EPD（エンコード・プリフィル・デコード）分散化は、マルチモーダルモデルの推論最適化手法で、ビジョンエンコーダーをプリフィルとデコード段階から分ける技術です。特に画像が多いリクエストや短中程度の出力に効果的で、最大5倍の初トークン時間短縮を実現します。Dynamoフレームワークを用いて、エンコーダーとPDワーカーを独立してスケールさせることで、より効率的な処理が可能になります。最適な使用シナリオや配置選択についても詳述されています。

短編ドキュメンタリー「Love, Rendered」では、AIを活用して記録されていないカップルの過去を再現しています。70年以上連れ添ったバートとエセルの物語を通じ、記憶喪失やストーリーテリングの力を探求。映像制作チームは、写真の修復やポーズのキャプチャを駆使し、感情的な真実を保ちながら彼らの思い出をよみがえらせました。

Google Searchが新たに導入した機能で、フットボールシーズンを楽しむ準備をしましょう。主な新機能は以下の通りです。1. リアルタイムの「ライブゲームフィード」で試合を追跡可能。2. マッチアップやリーグの詳細な統計を確認できる新しいカロセル。3. Yahoo FantasyやSleeperアカウントと連携し、カスタマイズされたファンタジーサポートを受けられるAIモード。これらの機能で、試合や選手の動向を簡単に把握できます。

NVIDIAが2026年9月に発表したCUDA Rustは、GPUカーネルをRustで記述できるようにする新しい手法です。主にSIMTモデルとTileモデルの2つのアプローチがあり、Tileモデルはより簡潔で、アーキテクチャに依存しないプログラミングが可能です。これにより、効率的かつ安全にGPUプログラミングが実現します。現在、cuda-oxideとcutile-rsの2つのプロジェクトが進行中で、いずれも初期段階ですが、Rustコミュニティとの連携を強化しています。

NVIDIA NemoClawを用いて、記憶駆動型のエージェントを構築する方法を紹介します。このエージェントは、プロジェクトや人々に関する情報を整理し、ユーザーの意図を優先してタスクを管理します。主なポイントは、1. 日常業務の文脈を維持する、2. 証拠と知識を分離する、3. ユーザーによるエージェントの修正を可能にする、4. セキュリティ境界を強化する、5. 記憶を追加してエージェントのパフォーマンスを向上させることです。

NVIDIA JetsonでのエッジAIモデルの展開と最適化について、以下のポイントを解説します。1. Jetson用の推論モデル選定方法。2. NVFP4量子化と推測デコーディングによる推論性能向上法。3. Nemotron 3.5 LightningとQwen3.8-27Bの提供方法。4. アプリケーションの構成検証方法。新しいオープンモデルの導入により、エッジ環境でのAI実行が容易になり、リアルタイムアシスタントやロボットの活用が進みます。

現代のAIプラットフォームでは、ユーザーは一つのログイン画面から複数のツールを利用しますが、従来のSSOではユーザーのアイデンティティを適切に管理できません。この記事では、中央アイデンティティゲートウェイパターンを提案し、ユーザーアイデンティティを分散データ環境でどう扱うかを解説しています。このアプローチにより、NVIDIAではログインイベントが55%減少し、一貫したプラットフォーム体験が提供されました。

このガイドでは、350MパラメータモデルをGRPOを使用して微調整し、IFStructベンチマークにおける性能を22.6%から29.7%に向上させる方法を解説します。500サンプルを用いた100ステップのトレーニングで、無料のColabやKaggle GPUで実行可能です。微調整の手法や評価プロセスを詳細に紹介し、小さなモデルでもタスク特化型の報酬信号を用いることで大規模モデルに近づける可能性を示しています。

Kier GroupはAIを導入し、安全性と生産性を向上させる取り組みを進めている。特に、MicrosoftのCopilotを活用した「プロンプトアソン」での実験が成功し、参加者はAIを用いて自らの強みや弱点を把握。全社員の40%がCopilotを利用し、日常業務の効率化を図っている。将来的にはAIエージェントを開発し、安全データの整理や予測メンテナンスの支援を目指す。Finlay COOは、人間主導のAI活用を重視し、社員のAI活用能力向上を図っている。