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AI要約 金融機関はこれまで不正検知や信用モデルなど個別AIを乱立させてきたが、今「Transaction Foundation Model（取引基盤モデル）」に集約する動きが加速している。NVIDIAはこのアプローチが分散モデルの非効率を解消し、独自AIインテリジェンスの構築を可能にすると解説する。

EN Financial institutions have spent years building AI: fraud models, credit models, recommendation engines and risk systems. While this sprawl of task-specific models has been effective, it’s also const

AI要約 タジク語に特化した会話型LLMファミリー「Soro」を発表。計算資源が限られた環境での実用展開を想定した軽量設計。

EN arXiv:2605.27379v1 Announce Type: new Abstract: We present Soro, a family of Tajik-specialized conversational large language models (LLMs) designed for real-world deployment under tight compute and co

AI要約 長期的なエージェント型コーディング向けに設計されたMixture-of-Experts基盤モデル、Laguna M.1（2258億パラメータ）とXS.2を発表。

EN arXiv:2605.27605v1 Announce Type: new Abstract: We present Laguna M.1 and Laguna XS.2, two Mixture-of-Experts foundation models built for long-horizon, agentic coding: M.1 has $225.8$B total parameter