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106 件
トランスフォーマーの次を狙う4つのアプローチ——LLMの「構造的欠陥」にどう向き合うか
トランスフォーマー技術の限界が顕在化し、次世代の大規模言語モデル（LLM）を目指す4つの新しいアプローチが登場しています。
tok/sは「速度」じゃなかった——DFlashが変えた、24GB GPUでの推論の見方
DFlashを用いた実験で、24GB GPU上でMuse Glimmer 30Bモデルの性能を測定し、tok/sの意味が変わることを示しました。
MetaのMuse Glimmerが示すもの——「配布こそ戦略」という賭けに乗れるか
Metaが新たにオープンモデルを発表し、Zuckerbergが中国に対抗する計画を示しました。新モデルMuse Glimmerは、ローカルで動作するAIエージェント向けに設計されています。
ソフトバンクGの投資利益1.8兆円、立役者がIntelだった件をどう読むか
ソフトバンクグループは、2027年3月期第1四半期の投資利益が1.8兆円に達し、その主な要因が米Intelであることを発表しました。
Google DeepMindのGemini Robotics 2が示すもの：「上半身だけ」のロボットAIが終わりに近づいている
Google DeepMindは、Gemini Robotics 2を発表し、全身制御を可能にしたと述べています。この技術により、ロボットは複雑なタスクを実行できるようになります。
スタートアップ解剖：Tokenlessはなぜ推論コストを半額にできるのか
TokenlessはAPIコールの代替として、コストを半分に抑えるルーターを提供します。複数のモデルを活用し、最適なモデルを選択することで、必要な分だけの料金を請求します。
「すし職人をAI開発の輪に入れろ」──オードリー・タンが示した、日本が米中AI競争に勝てる理由
オードリー・タン氏が、日本がAI競争で勝つためには現場の人々をAI開発に巻き込むことが重要だと語る。特にエッジAIの活用が鍵となる。
2040年に1000万台・世界シェア3割——政府の「AIロボティクス戦略」を読み解く
日本政府は2040年までに1000万台のAIロボットを導入し、世界市場の3割を目指す「AIロボティクス戦略」を策定しました。デロイトのフォーラムでは、政策の方向性と社会実装の重要性が強調されました。
AIは本当に仕事を奪っているのか？スタンフォード研究者が語る「誇張と現実」
AIの影響が雇用に与える実態を分析し、誇張された期待と現実を区別する内容です。
三井不動産が6000億円超をデータセンターに投じる理由——不動産会社がAIインフラの担い手になる構造変化
三井不動産はデータセンター事業に6000億円以上を投資し、物流の枠を超えて「産業デベロッパー」としての展開を発表しました。
国産AI「成功組」の共通点はNVIDIAだった――NTT・ソフトバンク・Sakana AIに見る勝ち筋の構造
NTT、ソフトバンク、Sakana AIなどの国産AI開発企業は、NVIDIAの技術を活用して成功を収めている。
AIトークン消費「24倍」が意味すること——実験で終わるAIと、本番で動くAIの分岐点
AIの本番運用に向けて、企業はコストの捉え方を見直し、トークン消費の急増に備える必要があります。AIを持続的に活用するための3つの条件が提案されています。
2022年のアルトマンメールが暴露した「競合潰し」の論理——オープンソースAIは善意ではなかった
サム・アルトマンがOpenAIのボードに送ったメールで、GPT-3に近いローカルで動作する言語モデルの開発を計画していることが明らかになった。
ユーザー入力をそのままLLMに渡すな ― プロンプトインジェクションを「防ぐ」より「前提にする」信頼境界の設計
ユーザー入力をそのままLLMに渡すことの危険性と、プロンプトインジェクション対策としての信頼境界の設計について解説しています。
ロボットAIの「ChatGPTモーメント」はまだ来ていない。でも、その土台が見え始めた
2026年のフィジカルAIの進展を分析し、ロボットAIの技術革新とその基盤モデルの発展について説明しています。
AIコンテンツがSEOで勝てない本当の理由——E-E-A-T基準を「実装レベル」で理解する
AI生成コンテンツをGoogleのE-E-A-T基準に適合させるための具体的な実装戦略を解説しています。
