【NVIDIAとインド工科大学が22言語向けに約2.8Tトークンの学習データを構築】 NVIDIAは、インド工科大学マドラス校の研究ラボAI4Bharatと構築した「Nemotron-pretraining-Indic-v1」を紹介した。英語文書を22言語へ翻訳した事前学習用データで、公開予定。 12言語では、合成データ作成ツールNeMo Data Designerで全文を翻訳。AIモデルGemma-4-31B-itの採点で100点中75点以上の訳文を残し、一部はローマ字表記にも変換する。 Nemotron 3.5 Super VLの追加学習では、全100Bトークンのうち10Bトークンに、このデータの一部と人が書いたインドの言語の文章を使用。NVIDIAは、この追加学習の前後で、知識・推論の5指標が4.98〜9.82ポイント向上したと報告している。 翻訳・評価・修正の手順は公開済みで、別の文書でも使える。

【OpenAIが米国の大学研究室向けに生命科学AIの無償プランを発表】 OpenAIが「Rosalind Academic Plan」を発表した。生命科学向け推論モデルGPT-Rosalindと、研究ツールを連携させるRosalind Workbenchを利用でき、創薬化学やゲノム解析、実験作業などを支援する。 承認された研究室には、法人向けのChatGPT Business Standardを最大30シート（利用者枠）、最長12カ月無償提供。GPT-Rosalindの利用には所属機関や研究用途などの審査が必要で、他の主力モデルにもプランの利用上限が適用される。共有した研究データは既定ではモデル学習に使われず、APIアクセスは含まれない。 対象は米国の大学研究室で、研究代表者（PI）や研究室責任者が代表して申請する。大学がOpenAIのEnterprise契約を結んでいる場合は、大学の既存契約を通じた申請となる。

【Stack Overflow、Codexで2人が新製品を開発、ChatGPTプラグインで登録数3倍】 OpenAIは公式記事で、開発者向けQ&Aサイトを運営するStack Overflowの事例を紹介した。同社のエンジニア2人は、コード作成などを支援するCodexを使い、AIエージェントへ知識を提供する「Stack Overflow for Agents」を数週間で開発した。 企業向けの「Stack Internal」と社内システムをつなぐコネクタの開発にも活用。従来平均3〜6週間かかっていた開発が4日以内になり、直近では1日で完成したという。 Stack Overflow for AgentsのChatGPTプラグインでは、ChatGPT内で製品の発見・設定が可能に。AIと外部ツールをつなぐ規格MCPによる従来の設定より、ChatGPTで利用を始めるまでの手順が少ない。同社によると、登録数は一夜で3倍、エージェント作成数は最大10倍になったという。

【Google DeepMindのAIエージェント4体がMinecraftをクリア】 Google DeepMindの研究チームが、コードを書いて作業する汎用AI「Gemini 4 Argon」4体によるMinecraftの攻略を査読前論文で報告した。目標はボスのエンダードラゴンの討伐。人間は役割や攻略手順を与えず、4体はチャットと共有メモで連携した。 各AIは操作用ライブラリMineflayerを使い、移動や採掘、道具作りを行うJavaScriptプログラムを自作・実行。画面を見る代わりに位置や体力、周囲の情報をテキストで読む。岩の裏のブロックなど、人間には見えない情報も取得できる条件。 チームはランダム生成の世界で、難易度Easyのサバイバルモードに挑戦。2,783本のプログラムを書き、計605回死亡しながら27時間14分で討伐を達成。著者らは、事前調査済みの世界や人間が追加したゲーム専用ツールを使わない自律攻略として、知る限り初と位置づけている。 実験は1回にとどまり、繰り返し成功できるかは確かめられていない。

【ブラジルの銀行イタウ、生成AIを全顧客へ広げる計画】 OpenAIは公式サイトで、ブラジルの銀行イタウの生成AI活用を紹介した。同行は顧客向けの会話型サービス「ia.i」と、社内のAIモデル利用を管理する「IARA」を使い、顧客と行員の双方を支援する。 ia.iはテキストや音声で、口座やカード、保険などのやり取りを1つにまとめる。約7,000万人の顧客のニーズや習慣を把握するための金融情報の層「Customer DNA」が中心にあり、GPTモデルも情報の維持・充実を支える。 IARAは複数モデルへのアクセスを社内規則に沿って管理し、利用コストと回答精度を管理し、AIの責任ある利用に向けた方針を適用する。同行によると、法務部門では9,000万件超の文書を対象に、分析など月200万件超のタスクを処理し、一部工程で20%〜80%の効率改善があった。 ia.iの第1フェーズは約30万人が対象。同行は提供を広げ、2026年末までに全顧客へ届けることを目指している。

