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2025 年 12 月 18 日
GSI ハッカソンを通じ、本番運用を見据えた高速なエージェント AI を NVIDIA NIM を用いて実現
グローバル システム インテグレーター (GSI) 大手企業がハッカソンで披露した、NVIDIA NIM を活用して構築された AI エージェントの成果をご紹介します。
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2025 年 12 月 15 日
NVIDIA Nemotron 3 の内部: 効率性と高精度を実現する手法、ツール、データ
新しいオープン モデル ファミリは、マルチエージェント システムにおける高速かつ長文コンテキスト推論向けに、オープンな Hybrid Mamba-Transformer MoE を導入します。
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2025 年 11 月 18 日
NVIDIA NIM と NVIDIA Blueprints で実現する日本語対応対話型エージェントの迅速な構築
NVIDIA NIM マイクロサービスと NVIDIA Blueprints を活用し、日本語環境に対応した Blueprints のカスタマイズを行うための実践的な手順を紹介します。
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2025 年 11 月 10 日
NVIDIA Grove で Kubernetes 上の複雑な AI 推論を合理化する
Kubernetes クラスタ上で最新の ML 推論ワークロードを実行するための Kubernetes API である NVIDIA Grove が NVIDIA Dynamo 内でモジュール型コンポーネントとして利用できるようになりました。
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2025 年 11 月 3 日
NVIDIA AI Blueprints を活用した動画解析の新しいアプローチ
NVIDIA の動画検索および要約用 AI Blueprint (VSS: Video Search and Summarization) と RAG Blueprint を統合し、動画解析と要約を高度化する方法を紹介します。
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2025 年 10 月 28 日
NVIDIA Nemotron の新しいモデル (Vision、RAG、ガードレール) で特化型 AI エージェントを開発
新しい Nemotron モデルを活用して、マルチモーダル エージェント、RAG パイプライン、コンテンツ安全性を備えた AI を構築する方法や、各モデルの特長、性能、チュートリアルを紹介します。
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2025 年 10 月 24 日
LangGraph と NeMo Agent Toolkit ではじめる ReAct エージェント
AI エージェントの概念を簡潔に解説し、特に「ReAct (Reasoning and Acting) エージェント」に焦点を当てて、その仕組みと実装方法について詳しく説明します。
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2025 年 9 月 29 日
NVIDIA Isaac Lab と Newton で四足歩行の移動ポリシーをトレーニングし、布の操作をシミュレートする
物理演算はロボティクス シミュレーションで重要な役割を果たし、
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2025 年 9 月 25 日
NVIDIA NIM により Stockmark 100B 日本語フルスクラッチ LLM が 2.5 倍高速化
最適化コンテナーとして即時に API 化できる NIM は、大規模 LLM 導入時のさまざまな課題を解決します。NIM 対応した日本発の「Stockmark-2-100B-Instruct」を是非お試しください。業務利用に適した高精度な日本語 LLM がすぐに活用可能です。
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2025 年 9 月 15 日
OpenRouter で NVIDIA Nemotron を使用してレポート生成 AI エージェントを構築する
AI エージェントを構築する上で重要な、基本的な概念から複雑なエージェント型システム実装までステップバイステップでご紹介します。
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2025 年 8 月 29 日
NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション - モデルベース編
NeMo Curator を使用したモデルベースのテキスト データの品質を簡単に向上するアプローチを、ステップバイステップでご紹介します。
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2025 年 6 月 11 日
NVIDIA Data Flywheel Blueprint を使用したモデル蒸留で効率的な AI エージェントを構築する
仕組み、エージェントのツール呼び出しを中心とした実際の用途への適用方法、そして自社のエージェント型 AI ワークフロー用のデータ フライホイールを簡単に構築するための設定方法について、詳しく解説します。
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2025 年 6 月 11 日
オープンソースの AI-Q NVIDIA Blueprint を通じてエンタープライズ データを用いてチャットする
社内ナレッジの活用を促進する AI-Q NVIDIA Blueprint の機能とコンポーネントについて、ユース ケースの例とともに説明します。
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2025 年 5 月 29 日
Spotlight: NVIDIA NeMo を使用した小型 LLM「ABEJA Qwen2.5-7B Model」学習のための蒸留のパイプライン並列化
本記事は ABEJA、NVIDIA で共同執筆しています。ABEJA にて公開しているブログについてはこちらを参照してください。
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2025 年 5 月 29 日
NeMo 2.0 を使った VLM 開発: ファインチューニングから推論、評価
NeMo 2.0 を使用した VLM (Vision Language Model) のファインチューニングから推論、評価までの流れを詳しく解説します。
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2025 年 4 月 18 日
Spotlight: DataStax Langflow で再現する NVIDIA AI Blueprints をマクニカの AI TRY NOW PROGRAM で検証可能に
環境構築や、プログラミングの工数を大幅に削減しつつ、効率良く AI エージェントを構築するソリューションをご紹介します。
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