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    <title><![CDATA[AIghten – AI・SaaS・ITビジネス インサイト]]></title>
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    <description><![CDATA[AIghtenは、AI、SaaSプロダクト、ITビジネス戦略、スタートアップ成長、最新テクノロジートレンドを扱うインサイト特化型ブログです。]]></description>
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    <lastBuildDate>Wed, 28 Oct 2026 03:13:40 GMT</lastBuildDate>
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      <title><![CDATA[AIghten – AI・SaaS・ITビジネス インサイト]]></title>
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      <title><![CDATA[Liquid AI LFM3：端末で動く2Bクラスのオープンウェイトモデル、性能とライセンス条件]]></title>
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      <description><![CDATA[Liquid AIのLFM3は、テキスト・画像・音声・オムニに対応する約2Bパラメータのオープンウェイトモデル群です。ベンチマーク、仕様、メモリ使用量、ライセンス条件を整理します。]]></description>
      <pubDate>Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[LFM3]]></category>
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      <category><![CDATA[オープンウェイトモデル]]></category>
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      <title><![CDATA[Genie 4：音声も生成するGoogle DeepMindのリアルタイム世界モデル]]></title>
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      <description><![CDATA[Google DeepMindのGenie 4は、映像と同時に環境音や会話も生成するリアルタイム世界モデルです。現在使える人、Genie 3との違い、現時点での制約を整理しました。]]></description>
      <pubDate>Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Genie 4]]></category>
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      <category><![CDATA[AI 世界モデル]]></category>
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      <title><![CDATA[GPT-6.1 Terraの料金とベンチマーク、コンピューター操作の実力]]></title>
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      <description><![CDATA[OpenAIのGPT-6.1 Terraはコンピューター操作向けの中位モデルです。100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドル、105万トークンのコンテキスト、Terminal-Bench 4.0で50.3%。]]></description>
      <pubDate>Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
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      <category><![CDATA[GPT-6.1 Terra 料金]]></category>
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      <category><![CDATA[GPT-5.6 Terra GPT-6.1 Terra 比較]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[AnthropicのS-1：上半期売上163億ドル、議決権は創業者と信託が握る]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/anthropic-s1-ipo-filing-revenue-losses-governance</link>
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      <description><![CDATA[AnthropicのS-1によると、2026年上半期の売上は163億ドルで初の四半期営業黒字を計上。一方で純損失は807億ドルに達し、その大半は非現金費用です。創業者が保有する1株が議決権の50.1%を握ります。]]></description>
      <pubDate>Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[finance]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic S-1]]></category>
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      <category><![CDATA[Anthropic 上場]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Node2Shell（CVE-2026-111497）：Node.jsのBrotli RCE脆弱性と修正バージョン]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/node2shell-cve-2026-111497-nodejs-brotli-rce</link>
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      <description><![CDATA[Node2Shell（CVE-2026-111497）は、OpenAIのCodex Securityが発見したNode.js内蔵Brotliデコーダーの脆弱性です。修正版、影響を受ける構成、優先して当てるべきパッチを整理します。]]></description>
      <pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Node2Shell]]></category>
      <category><![CDATA[CVE-2026-111497]]></category>
      <category><![CDATA[Node.js Brotli 脆弱性]]></category>
      <category><![CDATA[Node.js セキュリティリリース 2026年10月]]></category>
      <category><![CDATA[Brotli デコーダー 境界外書き込み]]></category>
      <category><![CDATA[OpenAI Codex Security]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[寒武紀（Cambricon）2026年7〜9月期決算：純利益148%増も売上高は予想を約44%下回る]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/cambricon-q3-2026-earnings-ai-chip-revenue-miss</link>
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      <description><![CDATA[寒武紀（Cambricon）の2026年7〜9月期は売上高が35.3億元と倍増し、純利益も148%増えましたが、売上高は市場予想を約44%下回りました。在庫の急増、キャッシュフロー、供給制約の状況を見ていきます。]]></description>
      <pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[finance]]></category>
