GPT‑5.3‑Codex‑Spark の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing GPT‑5.3‑Codex‑Spark 1. はじめにOpenAI は 2026 年 2 月、リアルタイムでコード生成・編集できる新モデル「GPT-5.3-Codex-Spark」 の研究プレビューを公開しました。これは既存の「Codex」を軽量化・超高速化したバージョンで、従来のモデルでは難しかった“即時反応のあるコーディング体験”を実現することを目指しています。 2. Codex-Spark とは「GPT-5.3-Codex-Spark」は、OpenAI の「Codex」ファミリーで リアルタイム操作に最適化された初のモデル です。これまでのモデルは大型コード生成や長時間タスクに強みがありましたが、「Codex-Spark」は以下の特徴を持ちます。 ・1,000 トークン／秒以上の高速生成 ・128,000 ト
Waymo World Model──自動運転のシミュレーションは「次の地平」へ｜RoboTaxi Frontier
Waymoが2026年2月、Waymo World Model（ワイモ・ワールドモデル）という新たなシミュレーション基盤を発表しました。これは単なる仮想走行環境ではなく、AIによって「現実世界そのものを模した仮想世界」を生成し、自動運転車の学習・評価を飛躍的に強化する仕組みです。 なぜシミュレーションが重要なのか？ それは、自動運転車が実際に出会うことが稀な状況──例えば竜巻、洪水、見たことのない動物、予測困難な他者の動き──まで網羅的に体験・検証させる必要があるからです。現実の道路ではこれらすべてを試すことは不可能でも、仮想世界ならばリスクなしに何十億マイルもの走行検証が可能になります。 このWaymo World Modelは、既存のシミュレーションと何が違うのか──大きな特徴は以下の3点に整理できます。 1. 世界そのものを「生成」する従来のシミュレーションは、実車
自動運転タクシー、悪天候もOKに--Waymoが「第6世代システム」を始動（CNET Japan） - Yahoo!ニュース
まずは社員限定で、無人による乗車サービスを提供する──。 自動運転タクシーを手がけるWaymoは木曜日、第6世代の自動運転システム「Waymo Driver」を用いた新たな取り組みを発表した。サンフランシスコ・ベイエリアとロサンゼルスにおいて、完全無人による乗車サービスを社員向けに開始する。 Alphabet傘下のロボタクシー企業である同社は、これまで展開してきた第5世代システムを進化させた第6世代技術で、本格的な自律運用に踏み出す。 Waymoはこれまでに、10を超える主要都市で累計約3億2000kmに及ぶ完全自動運転のテスト走行を実施してきた。公式ブログによると、新世代のWaymo Driverは構成を簡素化することでコストを抑えながら機能を拡充しており、厳しい冬季環境といった過酷な条件下でも走行可能だという。 第6世代技術は2024年に公開され、その後は公道で検証を重ねてきた。従来は
Amazonが自社製AIコーディングアシスタント「Kiro」を本番環境で使用するよう指示するも約1500人の従業員は「Claude Code」の使用を要望
Amazonが、Anthropicの開発したAIコーディングアシスタントであるClaude Codeの社内利用を制限し、自社開発のツールであるKiroを優先する方針を打ち出しました。この決定に対し、現場のエンジニアからはワークフローの停滞や生産性の低下を懸念する批判の声が上がっており、社内での対立が表面化していると報じられています。 Amazon Engineers Revolt Over AI Tool Restrictions - TechRepublic https://www.techrepublic.com/article/news-amazon-engineers-revolt-over-ai-tool-restrictions/ Amazon restricts use of Anthropic’s Claude Code despite Microsoft urging t
自動テストツールの決定解は、テスト設計の自動化――Autifyが考える、仕様書なき現場の救い方 レバテックラボ（レバテックLAB）
自動テストツールの決定解は、テスト設計の自動化――Autifyが考える、仕様書なき現場の救い方 2026年2月12日 Autify, Inc シニアソフトウェアエンジニア 武藤大樹 2020年入社。同社のE2Eテストプロダクトである「Autify NoCode Web」および「Autify NoCode Mobile」に、立ち上げから現在まで一貫して関わる。プロダクトアーキテクチャ設計、機能開発、品質改善を担当し、継続的なプロダクト進化を技術面から牽引している。 AIの恩恵によってシステム開発のスピードが急加速した結果、現場に現れたのは「新たなボトルネック」でした。 特に、「自動テスト」というテーマは難しい立ち位置にあるといえます。コーディングの高速化に合わせて自動化が強く求められる一方で、高い品質を担保するには、依然として“人の判断”が欠かせないからです。そんな構造的な難しさに対し、世に
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GitHub - antgroup/echomimic_v3: [AAAI 2026] EchoMimicV3: 1.3B Parameters are All You Need for Unified Multi-Modal and Multi-Task Human Animation
Z.ai、オープンソース最高の性能をうたうLLM「GLM-5」