AIが書いたコード、ライセンス的に会社で使っていいですか？ — 「動く・安全」だけでは足りない第3の検証軸
AIが生成したコードの著作権問題に対処するための実践ガイドを提供し、ライセンスリスクを管理する手法を解説しています。
AIの成果物は「信頼できる顔」で間違える――品質保証を設計で作る10の視点
AIの成果物の信頼性を確保するための品質保証設計について解説した最終回の記事です。
AnthropicのJ-Spaceが示すもの——AIの「内省」は実務に届くか
AnthropicのJ-Space研究を通じて、AIモデルの解釈可能性とその実務への応用可能性について考察しています。
NVIDIAとトヨタが協業拡大——「車・工場・都市」をAIでつなぐ次世代モビリティの全体像
NVIDIAとトヨタがフィジカルAIを推進し、自動運転車両やデジタルツインの開発を強化するための協業拡大を発表しました。
政府AIに「純国産」の風が吹き始めた——源内×tsuzumi/Takane/PLaMoが意味すること
デジタル庁が国産AI「源内」を導入し、NTTデータや富士通などのモデルを採用することを発表しました。松本デジタル大臣は国産AIの利用促進に意欲を示しました。
LLMの「頭の中」を覗く技術——アンソロピックが発見した「J空間」とは何か
アンソロピックが開発した「J-レンズ」により、LLMの内部処理を可視化する新たな技術が発表され、隠れた思考領域「J空間」が発見されました。
GPT-Liveの本質は「推論の外部化」——フルデュプレックスはすでに2年前からあった
GPT-Liveはフルデュプレックス会話体験を実現し、推論の外部化により知能と会話の自然さを独立してスケールさせる技術です。
量子コンピューター実用化に「100万量子ビット」は必要ない——藤井啓祐教授が語る設計思想とAIの衝撃
藤井啓祐教授が量子コンピューターの設計思想や実用化に向けた研究の現状、AIの影響について語るインタビュー。
世界の半導体はASML1社に依存している。それが今、どれだけ危ういことか
オランダのASMLが製造する4億ドルの露光装置は、世界の半導体製造において不可欠な存在であり、特にAIブームによる高性能チップの需要増加に対応している。
Claude Fable 5復活で気づいた「AIモデルは止まる」という前提の話
Claude Fable 5の復活は、AIモデルが単なるAPIではなく、規制や安全性に影響されるインフラとして扱われる時代の到来を示しています。
AIエージェントが勝手にpushする時代のブランチ保護論：Claude Code v2.1.198が変えた「承認」の意味
Claude Code v2.1.198のリリースにより、バックグラウンドエージェントが人間の承認なしにコードのcommit、push、ドラフトPR作成を行うようになった。これに伴い、ブランチ保護の重要性が増している。
「Mythosがないと守れない」は本当か——AIセキュリティの勝負を決める「ハーネス」という視点
AIセキュリティにおいて、Mythosのアクセスがない企業は守れないという見方に対し、LayerXグループの中谷氏は「ハーネス」の重要性を強調している。
AIが書いたコードは半年後に腐る。実運用で見えた5つのNG例と、その直し方
AIが生成したコードの運用で発生した5つの問題点とその改善策について解説しています。
Fordがベテラン技術者350人を再雇用——AI品質検査の「限界」が明らかにしたもの
FordがAI品質検査の限界を認識し、約350人のベテラン技術者を再雇用した。
AI開発を「Loop / Sensors / Actuators」で仕分ける——個人開発7件から見えた依存度マップ
この記事では、個人開発の実例を基にAI開発を3つの分類に分け、それぞれのClaude Codeエコシステムへの依存度を分析しています。
AIが作ったフィッシングメールを、AIで見抜く——Amazon Bedrockが変えるメールセキュリティの論理
Amazon Bedrockは、AI生成のフィッシングメールを検出するために、行動パターンや文脈を分析する新しいアプローチを提供します。
モデル性能の話だけしていると、見えなくなるものがある
AIの性能議論にとどまらず、エージェント化の重要性を強調する記事です。
Claude Fable 5が復活するまでの20日間――Anthropicが米政府と交わした「安全の取引」を読む