      <category><![CDATA[寒武紀 決算]]></category>
      <category><![CDATA[Cambricon 2026年7〜9月期]]></category>
      <category><![CDATA[中国 AIチップ]]></category>
      <category><![CDATA[寒武紀 在庫]]></category>
      <category><![CDATA[HBM 不足 中国]]></category>
      <category><![CDATA[688256]]></category>
      <category><![CDATA[エヌビディア 代替]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[OpenAI、フロンティアモデルの学習をオフライン化　DNS経由の脱出事案受け]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/openai-frontier-training-offline-sandbox-escape</link>
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      <description><![CDATA[OpenAIはフロンティアモデルの学習をライブのインターネットから切り離し、キャッシュしたオフラインのWebに限定しました。9月20日のDNS経由の脱出事案と、AIエージェントによるレッドチーミングの結果を整理します。]]></description>
      <pubDate>Sun, 25 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[OpenAI オフライン学習]]></category>
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      <title><![CDATA[Meta 2026年7〜9月期決算：AI設備投資でフリーキャッシュフローがマイナスに]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/meta-q3-2026-earnings-ai-capex-free-cash-flow</link>
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      <description><![CDATA[Metaの2026年7〜9月期決算で、設備投資349億1000万ドルが営業キャッシュフローを上回り、フリーキャッシュフローはマイナス21億2000万ドルとなりました。通期の設備投資見通し、社債発行やオフバランスの合弁事業を整理します。]]></description>
      <pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[finance]]></category>
      <category><![CDATA[Meta 決算]]></category>
      <category><![CDATA[Meta 2026年7〜9月期決算]]></category>
      <category><![CDATA[フリーキャッシュフロー]]></category>
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      <category><![CDATA[AI 設備投資]]></category>
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      <category><![CDATA[Hyperion データセンター]]></category>
      <category><![CDATA[Meta 2027年 投資計画]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[Kimi K3.1 Pro：ベンチマーク、API料金、オープンウェイト公開日]]></title>
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      <description><![CDATA[Moonshot AIのオープンウェイトモデルKimi K3.1 Proは総パラメータ2.8T。Terminal-Bench 4.0で65.7、料金は100万トークンあたり入力$2・出力$10、重みは11月4日までに公開予定です。]]></description>
      <pubDate>Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[Recursive Flint：ローカルで動く40Bコーディングモデルとベンチマーク]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/recursive-flint-local-coding-model-benchmarks</link>
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      <description><![CDATA[Recursive FlintはApache 2.0で公開された、総パラメータ40B・アクティブ2.5Bのコーディングモデルです。ベンチマーク、必要なハードウェア、recエンジン、Qwenとの比較を解説します。]]></description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Recursive Flint]]></category>
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      <category><![CDATA[ローカル コーディングモデル]]></category>
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      <category><![CDATA[Flint Qwen 3.8 比較]]></category>
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    </item>
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      <title><![CDATA[Claude Duet：Anthropicのプロアクティブ型AIエージェント]]></title>
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      <description><![CDATA[Claude DuetはAnthropicがProとMaxユーザー向けに発表した、バックグラウンドで動くエージェントです。できること、利用対象、使用量上限の仕組み、OpenAI dotsとの違いをまとめます。]]></description>
      <pubDate>Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Claude Duet]]></category>
      <category><![CDATA[Claude Duet とは]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic Claude Duet]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[PHP2Shell：AIが見つけたPHPのRCE脆弱性と対処法]]></title>
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      <description><![CDATA[PHP2Shell（CVE-2026-109618、CVE-2026-109619）は認証なしでリモートコード実行を許すPHPの脆弱性で、すでに悪用されています。AIで発見した研究者、修正版、今すぐ取るべき対策を解説します。]]></description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[PHP2Shell]]></category>
      <category><![CDATA[CVE-2026-109618]]></category>
      <category><![CDATA[CVE-2026-109619]]></category>
      <category><![CDATA[PHP セキュリティリリース 2026年10月]]></category>
      <category><![CDATA[Patch the Planet]]></category>
      <category><![CDATA[AI 脆弱性発見]]></category>
      <category><![CDATA[mod_php RCE]]></category>
