スタンフォード大、ローカル特化の個人向けAI基盤「OpenJarvis」を公開
スタンフォード大学の研究チームは端末ローカルで動作する個人用AIエージェント基盤「OpenJarvis」をオープンソースで公開した。検証によると日常的な対話や推論の88.7％は端末側で処理可能だという。クラウド依存を減らし、プライバシー保護と低コスト化を両立する狙いがある。
斯坦福大学
ByteDanceとスタンフォード、画像・動画拡散モデルを4倍超高速化する「Spectrum」公開
ByteDanceとスタンフォード大学の研究チームが、画像や動画の拡散モデルを最大4.7倍高速化するフレームワーク「Spectrum」をオープンソース公開した。チェビシェフ多項式で未来のステップを予測する仕組みで、追加学習なしにFLUX.1やHunyuan Videoの画質を保ったまま生成を大幅に速くできる。