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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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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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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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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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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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