      <category><![CDATA[PHP 脆弱性 対策]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[LiteLLM 1.107.0侵害：影響の確認方法と対処法]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/litellm-1-107-0-pypi-supply-chain-attack</link>
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      <description><![CDATA[2026年10月21日にPyPIとDockerで公開されたLiteLLM 1.107.0には認証情報窃取マルウェアが含まれていました。影響の確認方法とローテーションすべきシークレットを解説します。]]></description>
      <pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[LiteLLM 1.107.0]]></category>
      <category><![CDATA[LiteLLM 侵害]]></category>
      <category><![CDATA[LiteLLM サプライチェーン攻撃]]></category>
      <category><![CDATA[PyPI マルウェア]]></category>
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      <category><![CDATA[LLMゲートウェイ セキュリティ]]></category>
      <category><![CDATA[認証情報 ローテーション]]></category>
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    </item>
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      <title><![CDATA[Mistral Voxtral 3：モデル構成・料金・音声エージェントAPI]]></title>
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      <description><![CDATA[Mistral Voxtral 3は、$0.0035/分からの音声認識、音声合成（TTS）、音声エージェントAPIをまとめた新シリーズです。各モデルの特徴、競合との料金比較、ベンチマーク、試し方を解説します。]]></description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Mistral Voxtral 3]]></category>
      <category><![CDATA[Voxtral 3 料金]]></category>
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      <category><![CDATA[音声エージェント SDK]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[DeepSeek DeepInfer：オープンソース推論エンジンの中身と使い方]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/deepseek-deepinfer-open-source-inference-engine</link>
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      <description><![CDATA[DeepSeekが自社APIを支える推論エンジンDeepInferをオープンソース化しました。含まれる機能と含まれない機能、必要なハードウェア（SM100、Ascend 950）、試し方を解説します。]]></description>
      <pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek DeepInfer]]></category>
      <category><![CDATA[DeepInfer]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek 推論エンジン]]></category>
      <category><![CDATA[オープンソース 推論フレームワーク]]></category>
      <category><![CDATA[Huawei Ascend 950]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek-V4.1-Flash]]></category>
      <category><![CDATA[DeepInfer vLLM 比較]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[MiniMax M3.1 Flashの仕様・料金・ベンチマーク]]></title>
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      <description><![CDATA[MiniMax M3.1 Flashは、入力100万トークンあたり$0.15の428B MoEエージェントモデルです。仕様、ベンチマーク、タスクあたりのコスト、DeepSeekやHaikuとの比較を解説します。]]></description>
      <pubDate>Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[MiniMax M3.1 Flash]]></category>
      <category><![CDATA[MiniMax M3.1 Flash 料金]]></category>
      <category><![CDATA[MiniMax M3.1 Flash ベンチマーク]]></category>
      <category><![CDATA[Space Bunny モデル]]></category>
      <category><![CDATA[低価格 AIエージェント モデル]]></category>
      <category><![CDATA[MiniMax API]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[中国のAI輸出規制案：モデルの重み、AIエージェント、チップ設計が対象に]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/china-ai-export-controls-draft-models-agents-chips</link>
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      <description><![CDATA[中国商務部が公表したAI輸出規制案は、モデルの重み、AIエージェント、AIチップ設計、1万枚超の計算クラスターを対象とします。禁止と制限の範囲、基準値、APIが対象外となる理由を解説します。]]></description>
      <pubDate>Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[中国 AI 輸出規制]]></category>
      <category><![CDATA[輸出禁止・輸出制限技術目録 AI]]></category>
      <category><![CDATA[中国商務部 モデルの重み]]></category>
      <category><![CDATA[中国 AIエージェント 輸出]]></category>
      <category><![CDATA[2兆パラメータ]]></category>
      <category><![CDATA[AI拡散規則 比較]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Anthropicの公益基金：株式5%拠出の意味と仕組み]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/anthropic-public-benefit-fund-5-percent-shares-explained</link>
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      <description><![CDATA[Anthropicは株式の5%を、企業価値の上昇に応じて持ち分が増える公益基金（Public Benefit Fund）に拠出します。LLCという仕組み、資金の使い道、他社の事例との違いを解説します。]]></description>