米Anthropicの生成AIモデル「Claude Fable 5」が復活し、米政府の輸出規制に対する対策が講じられた。
「AIで効率化しました」の先に何があるか——サプライチェーン競争で問われる本当の戦略
企業がAIによる業務効率化だけに満足していると、サプライチェーン競争において不利になる理由を解説した記事です。
「ねこ」で「一輪車」を出す技術を、なぜモノタロウはAIに守らせたのか
モノタロウは、生成AIの影響を受けつつも、独自の購買体験を守るために「購買AIエージェント」を開発しました。これにより、顧客の検索体験を向上させることを目指しています。
AIは「7」しか言えない——LLMの集団思考問題と、それを壊そうとするスタートアップの挑戦
オーストラリアのスタートアップ、スプリングボーズが開発したAI「Flint」は、主流の大規模言語モデル（LLM）の集団思考を打破し、多様な回答を生成することを目指している。
アンソロピックが「Claude Science」を発表——創薬AIの覇権争いに本気で参戦する理由
アンソロピックが新たに発表したAI製品「Claude Science」は、主に創薬研究を支援することを目的としています。
「AIエージェント9割が本番未到達」という数字、ちゃんと検算した？
企業に導入されたAIエージェントの約9割が本番に到達していないというデータの出所を検証する記事。
Googleが「タブデータのゼロショット基盤モデル」TabFMを公開——XGBoostの時代は終わるのか
TabFMは、タブデータの分類と回帰を簡素化するために設計された新しい基盤モデルです。従来のモデルの手動トレーニングやハイパーパラメータ調整を不要にし、ゼロショット予測を可能にします。
手術なしで61%の精度——MetaのBrain2Qwerty v2が示す「脳波×AI」の現在地
Brain2Qwerty v2は、非侵襲的な脳波からリアルタイムで文章をデコードする新しいAI技術です。これにより、脳損傷によりコミュニケーションが困難な人々に新たな可能性を提供します。
「一番賢いAIを全部に使うな」──Anthropicが教えるトークンコスト削減の2つの本質
Anthropicの開発者が、AI利用コストを削減するための2つの手法を紹介しました。これにより、企業はAIモデルの選択と利用方法を最適化できます。
「自分でハーネスを書くAI」が来た——Ornith-1.0が示すエージェントコーディングの次の一手
Ornith-1.0は自己改善型のオープンソースモデルで、エージェントコーディングタスクに特化しています。9Bから397Bまでのモデルがあり、特に397Bモデルは他のオープンソースモデルと比較して優れた性能を発揮します。
SIerは「AIが前提の世界」で生き残れるか？ 問われるのは技術より組織設計だ
AIが前提となる世界で、SIerは組織の再設計が求められている。AI活用の進展に伴い、従来のSIビジネスモデルの見直しが必要とされる。
再学習なしで密度もスコアも一発推定——DiScoFormerが変える確率推論の常識
DiScoFormerは、データポイントの集合から分布の密度とスコアを一度の前方パスで推定する新しいトランスフォーマーモデルです。
GPT-4の「中身」が見えなくても蒸留できる──Proxy-KDが変える知識蒸留の常識
この研究では、ブラックボックスの大規模言語モデルから小規模モデルへの知識移転を効率化する新しい手法「Proxy-KD」を提案しています。
CADが自然言語で動く時代、設計者に本当に必要なのは「AIマインドセット」だ
AIの進化により、設計業務の効率化が進む中、設計者の役割は変化しつつある。Autodeskの幹部がAIの活用方法と設計者に求められる新たなスキルについて語る。
MicronはNvidiaの再来か——AIメモリ不足が生んだ、一匹の怪物の正体
米国のメモリーチップメーカーMicronが、AI需要の高まりにより急成長し、ウォール街から注目を集めています。
AIが「答える」から「終わらせる」に変わる日──本当の同僚になるための5つの進化段階
AIは単なる回答生成から、タスクの完了に移行しない限り、真の共同作業者にはなれないという研究が発表されました。
J.P. Morganが鳴らすAI市場の警報——ドットコムバブルの再来か、それとも杞憂か
J.P. MorganはAI市場における投資家の過剰な期待や集中リスクについて警告しています。