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秒速生成のディフュージョン（拡散言語）モデルで待ち時間がゼロになる未来

拡散モデルを応用した拡散言語モデル（DLM）が、テキスト生成を「待つ」から「瞬時に編集」へ変える。Gemini DiffusionやMercury Coderの高速化、TTFTの課題、実務での活用ワークフローまで解説。
2026.02.01 冨田到 冨田到
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OpenClaw（clawdbot）始め方：AIにPC操作を任せる時代

OpenClawはWhatsAppやSlackからPC/VPSを操作し、ファイル整理やブラウザ作業を代行するAIエージェント。爆発的に普及した理由、開発者と改名騒動、導入手順と安全な権限設計まで解説。
2026.01.31 冨田到 冨田到
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理論上最強のAI「AIXI」入門：LLMと暴走リスクへの考え方

AIXI（理論上最強のAGI）を、ソロモノフ誘導＝圧縮と期待効用最大化＝行動で解説。なぜ実装不能なのか、LLMとの接点、パワーシーキングやワイヤーヘッディングのリスク、量子化・埋め込み理論まで整理します。
2026.01.23 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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状態空間モデル（SSM）とは？AIの長文コストを突破するトランスフォーマーとの合体を解説！

Transformerの自己注意が抱えるO(N^2)の計算コストを、SSM（状態空間モデル、例：Mamba）のO(N)でどう回避するか。22万トークン処理やFalcon-H1の最大8倍スループットなど、ハイブリッド化の要点と使いどころを解説します。
2025.12.21 冨田到 冨田到
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AIの適当な回答は正確性と追従性のトレードオフ？防衛策3選！

AIの「適当な回答」は、正確性と指示追従性のトレードオフが原因になりやすい。ChatGPTとGeminiの得意分野の違いを踏まえ、構造化出力・外部参照・モデル使い分けでミスを減らす方法を解説。
2025.12.19 冨田到 冨田到
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サービス・インフラ

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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Grokipedia完全解説：Wikipedia対抗の野望と課題

イーロン・マスクが立ち上げたGrokipediaは単なるWikipedia対抗ではなく、AI時代の「知識の定義権」を書き換える壮大な実験です。88万件の記事を瞬時に生成する革新性の裏に潜む、中央集権モデルの課題とバイアスの危険性を徹底分析。信頼できる知識基盤となるための条件と、賢い活用法を解説します。
2025.11.07 冨田到 冨田到
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AlphaFold後の覇者：AI創薬とAIラボは設計と自律実験で勝つ

AI創薬・ラボ自動化のスタートアップや研究に約30億ドルが流入。AlphaFold発の設計AIとSelf‑Driving Labによる高速実行、共有データ戦略が資金を呼び、規制対応が次の勝者を左右します。
2025.10.29 冨田到 冨田到
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