エヌビディア ジャパンの AI (人工知能) に関するオフィシャルアカウントです。 永久に解けないと思われていた問題や、解けるのは当分先だと思われていた問題が、GPU ディープラーニングによって毎日のように解決されています。
東京都港区赤坂
Joined November 2016
- Tweets5.3K
- Following169
- Followers12.3K
- Likes7.7K
NVIDIA AI Japan retweeted
久しぶりにZennでブログなるものを書いてみました > NVIDIAの音声修復モデルRE-USEでポッドキャストのノイズ除去と文字起こしを比較してみた｜からあげ zenn.dev/karaage0703/article… #zenn
NVIDIA AI Japan retweeted
nvidia/Real-time_RE-USE · Hugging Face huggingface.co/nvidia/Real-t… miteru
NVIDIA AI Japan retweeted
NVIDIA、40言語対応の無償文字起こしAI「Nemotron 3.5 Transcribe」 pc.watch.impress.co.jp/docs/…
NVIDIA AI Japan retweeted
密かに配信者向けのテロップメーカー作ってたんだけど、アーカイブからやるとゲーム音やら他の人の声やらで制度全然出なかったのこれで解決すんじゃね！？
つくるぞ！
Meet NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 🎙️
An open-weight, promptable 30B MoE model with ~4B active parameters that brings transcription in 40 languages, speaker attribution, translation, contextual prompting and audio understanding into one checkpoint.
Watch it keep track of who said what when everyone’s talking at once.
1/ 🧵
NVIDIA AI Japan retweeted
NVIDIAは10月28日、会議音声を文字起こし・話者分離・翻訳・内容確認まで扱うオープンウェイトモデル「Nemotron 3.5 Transcribe」を公開。音声業務を複数ツールに分けず、1つの指示で処理しやすくなります。
・40言語の文字起こしに対応
・話者名、専門用語、書式を指示可能
・音声への質問や決定事項の抽出にも対応
・処理場所は端末からクラウドまで選択可能
収益化例は、議事録テンプレート導入・専門用語辞書整備・月額運用。まず同意を得たダミー音声で精度を確認し、機密情報と最終判断は人が管理してください。
blogs.nvidia.com/blog/local-…
NVIDIA AI Japan retweeted
これは本格的にwhisperから乗り換えかもしれん。日本語も正式対応。話者分離もネイティブにできるし議事録作成はこれかなぁ。
NVIDIA's Nemotron 3.5 Transcribe ties for #1 among open weights Speech to Text models with 2.8% WER, using just 4B active parameters
Nemotron 3.5 Transcribe is NVIDIA's new open weights Speech to Text model for non-streaming transcription, with 30B total and 4B active parameters, and the most accurate NVIDIA model on our non-streaming Speech to Text leaderboard.
Key takeaways
➤ Accuracy: Nemotron 3.5 Transcribe scores 2.8% on the AA-WER Index, tied with Mistral's Voxtral Small for #1 among open-weight models. It leads Voxtral Small on AA-AgentTalk, our dataset of voice agent conversations, at 1.8% vs. 2.3%.
➤ Model size: With 4B active parameters (30B total), Nemotron 3.5 Transcribe sits on the open weights frontier of AA-WER vs. active parameters. It matches the accuracy of Mistral's Voxtral Small with 6x fewer active parameters (4B vs. 24B), while other open weights models of a similar size sit at around 4% WER.
Congratulations to @NVIDIAAI on the release!
See more details below ⬇️
NVIDIA AI Japan retweeted
会議の録音から、文字起こし・翻訳・誰の発言かの判別までを1つでこなすモデル、NVIDIAのNemotron 3.5 Transcribeが公開。日本語も対応。第三者評価（Artificial Analysis）でオープンウェイトの首位タイ。ただし録音向けで、リアルタイムには非対応。
huggingface.co/blog/nvidia/n…
NVIDIA AI Japan retweeted
NVIDIA AI認定資格 NCA-AIIO を日本語で！AIインフラの基礎をソリューションアーキテクトが解説 nitter.cf/i/broadcasts/1aKbdEWgl…
NVIDIA AI Japan retweeted
【明日開催】
