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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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【論文解説】AIは研究を自動化しない？ハーバード物理学者が示した専門家10倍化の現実

ハーバード大学教授がClaude Opus 4.5を大学院生として指導し、2週間で本物の素粒子物理論文を完成させた実験から、AI時代の専門家の役割と「Taste（問いを選ぶ力）」を考える。
2026.04.01 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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Vidu Q3とは？16秒音声付きアニメを一発生成する使い方・料金・無料枠・商用利用まで総まとめ

Vidu Q3の料金、無料枠、透かし、商用利用、使い方を一次情報ベースで整理。16秒音声付き動画の実力と、Kling・Runway・DomoAIとの比較軸までわかる記事です。
2026.02.04 2026.07.02 冨田到 冨田到
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アンビエントAIエージェントとはなにか？常駐するAIで仕事が変わる

チャットボットから「常駐する同僚」へ。アンビエントAIエージェントの仕組み（常駐・イベント駆動）と、事例、失敗から学ぶHuman-in-the-loop設計、自社導入のロードマップを解説します。
2026.02.02 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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Project Genieとは？60秒AIゲームを作るワールドモデルの始め方

Google DeepMindのProject Genieは、動画ではなく操作に反応する「世界」を生成するワールドモデル。60秒制限の狙い、試作・訓練への使い道、効くプロンプトと代替案まで解説。
2026.02.02 冨田到 冨田到
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ニューロシンボリックAIとは？ 生成AIを「ルール」で監督する新しい設計思想

ニューロシンボリックAIとは、生成AIの柔軟さとルールの厳密さを組み合わせた設計思想です。生成AIに自由に動かせず「提案」だけさせ、ルールが監督・承認する仕組みで危険行動率0%を実現した最新事例と導入のポイントを解説します。
2026.02.01 冨田到 冨田到
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光学的生成モデルとはなにか？光でAIとLLMは速くなる？

光を使う生成AI「光学的生成モデル」を入門解説。画像を1ナノ秒未満で出すスナップショット生成、LLMの行列演算を光で担うフォトニック深層学習、遅さの原因となる通信・I/Oの壁とロードマップまで整理。
2026.02.01 冨田到 冨田到
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