TRELLIS.2 3D生成デモ」は、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）の「チュートリアル」セクションで公開されています。効率的な3Dモデル生成をぜひご体験ください！

カリフォルニア大学の研究チームは、標準的なシリコンフォトダイオードの表面に特殊な光子捕捉テクスチャ（PTST）構造を設計し、ノイズ耐性に優れた全結合型ニューラルネットワークを導入しました。このネットワークは、デバイスで測定された光電流信号から元のスペクトルをインテリジェントに計算し、直接再構築することができます。この手法により、分光計は長波長域でより高い信号対雑音比を実現できるだけでなく、全体的な性能も従来のシリコンベースの分光計を上回ります。

HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。

選定されたAI論文（1月19日～23日）

本稿では、身体性知能に関連する高品質なデータセット、オンラインチュートリアル、論文を体系的にまとめ、さらなる学習と研究のための参考資料を提供します。hyper.ai にアクセスして、さらに高品質なリソースをご覧ください。

ドイツのゲーテ大学の研究チームは、タンパク質配列、ドメイン構成、三次元構造、機能、発現パターンといった多層データを統合し、計量学習を用いて「ヒトE3リガーゼゲノム」を分類しました。この手法は、E3酵素の従来の分類（RING、HECT、RBRクラス）を非定型的なメカニズムまで拡張し、機能的構成を解明し、多サブユニット複合体と単量体酵素を区別し、E3酵素を基質および潜在的な薬剤標的にマッピングすることに成功しました。

イェール大学の研究チームは最近、一般化された大規模言語モデルを多数の専門化学専門家からなる協働システムに変換するMOSAICモデルを提案しました。専門分業を通じて、モデルの錯覚を効果的に抑制し、定量化可能な不確実性評価を提供し、反応記述から完全な実験スキームまでの体系的な生成を実現します。これにより、創薬や材料開発などの分野における科学研究の効率が大幅に向上すると期待されています。

「GLM-Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！

清華大学とシカゴ大学の研究チームは、1980年から2025年までの4,130万件の自然科学論文と537万人の科学者からなる膨大なデータセットを用いて、AIツールが科学研究に与える真のインパクトを体系的に評価しました。この研究では、AIが個人の研究成果と学術的影響力を大幅に高める一方で、知識空間の縮小と集団レベルでの学術的交流の集中化につながることが明らかになりました。言語モデルを通してAI研究を特定し、「知識の幅」などのイノベーション指標を導入することで、本論文はAI for Scienceの背後にある見過ごされてきた構造的コストを明らかにし、AIが研究エコシステムをどのように変革しているかを理解するための重要な証拠を提供しています。

HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。

「Qwen-Image-2512：よりリアルな肖像画と自然風景画像の生成」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！

プリンストン大学とコロラド鉱山大学の共同研究チームは、機械学習に基づく効率的な予測手法を提案しました。この手法では、大規模言語モデルを用いてMOFの構造配列から自由エネルギーを直接予測することで、計算コストを大幅に削減し、MOFのハイスループットかつスケーラブルな熱力学評価を可能にします。

HyperAIの製品エクスペリエンスとコア機能をさらに向上させるため、新たな社内テストを正式に開始します。厳選されたユーザーの皆様にプラットフォームの機能を体験いただき、製品の詳細を磨き上げるためのご協力をいただければ幸いです。💻 クラウドプラットフォームとGPUコンピューティングパワーを長期的に必要としている方、🙋‍♀️ 技術的なバックグラウンドをお持ちの方、ぜひご参加ください。[...]

HyperAlは、12月8日から12日にかけて、インテリジェントエージェント、コンピュータービジョン、TTSなど複数の分野を網羅し、非常に価値が高く、幅広く応用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。（日程と代表分野は実際の状況に応じて調整されます。）

2025年、AI業界のナラティブロジックは激しい解体の道を辿っている。数千億ドル規模の設備投資（CapEx）と収益の伸び悩みが衝突し、「バブル」かどうかを判断する場は既に満杯だ。アルファベットの2,000億ドルの時価総額の消滅から、ChatGPTの驚異的な損失ブラックホールに至るまで、テクノロジーは実利主義に屈せざるを得なくなっているようだ。

CleaveNetは、MITとハーバード大学の共同チームによって提案されたAIベースのエンドツーエンド設計プロセスであり、この課題に対処するために設計されています。このプロセスは、予測モデルと生成モデルの協働作業を通じて、プロテアーゼ基質設計の既存のパラダイムに革命をもたらし、関連する基礎研究と生物医学開発に全く新しいソリューションを提供することを目指しています。

