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【論文解説】38万パラメータで化学計算60年の壁を越えるMicrosoft Skala

Microsoft Researchが発表した深層学習XC汎関数Skalaを解説。GMTKN55で2.8 kcal/molを達成し、ハイブリッド汎関数を超える精度をセミローカルDFTのコストで実現した仕組みと、創薬・電池・触媒分野への展望を初学者向けにわかりやすく紹介します。
2026.05.11 冨田到 冨田到
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【論文解説】ワールドモデルって何を指す？2026年の論文が引いた一つの境界線

2026年4月、北京大学・清華大学など8機関がワールドモデルの統一定義「OpenWorldLib」を発表。4つの能力と除外リスト（Soraはワールドモデルではない）により、AI研究に初めて明確な境界線が引かれました。定義が統一されたことで何が変わるのかを解説します。
2026.04.17 2026.04.21 冨田到 冨田到
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GEN-1でロボット学習が変わる！99%成功率の基盤モデルとは

Generalist AIが2026年4月に発表したGEN-1は、99%成功率・3倍速・1時間適応を実現したロボット基盤モデル。人間の動作データで学習する仕組みと、ロボット産業の構造変化を解説します。
2026.04.08 冨田到 冨田到
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Bonsai-8Bで1-bit LLMがiPhoneで動く時代が来た

PrismMLが公開したBonsai-8Bは、8Bパラメータで1.15GBという1-bit LLM。iPhone 17 Pro Maxで毎秒44トークンで動作し、オンデバイスAIの新しい基準を示した。仕組みと性能、実際の試し方を解説します。
2026.04.06 冨田到 冨田到
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KVキャッシュ6分の1でLLM推論が変わる！Google TurboQuantの仕組みと実用インパクト

Google ResearchのTurboQuantは、LLMのKVキャッシュを3bitで圧縮し、メモリを6分の1に削減しながらattentionを最大8倍高速化します。仕組み・先行手法との比較・社会経済インパクトを徹底解説。
2026.03.30 2026.03.31 冨田到 冨田到
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脳波基盤モデルとはなにか？実用化に向けた個別開発の限界と実装戦略

脳波（EEG）基盤モデルとはなにか？脳波AIが「タスクごとに作り直し」の泥沼にハマった理由を整理し、計測差を吸収して基盤モデルに成長してきた背景を解説。ICU・BCI・マーケまで統合される流れとKPI設計、ニューロライツ対応の未来を考察します。
2026.02.02 冨田到 冨田到
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ニューロモーフィックAIとは？SNNによる省電力エッジAIの全貌

ニューロモーフィックAIとは何かを初心者向けに解説。SNN×エッジAIの「イベント駆動」で、必要な時だけ計算して省電力・低遅延を実現する仕組みを整理し、センサー統合やGPUとのハイブリッド運用まで応用の全体像をつかめます。
2025.12.26 冨田到 冨田到
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人工衛星データ×生成AIで伸びる新規事業と資金調達スタートアップ戦略

人工衛星データ×生成AI（GeoFM/LLM）で競争軸が「解析精度」から「UX・業務実装・説明責任」へ移る理由を解説。シード〜シリーズAの勝ちパターンと、新規事業の狙い所・実装順序まで整理。
2025.12.25 冨田到 冨田到
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ワールドモデルとは？LLMの弱点を超える「スノードームAI」

LLMが道案内で崩れる理由は「地図」がないから。AIの頭に計算的なスノードーム（ワールドモデル）を作る発想と、空間知能・抽象予測・生成の3潮流、動画の見栄えと理解の差、実用化の道筋まで解説。
2025.12.18 冨田到 冨田到
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YC Fall 2025 スタートアップ131社はAIをOSにする

Y Combinator「YC Fall 2025」のAIスタートアップ131社を分析し、AIが“機能”から“OS”へと変わる地殻変動を整理。産業特化エージェント、動画プリミティブ化、記憶・権限・決済インフラまで、エージェント時代のトレンドと日本企業が明日から取れる6つの実装戦略を解説します。
2025.11.28 冨田到 冨田到
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