トークナイザーはLLMがテキストをトークンに分割する仕組みで、API料金に直結します。BPE・tiktoken・日本語の課題を図解で解説します。
ソフトバンク・NEC・ホンダ・ソニーを中核とする新会社「日本AI基盤モデル開発」の設立が報じられました。1兆パラメーター規模の国産AI基盤モデルを開発し、2030年度までにロボットと連携するフィジカルAI戦略を解説します。
Matrix-Game 3.0は、Unreal Engineとゲームデータを活用した大規模学習と3段階の推論最適化により、720p・最大40FPSのリアルタイムインタラクティブ動画生成を実現した世界モデルです。ゲームや自動運転分野への実用化が注目されます。
OpenAIのアルトマンCEOが自宅への火炎瓶事件後、AGI権力集中の危険性を「権力の指輪」に例えて警告。民主的なAIガバナンスの必要性を訴えるブログを公開した。
「SFTは暗記、RLは一般化」という通説を再考。長いCoTによる推論SFTでも最適化・データ品質・モデル能力の3条件が揃えばドメイン横断的な一般化が可能であることを解説します。
Axios v1.14.1へのサプライチェーン攻撃がOpenAIのGitHub Actionsワークフローに影響を及ぼし、macOSアプリ署名証明書が漏洩リスクにさらされました。原因の設定ミスと対応措置、5月8日の旧バージョン機能停止スケジュールを解説します。
Tencent Hunyuanが発表したロボット専用VLM「HY-Embodied-0.5」を解説します。MoTアーキテクチャの仕組みから22ベンチマーク中16項目での最優秀達成、実ロボット操作の検証結果まで詳しく紹介します。
Gartnerは2026年4月9日、2028年までに企業向け生成AIアプリの25%が年間5件以上のセキュリティ事故を経験すると予測。MCP普及がリスク拡大の主因と指摘し、具体的な4つの対策を提言しています。
Stanford・UW・Microsoftの研究チームが提案したRAGEN-2は、エントロピーでは検出できない「テンプレート崩壊」という新失敗モードを相互情報量で診断し、SNR-Awareフィルタリングで修正します。
RAGとファインチューニングをコスト・精度・実装難易度の3軸で徹底比較。PEFT・RAFT・Agentic RAGなど最新手法も解説し、実務エンジニアが最適なLLM最適化手法を選ぶ判断基準を紹介します。
AnthropicがAIエージェント管理プラットフォーム「Claude Managed Agents」パブリックβを公開。実行環境の自動管理とマルチエージェント協調機能で、本番AIエージェント開発の高速化と運用負荷軽減を実現します。
PFNが国産初のフルスクラッチ推論特化LLM「PLaMo 3.0 Prime」β版の開発手法を公開しました。教師あり学習→DPO→強化学習の3段階で長考能力を獲得し、海外モデルに匹敵する性能を実現。国産AI基盤構築の意義を解説します。
AIエージェントフレームワーク比較【2026】LangGraph・CrewAI・OpenAI Agents SDKの選び方
Anthropic、Coefficient Bioを約4億ドルで買収、AI創薬に本格参入
Absolicsのガラス基板とは？AIチップ性能を10倍高密度化する次世代パッケージング
OpenClaw-RLとは？次状態信号から報酬を自動抽出し任意のRLエージェントを訓練する統合フレームワーク
ゴールドマン・サックスがClaude AIを会計業務に導入 — 金融AI活用の最前線
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