「HY-MT1.5-1.8B：多言語ニューラル機械翻訳モデル」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひその超高速翻訳機能を体験してください！

2025年第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成功裏に終了しました。

2023年に設立された、身体知能企業であるFieldAIは、ジェフ・ベゾス、インテル、NVIDIA、ビル・ゲイツ、サムスンなどの投資家から、2年足らずで4億500万ドル以上の資金を調達しました。コアチームのメンバーは、NASA JPL、DeepMind、テスラ、SpaceXといった大手企業出身者で、同社は様々なタイプのロボットと連携し、様々な環境に適応できる「汎用ロボット知能脳」の開発に取り組んでいます。

クローズドβテストへの参加者を引き続き募集しており、報酬は最大200円です。

HyperAIユーザーによる実際の実験の共有

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Polymathic AI研究チームは、Transformerアーキテクチャをベースとし、主に流体のような連続体ダイナミクスに特化した基本モデルであるWalrusを提案しました。Walrusは、事前学習段階で、天体物理学、地球科学、レオロジー、プラズマ物理学、音響学、古典流体力学など、複数の分野を網羅する19の非常に多様な物理シナリオをカバーします。その結果、Walrusは下流タスクの短期予測と長期予測の両方において、従来の基本モデルを上回る性能を示すことが示されました。

2.2-2.6 選定されたAI論文

DeepSeekの新しいモデルに着想を得たBGI Genomicsと浙江智江研究所の研究者で構成されるGenosチームは、ゲノムモデリング専用の「プラグイン」であるGengram（Genomic Engram）を開発しました。わずか約2,000万個のパラメータで、複数のゲノムタスクにおける最先端（SOTA）記録を破り、ゲノムモデリングのボトルネックを克服する革新的なソリューションを提供します。

HyperAl は、1 月 26 日から 30 日にかけて、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅した、非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。

現在、大規模、多波長、広視野、高深度の天体観測により、天文学はかつてないほどデータ集約的な時代へと突入しています。ユークリッド宇宙望遠鏡、ルービン天文台、ローマン宇宙望遠鏡といった次世代施設の稼働により、宇宙はかつてない規模と精度で体系的に地図化されています。これらの観測は、 [...]

選定されたAI論文（1月26日～30日）

ロボティクススタートアップのSkild AIは、シリーズC資金調達で14億ドルを調達し、企業価値は140億ドルを超えました。このラウンドは日本のソフトバンクグループが主導し、NVIDIAのNVentures、マッコーリー・キャピタル、そしてAmazon創業者のジェフ・ベゾス氏が設立したBezos Expeditionsなどの戦略的投資家が参加しました。サムスン、LG、シュナイダーエレクトリック、Salesforce Venturesも参加しました。

Basecamp Research、NVIDIA、そして複数のトップクラスの学術機関からなる共同研究チームが、メタゲノム基本モデル「EDENシリーズ」を共同で構築しました。種をまたぎ、環境情報と関連した膨大な自然進化データから学習することで、生物設計の深層「文法」と普遍的な原理を初めて体系的に抽出しました。

「TRELLIS.2 3D生成デモ」は、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）の「チュートリアル」セクションで公開されています。効率的な3Dモデル生成をぜひご体験ください！

カリフォルニア大学の研究チームは、標準的なシリコンフォトダイオードの表面に特殊な光子捕捉テクスチャ（PTST）構造を設計し、ノイズ耐性に優れた全結合型ニューラルネットワークを導入しました。このネットワークは、デバイスで測定された光電流信号から元のスペクトルをインテリジェントに計算し、直接再構築することができます。この手法により、分光計は長波長域でより高い信号対雑音比を実現できるだけでなく、全体的な性能も従来のシリコンベースの分光計を上回ります。

HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。

選定されたAI論文（1月19日～23日）

本稿では、身体性知能に関連する高品質なデータセット、オンラインチュートリアル、論文を体系的にまとめ、さらなる学習と研究のための参考資料を提供します。hyper.ai にアクセスして、さらに高品質なリソースをご覧ください。