大規模 AI モデルのトレーニングや膨大なデータ処理が求められる現代、データ センターの設計とネットワークのあり方は劇的な変化を求められています。
本ライブ配信では、AI インフラの基礎 及び、 AI 開発者向けの注目の認定資格「AI Infrastructure and Operations」を NVIDIA Japan のソリューション アーキテクトが解説します。
📅 10 月 27 日 (火) 11:00〜11:45
nvda.ws/4soBGK8
NVIDIA AI Japan retweeted
NVIDIAの拡散言語モデル(Nemotron-Labs-Diffusion-8B)をベースに、
「文章は書かず、選択肢の確率だけ返す」判定専用モデルに仕立て直した個人発の派生モデルを検証しました。
AIエージェントの仕事を「安いAIで十分か、高性能AIに回すべきか」判断する役に使ったところ、
・追加学習なしで、別の判定役として使っていたAIと同水準の精度
・手元のPCだけで動作、1回0.14秒
・日本語もそのまま使える
という結果に。
NVIDIAの拡散モデルを土台に、こうした使い方ができるのは面白い発見でした。
👇詳しくはこちら
🔗 hubs.li/Q04CfQkh0
NVIDIA AI Japan retweeted
【ライブ配信】#NVIDIAGTC プレゲームショーが、今回はベルリンから配信！
ホストの Gavin Baker と Deirdre Bosa が、ヨーロッパ中で AI を構築し、拡張し、実用化しているビルダーやリーダーたちと語り合う対談をお見逃しなく。
📅 配信日時: 日本時間 10 月 21 日 (水) 16:00
※中央ヨーロッパ夏時間では午前 9 時より全世界へストリーミング
NVIDIA AI Japan retweeted
【NVIDIA ALCHEMI × Matlantis で、材料探索を加速】
NVIDIA は、化学、材料科学向けソフトウェアスイート「NVIDIA ALCHEMI」を通じて、AI と GPU による材料シミュレーションの高速化を支えています。こうした取り組みの中で、@matlantis_ja が開催した「Matlantis User Conference 2026」に、NVIDIA も登壇。分野を超えて材料開発、シミュレーションに携わる研究者が集う本イベントの開催レポートでは、NVIDIA が登壇した 2 つの講演も紹介されています。
1. ANI-1 の開発を牽引した NVIDIA の Justin S. Smith が、機械学習ポテンシャルの進化と、Matlantis × NVIDIA ALCHEMI による高速化を紹介。
2.ENEOS × NVIDIA の共同セッションでは、イリジウムに代わる酸素発生触媒の探索を紹介。計算が速くなった先で、何が新たなボトルネックになるのか。候補構造の生成や、実験へつなぐ際の課題も語られました。
技術の進化と、それを使う研究現場の声を、開催レポートでぜひご覧ください！
【🔬Matlantis User Conference 2026 開催レポート公開】AIの進化は、科学者の研究開発をどう変えるのか。
材料研究では、AIを活用した計算化学によって、探索できる材料や条件が広がっています。さらに、AIとの対話によるシミュレーションの実行支援も。こうした変化を、研究現場の成果にどうつなげていくか。
9月18日、「AI for Scienceの最前線 ～科学者とAIによる研究開発の進化～」をテーマに、「Matlantis User Conference 2026」を開催しました。ユーザー限定イベントの内容を、少しだけご紹介します。
当日は計算化学や材料開発に携わる研究者をはじめ、関係者を含め400名超が会場に集結。9件の講演、61件のポスター発表、ヨビノリたくみ氏が進行するパネルディスカッションを通じて、技術の進化と研究現場での実践の両面から、活発な議論が交わされました。
🤖講演や議論で語られたのは、こんなテーマです。
・原子レベルの洞察を、研究者の意思決定へどうつなげるか
・計算化学の知見を実験研究者へ届けるAI活用の一手
・計算で得た結果を、材料や製造プロセスの設計へどう生かすか
・現場の研究者が考える、AIに任せたい仕事と自ら担いたい仕事
🚀AIによってできることが広がるなかで、何を調べ、結果をどう見極め、次の研究へつなげるのか。各社の取り組みや研究者の声を、会場の熱気とともにお届けします。
👇開催レポートはこちら
matlantis.com/ja/resources/b…
#Matlantis #AIforScience #材料開発 #計算化学
NVIDIA AI Japan retweeted
NVIDIA「Physical AI Specialization」に、スペースデータが日本企業として初めて選定されました！
PROVIDENCEでは、デジタルツイン、Physical AI、ロボティクスなどの技術を統合し、現実世界の理解・検証から自律システムの実装までを支える技術基盤を開発しています。
今回の選定を一つの節目として、Physical AIの社会実装をさらに進めていきます。
providence.spacedata.jp/news…
NVIDIA AI Japan retweeted
AI 時代のスマートなインフラ作りには、パートナーシップが欠かせません。@Hitachi_Japan と共に、AI ファクトリーやエネルギーシステム、産業の自動化、そして次世代の交通システムにおいて、フィジカル AI の発展を推進できることを光栄に思います。#HSIF2026
NVIDIA AI Japan retweeted
Switchyard はモデル選択、Relay は coding agent の実行記録。直列につないだ実測をもとに、認証や予算管理など足りない機能を専用の部品で補う構成を整理してみました。
NVIDIA NeMo Relay と NeMo Switchyard を AI Gateway としてどう使うか考えてみた dev.classmethod.jp/articles/… #DevelopersIO
NVIDIA AI Japan retweeted
コーディングエージェント用PTしてLightningだけでなく、slackチャンネルでチームアシスタントとしてタスク分類できるようPTしたLightningも活躍中です！ dev.classmethod.jp/articles/…
