AI 日報：毎日の AI ニュース（2026年11月 10日 · 火曜日）
AIFIND
補編：原文の発表日をもとに、2026年11月13日に編集しました。当時の配信記録ではありません。
Anthropic、Claude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2を公開
Anthropicは、コーディング、推論、ビジョンを改善したClaude Fable 5.2とClaude Mythos 5.2を公開しました。両モデルは同じ基盤モデルで、Fableにはサイバーセキュリティと生物学に関する安全策があり、Mythosは対象分野の組織向けに提供されます。出力速度は前世代より最大30%速く、価格は入力100万トークンあたり$8、出力100万トークンあたり$40です。
モデルの公開・更新
Google DeepMind、実環境での汎用的な器用さを高めるGemini Robotics 2.5を発表
Google DeepMindは、視覚・言語・行動を扱うモデルGemini Robotics 2.5を発表しました。200を超えるタスクの評価で、従来のベースラインに比べ成功率がタスクに応じて30%から100%高く、完了時間も20%から30%短縮しました。Mercedes-Benzの生産ラインでApptronikのApollo 2を使った実証では、自動車部品の仕分けで96%の成功率を達成しました。
Perplexity、マルチモーダル分類モデル「pplx-decider-v1.3」を公開
Perplexityは、マルチモーダル分類モデル「pplx-decider-v1.3」を公開しました。前バージョンから性能と堅牢性を改善し、状態テキストから文字オフセットと信頼度付きで原文の範囲を抽出する「Locate」機能を追加しています。利用にはPython 3.12以上と、約49 GiBのBF16重みに加えて作業メモリーを確保できるCUDA GPUが必要です。
Perplexity、Qwen3.5-4Bベースの小型モデル「pplx-decider-flash-v1.3」を公開
Perplexityは、Qwen3.5-4Bをベースにした小型モデル「pplx-decider-flash-v1.3」を公開しました。27Bモデルから知識蒸留されており、テキスト・画像・Locateに対応し、遅延やコストを重視する用途向けです。利用にはPython 3.12以降と、約8.5 GiBのBF16重みに加えて作業メモリーを確保できるCUDA GPUが必要です。
プロダクトの公開・更新
NVIDIA、CoRLでGR00T 2やIsaac Lab 3.0などロボット向け技術を発表
NVIDIAはCoRLで、GR00T 2を含むオープンなロボット技術やシミュレーションツール、ベンチマーク、AIエージェントを活用したワークフローを発表しました。
業界動向
NVIDIA、韓国企業と半導体・自動運転・ロボット分野の物理AIを推進
NVIDIAは韓国のSamsung Electronics、Kakao Mobility、LG Electronicsと連携し、半導体、レベル4自動運転、製造ロボットの各分野で物理AIの開発や実証を進めています。
論文・研究
Anthropic、Claude Fable 5.2による電子機器設計と試作を検証
Anthropicは、Claude Fable 5.2がスピーカーフォン、音声アシスタント用ハブ、携帯型バーチャルペットの3機種を設計し、試作機の製造につなげたと報告しました。PCB Gymで69%を記録し、Claude Fable 5の25%を上回りました。3機種は初期試作段階で、電気的検証やアンテナ調整、熱試験、認証は実施されていません。
ElithとNVIDIA、金融情報を含む日本向け合成データセット「Nemotron-Personas-Finance-Japan」を公開
ElithとNVIDIAが、日本の公的統計や家計・金融リテラシーのデータを反映した合成データセット「Nemotron-Personas-Finance-Japan」を公開しました。9M personasを収録し、50 fieldsで構成され、CC BY 4.0ライセンスで商用利用も可能です。顧客対応AIの開発や会話評価、ユーザーシミュレーションなどへの活用を想定しています。
活用とオピニオン
HOPE、MoEモデルの専門家間相互作用を考慮する剪定手法を提案
HOPE（Higher-Order Pruning of Experts）は、MoEモデルの専門家同士のペア単位の相互作用を考慮して剪定対象を決める手法です。Qwen3.5-122B、Qwen3.5-35B、GLM-4.5-Airを評価し、剪定率50%では平均順位1.58で、次点のREAPの2.42を上回りました。