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• 論文解説: Janus — 視覚エンコーダ分離による統合マルチモーダル理解・生成 03/04/2026
• 論文解説: LatentLM — Next-Token Diffusionによるマルチモーダル潜在言語モデリング 03/04/2026
• 論文解説: Apollo — 大規模マルチモーダルモデルにおける動画理解の体系的探索 03/04/2026
• 論文解説: InternLM-XComposer2.5-OmniLive — リアルタイムストリーミングマルチモーダルシステム 03/04/2026
• 論文解説: Qwen2.5-Omni — テキスト・画像・音声・動画の統合マルチモーダルモデル 03/04/2026
• NeurIPS 2024論文解説: GTA — 実行可能ツールによる汎用ツールエージェントベンチマーク 28/03/2026
• Google Developers Blog解説: Gemini 2.0 Multimodal Live APIの技術的基盤と設計思想 25/03/2026
• 論文解説: Gemini 1.5 — 100万トークン長文脈理解を実現するMoEアーキテクチャ 20/03/2026
• NVIDIA AI Red Team解説: セマンティックプロンプトインジェクション — 視覚的記号でAIガードレールを突破する新手法 12/03/2026
• NVIDIA解説: VILA/Cosmos Nemotron — クラウドからエッジまでのVLMデプロイメント戦略 23/02/2026
• 論文解説: Qwen2.5-VL — 動的解像度とMRoPEで実現するオープンソース最高性能VLM 23/02/2026
• Google Developers Blog解説: Gemini 2.5の動画理解 — ネイティブマルチモーダルによる映像×音声×コード統合処理 23/02/2026
• 論文解説: Gemini 1.5 — 1000万トークンコンテキストで実現するマルチモーダル長文脈理解 23/02/2026
• 論文解説: Gemini — ネイティブマルチモーダル基盤モデルのアーキテクチャと設計思想 23/02/2026
• 論文解説: MIO — 音声・テキスト・画像・動画を統一トークンで理解・生成する基盤モデル 22/02/2026
• CVPR 2024論文解説: MMMU — 大規模マルチモーダル理解・推論ベンチマーク 22/02/2026
• Google解説: Gemini 2.5の動画理解 — VideoMME 85.2%達成のマルチモーダル技術詳細 22/02/2026
• 論文解説: Chameleon — Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models 22/02/2026
• Google解説: Gemini 3 API主要アップデート — thinking_level・media_resolution・Thought Signaturesの技術詳細 22/02/2026
• 論文解説: Gemini 1.5 — Sparse MoEで100万トークンコンテキストのマルチモーダル理解を実現 22/02/2026
• 論文解説: ARC Prize 2025 Technical Report — ARC-AGI-2ベンチマークの設計と汎用知能評価 22/02/2026
• 論文解説: Qwen2-VL — 任意解像度の画像・動画を動的トークン化するVision-Language Model 22/02/2026
• 論文解説: MMMU-Pro — マルチモーダル理解ベンチマークの堅牢化手法とOCRボトルネック 22/02/2026
• 論文解説: Gemini — ネイティブマルチモーダルモデルの設計と画像・音声・動画統合処理 22/02/2026
• 論文解説: GAIA — 汎用AIアシスタントの実力を測る466タスクベンチマーク 21/02/2026
• 論文解説: Qwen3 Technical Report — 4段階学習パイプラインとMoEアーキテクチャの全体像 18/02/2026