【CursorのコードホスティングOriginが20超のアプリと連携、掲載申請も開始】 AIコードエディタを提供するCursorは、コードを保存・共有するOriginで、20を超える外部アプリとの連携を発表した。アプリ一覧を提供するマーケットプレイスでは、開発ツールを作る外部チームからの掲載申請も受け付ける。 連携先には、アプリの公開・配信を担うCloudflareやVercel、コード変更時のビルド・テストを自動化するCircleCI、コードレビューのCodeRabbitやGreptile、セキュリティのSemgrepやSocket Security、監視のSentry、プロジェクト管理のLinearなどがある。 開発者は自分の管理領域にアプリを作り、Origin APIを通じて認証やイベント通知の受信を実装し、チェック結果やコード変更へのコメント・レビューをOriginに送れる。掲載にはアプリを公開設定にし、導入・削除・主な機能を示すデモ動画などを添えて申請する必要があり、Cursorの承認後に一覧へ掲載される。

【Cursorのクラウドエージェントが操作可能な画面を作成】 AIコードエディターのCursorが、クラウドエージェントのアップデートを発表した。クラウド上の開発環境でコードの変更やテストを行うAIエージェントが、作業の一部として操作可能なキャンバスを作成できるようになった。 キャンバスはチャットの横に表示され、グラフや数値、表を1つの画面に整理できる。共有は有料プランのチーム内向けで、公開したキャンバスのリンクを送り、メンバーが読み取り専用で閲覧できる。 実行環境をプログラムから作成・管理するEnvironments APIもベータ版で提供開始。1つの環境で最大300リポジトリに対応し、Cursorによると、大規模環境の読み込みも5倍高速化している。

【OpenAIが教育者向けAI講座のブラジルポルトガル語版を公開】 OpenAIは、無料の学習プラットフォーム「OpenAI Academy」で、教育者向け講座「AI for Educators」のブラジルポルトガル語版を公開した。初等・中等・高等教育の教育者を対象に、授業計画、学習活動や評価課題、連絡文の作成にAIを使う方法を扱い、指導上の判断は教育者が担う。 同社は記事で、質問やヒント、説明、理解度の確認を通じて学習を進めるChatGPTの「Study Mode」も紹介した。教師・科学者・教育学の専門家と共同開発し、学習者が自分の考え方を振り返ることを促す設計としている。 生物学の復習では、酵素について1問ずつ質問し、回答を待ってから復習すべき点を教えてもらう依頼例を示している。

【Codexで投資委員会の追加質問への回答を短縮】 OpenAIは、融資などに投資するBenefit Street PartnersによるAIコーディングエージェントCodexの活用事例を紹介した。運用担当のAnant Kumar氏によると、投資委員会の追加質問への回答に数日〜数週間かかっていたが、現在は1巡分を1日で返せ、会議中に答えることも多い。 同氏は、米証券取引委員会への公開提出書類から同じ融資の評価額を比較するツールを開発。Codexでコードをレビューし、初版は1日、改良込みの総開発時間は推定10〜12時間。 同氏は300ページ以上になる融資契約書の分析ツールも開発。記事によると、初回分析は約20分で、その後に人が1時間以上確認する。同社はGPT-6 Astraで改修し、社内ポータルで運用している。 同社は同じ期間で確認作業を増やし、審査を厳密にする狙い。Kumar氏は、最終的な投資判断は人が担う必要があるとしている。

【画像生成AIの安全対策の弱点を探す手法を公開】 AIの安全性を研究するWhite Circleは、画像生成AIの安全対策をすり抜ける指示文を探す手法「RISE」を公開した。指示文を1つずつ書き換える代わりに、AIにその作り方を考えさせ、有効な作り方を改良して使い回す。 主な実験では、危険な依頼への拒否を弱めたQwen3-32Bの改変版で指示文を作る。画像は、人の判定を基に評価基準を調整したGemini 2.5 Flashで評価する。追加学習は行わない。コードはGitHubで公開し、見つけた指示文や作り方、生成画像は非公開。 女性のヌード画像を対象に、1つの指示文で3回生成し、1回でも違反を人が確認すれば成功と数えた。同チームはDALL·E 3など3モデルで試し、成功率は最大13.3%と報告した。 同じ手法をGPT-Image-2.5-FlareとNano Banana 2.1に試すと、同カテゴリの成功率はそれぞれ前のモデルの2倍超になったという。 同チームはこの結果から、モデルを更新するたびに安全対策を検証し直す必要があると指摘している。