      <pubDate>Mon, 19 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[finance]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic 公益基金]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic パブリック・ベネフィット・ファンド]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic 株式5%]]></category>
      <category><![CDATA[Anthropic IPO]]></category>
      <category><![CDATA[パブリック・ベネフィット・コーポレーション]]></category>
      <category><![CDATA[OpenAI財団 持ち分]]></category>
      <category><![CDATA[長期利益信託]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[DeepSeek V4.1-Flash-1017のベンチマーク・料金・仕組み]]></title>
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      <description><![CDATA[MITライセンスで公開されたDeepSeek V4.1-Flash-1017は、エージェント型コーディング性能が大きく向上したアップデートです。ベンチマーク、API料金、Search API、1Mコンテキスト対応MoEの仕組みを解説します。]]></description>
      <pubDate>Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek V4.1-Flash-1017]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek V4.1 Flash]]></category>
      <category><![CDATA[deepseek-flash API 料金]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek ベンチマーク]]></category>
      <category><![CDATA[オープンウェイト AIモデル]]></category>
      <category><![CDATA[DeepSeek Search API]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Gemini 4 Argonのベンチマーク：強い分野と弱い分野]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/gemini-4-argon-benchmarks-explained</link>
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      <description><![CDATA[Gemini 4 Argonは、Googleのベンチマーク表19項目中13項目で首位ですが、Terminal-benchでは最下位です。第三者評価のスコア、思考モードの注意点、料金と提供状況をまとめて解説します。]]></description>
      <pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 4 Argon]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 4 Argon ベンチマーク]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 4 Argon GPT-6 Astra 比較]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 4 Argon Claude Opus 5.5 比較]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 4 Argon 料金]]></category>
      <category><![CDATA[Artificial Analysis Intelligence Index]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Meta「Muse Spark Open」：仕様・ライセンス・Mac Studioでの動かし方]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/meta-muse-spark-open-weights-mac-studio</link>
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      <description><![CDATA[Metaが公開した816BのオープンウェイトMoEモデル「Muse Spark Open」を解説。100万トークンのコンテキスト長、ベンチマーク、ライセンス条件、2台のMac Studioでの動かし方まで紹介します。]]></description>
      <pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Muse Spark Open]]></category>
      <category><![CDATA[Meta オープンウェイトモデル]]></category>
      <category><![CDATA[Muse Model License]]></category>
      <category><![CDATA[MLX Mac Studio]]></category>
      <category><![CDATA[816B MoE]]></category>
      <category><![CDATA[オープンウェイトLLM]]></category>
      <category><![CDATA[混合エキスパート]]></category>
      <category><![CDATA[Meta Superintelligence Labs]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Skild AI（スキルドAI）– フィジカルAIとロボット知能の未来に関する分析]]></title>
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      <description><![CDATA[Skild AI（スキルドAI）の中核技術とビジネス戦略を徹底分析。物理的相互作用知能によって実現されるロボット向け汎用頭脳「Skild Brain」が、ロボティクスの革新とAGI時代の到来にどのような影響を与えるのかを考察します。 ]]></description>
      <pubDate>Tue, 30 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Skild AI]]></category>
      <category><![CDATA[Physical AI]]></category>
      <category><![CDATA[robot]]></category>
      <category><![CDATA[AI]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Meta、AIエージェント企業Manusを買収：メタバースとAIの未来を加速する戦略的一手]]></title>
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      <description><![CDATA[MetaがシンガポールのAIエージェント企業Manusを買収しました。この動きは、Metaの積極的なAI投資戦略の集大成であり、メタバースにおけるユーザー体験とAIの融合を加速させる重要な一歩として注目されています。本記事では、この買収の背景、戦略的意義、そしてAIエージェントが切り拓く未来について深く掘り下げます。]]></description>
      <pubDate>Tue, 30 Dec 2025 05:53:32 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Meta]]></category>
      <category><![CDATA[Manus]]></category>
      <category><![CDATA[AIエージェント]]></category>
      <category><![CDATA[M&A]]></category>
      <category><![CDATA[メタバース]]></category>
      <category><![CDATA[AI戦略]]></category>
      <category><![CDATA[テクノロジー動向]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[AIコーディングの未来を加速：CursorがGraphiteを買収、開発ワークフローの変革へ]]></title>
