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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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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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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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人間基盤モデル(HcFM)とは？迷いを予測するAIの誕生に迫る。

生成AIは流暢でも意思決定は読めない。心理実験や経済ゲームの行動データで「人の選択」を学ぶ人間基盤モデル（Centaur/Be.FM）と、市場調査・UX・評価定規の要点を解説。
2025.12.23 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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Stanford発の生成AIツール：STORMとは？無料でWiki風の調査を瞬時に！

スタンフォード大学発の無料AI論文生成ツール「STORM」の驚異的な性能と独自機能を徹底解剖。ChatGPTなど他ツールとの比較から、研究・教育現場に革新をもたらす可能性と課題を考察。AIと人間の創造的コラボレーションの実現に向けて、STORMの未来を展望する。
2025.03.21 2025.04.20 冨田到 冨田到
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