生成AI

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LLMが突然英語で返してくる「言語混乱」はなぜ起きるのか

LLMの言語混乱（Language Confusion）がなぜ起きるか、訓練データ・RLHF・トークナイザーの3層で解説。CodexとGLMが特にひどい理由と、Claudeが少ない理由を文献をもとに考察します。
2026.04.13 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
サービス・インフラソフトウエアメーカー
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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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サービス・インフラ

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
サービス・インフラソフトウエアメーカー
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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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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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