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      <description><![CDATA[Built to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.]]></description>
      <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 09:03:17 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Cursor Graphite Acquired]]></category>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Gemini 3 Flash: 高速AIが切り拓くフロンティア知能の新たな地平]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/694403d5245dc6249389c317</link>
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      <description><![CDATA[Googleが発表した最新のAIモデル「Gemini 3 Flash」は、比類ない速度と効率性でAIアプリケーション開発に革命をもたらします。その性能、特徴、そしてビジネスへの影響を深掘りします。]]></description>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 13:38:29 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Gemini 3 Flash]]></category>
      <category><![CDATA[生成AI]]></category>
      <category><![CDATA[LLM]]></category>
      <category><![CDATA[AIモデル]]></category>
      <category><![CDATA[高速AI]]></category>
      <category><![CDATA[Google AI]]></category>
      <category><![CDATA[フロンティア知能]]></category>
      <category><![CDATA[AIパフォーマンス]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[MIT発Liquid AI、エンタープライズ向け小型AIモデル訓練の青写真を公開：効率とプライバシーの新時代へ]]></title>
      <link>https://www.aighten.com/ja/blog/liquid-ai-unveils-lfm2-blueprint-revolutionizing-enterprise-small-model-training-for-on-device-ai</link>
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      <description><![CDATA[MIT発のLiquid AIが...]]></description>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Mistral AIが開発者向け新モデル「Devstral 2」とCLIツール「Vibe CLI」を発表：コーディングの未来が加速]]></title>
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      <description><![CDATA[AI分野の注目企業であるMistral AIが...]]></description>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[OpenAIのGPT-5.2がAPIで利用可能に]]></title>
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      <description><![CDATA[開発者、企業、そしてAIの未来に対するGPT-5.2のAPIリリースの深い意味を探ります。予想される機能強化、新機能、そしてそれがアプリケーション開発にどのような革命をもたらすかについて詳しく解説します。]]></description>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
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      <title><![CDATA[NVIDIA Nemotron 3: オープンソース型エージェンティックAIの新基準]]></title>
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      <description><![CDATA[Agentic AI向けに最適化されたオープンソースモデルファミリー Nemotron 3。高度な推論、ツール利用性能、SteerLMによるアライメントがエンタープライズ自動化とAI開発をどう変革するのかを解説します。]]></description>
      <pubDate>Thu, 18 Dec 2025 14:30:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[NVIDIA Nemotron 3]]></category>
      <category><![CDATA[エージェンティックAI]]></category>
      <category><![CDATA[オープンソースLLM]]></category>
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    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[Skild AIが評価額140億ドルに急騰：ロボットソフトウェア革命を牽引する巨人たち]]></title>
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      <description><![CDATA[ロボットソフトウェア企業Skild AIが評価額140億ドルに到達。NVIDIA、ソフトバンク、サムスンといった大手からの投資背景、その革新的な技術と今後の展望を深掘りします。]]></description>
      <pubDate>Thu, 11 Dec 2025 12:36:57 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Skild AI]]></category>
      <category><![CDATA[ロボットソフトウェア]]></category>
      <category><![CDATA[AI投資]]></category>
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    <item>
      <title><![CDATA[MIT発Liquid AI、エンタープライズ向け小型AIモデル訓練の青写真を公開：効率とプライバシーの新時代へ]]></title>
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      <description><![CDATA[MIT発のLiquid AIが、大規模言語モデル（LLM）の課題を解決するエンタープライズ向け小型AIモデル訓練の青写真「LFM2」を発表しました。本記事では、この革新的なアプローチが企業にもたらす効率化、コスト削減、プライバシー保護の可能性を深掘りし、AI活用の未来を展望します。]]></description>
      <pubDate>Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <category><![CDATA[tech]]></category>
      <category><![CDATA[Liquid AI]]></category>
      <category><![CDATA[LFM2]]></category>
      <category><![CDATA[小型AIモデル]]></category>
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      <category><![CDATA[AI訓練効率]]></category>
      <category><![CDATA[オンデバイスAI]]></category>
      <category><![CDATA[プライバシー保護]]></category>
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