マスク、AI開発の一時停止を公に呼びかけるも、水面下で自身のAI企業を設立

バイトダンス、DreamActor-M1を発表：Runway Act機能を実現、アニメーション生成の新境地へ挑戦

先日、バイトダンス（ByteDance）は最新のAIプロジェクトであるDreamActor-M1を発表しました。これは動画生成技術に革新をもたらす最先端の成果です。このモデルは、静止画1枚と参考動作動画を組み合わせることで、写真中の人物を動画シーンにシームレスに置き換え、表情豊かで自然な動き、高画質の動画を生成できます。この技術の発表は、バイトダンスの生成AI分野における新たな飛躍を示すだけでなく、既存のアニメーション生成ツール（Runwayなど）への挑戦とも見なされています。

革新的なマルチモーダルフレームワークがタンパク質設計を支援、AIがバイオテクノロジーの新たな潮流をリード

バイオテクノロジー分野において、人工知能の応用はタンパク質の発見と設計を急速に推進しています。最近、カリフォルニア大学バークレー校（UC Berkeley）とカリフォルニア工科大学（Caltech）の研究チームは、テキスト記述を利用してタンパク質設計を支援することを目的とした、ProteinDTと呼ばれる新しいマルチモーダルフレームワークを共同開発しました。この革新的な手法は、タンパク質の配列と構造情報だけでなく、テキスト形式で存在する大量の生物学的知識も統合し、タンパク質設計の新たな章を開きました。

テンセント元宝「お気に入り」機能がアップグレード：複数デバイスで同期、いつでも会話再開

テンセント元宝は「お気に入り」機能を全面的にアップグレードし、ユーザーに新たな知識管理と情報確認ソリューションを提供します。今回のアップグレードは、ユーザーエクスペリエンスの向上だけでなく、元宝の機能範囲を大幅に拡大し、よりスマートで便利なツールへと進化させました。

Anthropic、AIを活用した教育プログラムで大学教育と批判的思考を支援

AI日報：即夢3.0内測で2K商業ポスター出力；ChatGPTが画像生成機能を更新；餓了麼がAI駐在型スマートマネージャーを導入

【AI日報】へようこそ！毎日AIの世界を探求するためのガイドです。毎日、AI分野のホットな話題を皆様にお届けし、開発者に焦点を当て、技術トレンドの洞察と革新的なAI製品の応用に関する情報を提供します。7、Gensparkが自動化AIエージェントSuperAgentを発表。自律思考とツール呼び出し機能を備えています。Gensparkは最近、新しい自動化AIエージェントSuperAgentを発表しました。その強力な自律思考とタスク実行能力により、瞬く間に業界の注目を集めています。

バイトダンス、DreamActor-M1プロジェクトを発表 Runway Act-Oneに対抗するAIキャラクター演技技術

バイトダンスは最近、新しいAIプロジェクトであるDreamActor-M1を発表しました。このプロジェクトは、Runway Act-Oneと同様の機能を実現することを目指しており、高度な生成AI技術を用いて、動画内のキャラクターの演技を仮想アニメーションに変換し、より高い精度と表現力を実現します。このニュースは、業界やネットユーザーの間で大きな注目を集め、バイトダンスによるAI動画生成分野における新たな一歩として認識されています。技術的ブレークスルー：Runway Act-Oneを超える野望公開情報によると、Drea

Análisis de las tendencias del mercado global de IA generativa para marzo de 2025

インフォシス、フォーミュラEと協力し、AI駆動のデータセンターでファンエンゲージメントを向上

インフォシスは、FIAフォーミュラE世界選手権と提携し、「Formula E Stats Centre」と呼ばれるAI分析プラットフォームを発表しました。この革新的なプラットフォームは、リアルタイムのレース分析をファンに提供し、お気に入りのチームやドライバーのパフォーマンスをより深く理解するのに役立ちます。「Formula E Stats Centre」は、インフォシスのAIソリューションを採用し、リアルタイムのレースデータ、インタラクティブな統計、

Genspark、自律思考とツール呼び出し機能を備えたAI自動化エージェント「Super Agent」を発表

ウィキメディア財団、AIクローラーによる帯域幅への負担増加を警告

近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、ウェブクローラーがウィキメディアプロジェクトに与える帯域幅への圧力はますます深刻になっています。ウィキメディア財団の代表は、2024年1月以降、マルチメディアファイルを配信するための帯域幅消費量が50％増加したと指摘しています。この増加は主に、AIモデルのトレーニングのためにウィキメディアのオープンライセンス画像ライブラリから継続的にコンテンツを取得する自動化プログラムによるものです。ウィキメディア財団の職員Birgit Mueller、Chris Danis、