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ストックマーク、Noetra等が進めるフィジカルAI向け「国産マルチモーダル基盤モデル」の開発に参画
ストックマーク、NVIDIA Nemotronをベースに独自の日本語追加学習を施したVLMモデルを開発
2026年度人工知能学会全国大会(JSAI2026)にゴールドスポンサーとして協賛 複雑文書読解における既存VLMの限界を検証する論文を発表
ビジネスで信頼できるアイデア発想が可能なAIエージェント技術の確立へ ストックマークと産総研グループによる「共創プロジェクト」始動
ストックマーク、製造業に特化した視覚言語モデル(VLM)開発に NVIDIAのNemotron-Personas-Japanデータセットを活用
「AgenticRAG」の活用で生成AIの回答精度80%超を「SAT」で実現 。内製システム刷新不要で実用レベルの高精度なRAG構築が可能に
産総研の技術と企業の事業課題をつなぐ生成AI「Bibbidi」を開発 ストックマークとAIST Solutionsが産学連携のオープンイノベーション支援を開始
日本発の「ソブリンAI」として独自開発の日本語LLM「Stockmark-2」を世界標準の「NVIDIA NIM マイクロサービス」で提供開始
専門性の高い“暗黙知”を形式知化する生成AI基盤開発へ 製造業特化のマルチモーダルAI基盤を開発
RAGを超える新技術「Agentic RAG」を“誰でも簡単”に構築・実装 複雑なデータを即戦力に変換する『SAT Agent Cockpit』を提供開始