ドイツのゲーテ大学の研究チームは、タンパク質配列、ドメイン構成、三次元構造、機能、発現パターンといった多層データを統合し、計量学習を用いて「ヒトE3リガーゼゲノム」を分類しました。この手法は、E3酵素の従来の分類（RING、HECT、RBRクラス）を非定型的なメカニズムまで拡張し、機能的構成を解明し、多サブユニット複合体と単量体酵素を区別し、E3酵素を基質および潜在的な薬剤標的にマッピングすることに成功しました。

イェール大学の研究チームは最近、一般化された大規模言語モデルを多数の専門化学専門家からなる協働システムに変換するMOSAICモデルを提案しました。専門分業を通じて、モデルの錯覚を効果的に抑制し、定量化可能な不確実性評価を提供し、反応記述から完全な実験スキームまでの体系的な生成を実現します。これにより、創薬や材料開発などの分野における科学研究の効率が大幅に向上すると期待されています。

「GLM-Image Precise Semantic High-Fidelity Image Generation Model」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！

清華大学とシカゴ大学の研究チームは、1980年から2025年までの4,130万件の自然科学論文と537万人の科学者からなる膨大なデータセットを用いて、AIツールが科学研究に与える真のインパクトを体系的に評価しました。この研究では、AIが個人の研究成果と学術的影響力を大幅に高める一方で、知識空間の縮小と集団レベルでの学術的交流の集中化につながることが明らかになりました。言語モデルを通してAI研究を特定し、「知識の幅」などのイノベーション指標を導入することで、本論文はAI for Scienceの背後にある見過ごされてきた構造的コストを明らかにし、AIが研究エコシステムをどのように変革しているかを理解するための重要な証拠を提供しています。

HyperAl は、インテリジェント エージェント、コンピューター ビジョン、TTS などの複数の分野を網羅し、バージョン 1.12 から 1.16 までの非常に価値が高く、幅広く適用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめています。

「Qwen-Image-2512：よりリアルな肖像画と自然風景画像の生成」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひあなたの無限の創造性を解き放ちましょう！

プリンストン大学とコロラド鉱山大学の共同研究チームは、機械学習に基づく効率的な予測手法を提案しました。この手法では、大規模言語モデルを用いてMOFの構造配列から自由エネルギーを直接予測することで、計算コストを大幅に削減し、MOFのハイスループットかつスケーラブルな熱力学評価を可能にします。

HyperAIの製品エクスペリエンスとコア機能をさらに向上させるため、新たな社内テストを正式に開始します。厳選されたユーザーの皆様にプラットフォームの機能を体験いただき、製品の詳細を磨き上げるためのご協力をいただければ幸いです。💻 クラウドプラットフォームとGPUコンピューティングパワーを長期的に必要としている方、🙋‍♀️ 技術的なバックグラウンドをお持ちの方、ぜひご参加ください。[...]

HyperAlは、12月8日から12日にかけて、インテリジェントエージェント、コンピュータービジョン、TTSなど複数の分野を網羅し、非常に価値が高く、幅広く応用可能な一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。（日程と代表分野は実際の状況に応じて調整されます。）

2025年、AI業界のナラティブロジックは激しい解体の道を辿っている。数千億ドル規模の設備投資（CapEx）と収益の伸び悩みが衝突し、「バブル」かどうかを判断する場は既に満杯だ。アルファベットの2,000億ドルの時価総額の消滅から、ChatGPTの驚異的な損失ブラックホールに至るまで、テクノロジーは実利主義に屈せざるを得なくなっているようだ。

CleaveNetは、MITとハーバード大学の共同チームによって提案されたAIベースのエンドツーエンド設計プロセスであり、この課題に対処するために設計されています。このプロセスは、予測モデルと生成モデルの協働作業を通じて、プロテアーゼ基質設計の既存のパラダイムに革命をもたらし、関連する基礎研究と生物医学開発に全く新しいソリューションを提供することを目指しています。

「HY-MT1.5-1.8B：多言語ニューラル機械翻訳モデル」が、HyperAIウェブサイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションで公開されました。ぜひその超高速翻訳機能を体験してください！

2025年第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成功裏に終了しました。

2023年に設立された、身体知能企業であるFieldAIは、ジェフ・ベゾス、インテル、NVIDIA、ビル・ゲイツ、サムスンなどの投資家から、2年足らずで4億500万ドル以上の資金を調達しました。コアチームのメンバーは、NASA JPL、DeepMind、テスラ、SpaceXといった大手企業出身者で、同社は様々なタイプのロボットと連携し、様々な環境に適応できる「汎用ロボット知能脳」の開発に取り組んでいます。