Macノート1台で、270億パラメータ級のAIモデルが毎秒65トークンで動きました。こんな実測報告が、ローカルLLMコミュニティで話題になっています。舞台は最新フラッグシップではなく、数年前のMacです。前回の記事では、Qwen3.8 27BをSSDから読み出す推論と、精度回復の工夫を追いました。そ […]

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「まだまだごちゃごちゃしてるけど、なんとなくマンガらしくなってきた」——5chのAI板「【画像】AIで生成した画像を貼るスレ ★2」で、こんな一言とともに11枚の生成画像が投稿されました[5]。このスレは、生成画像を気軽に貼って見てもらうための場所です[6]。前回の追跡記事では、プロンプト共有と評価 […]

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若者向け安全策「ChatGPT for Teens」や、AIにテストと気づかせない新手法、日米中独のAI利用調査が話題に。日本の生成AI利用は35％と最低。置き去り感の背景には、信頼の設計の遅れがあります。

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QwenベースのファインチューンモデルTess-4.5-27Bが、推論トークンを約25%減らして同じスコアを出したと報告されました。コマンドライン作業では32%減、データ抽出では43%減という内訳です。ローカル推論の待ち時間短縮が期待されます。

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DotsのMoEモデル「dots.llm1」の技術報告が公開されました。総1420億パラメータのうち140億だけを動かす設計で、11.2兆トークンの学習が明らかになっています。Qwen2.5-72Bに匹敵する性能と、学習途中チェックポイントの公開が注目点です。

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Metaの個人向けAIエージェント「Muse」が、公開から2週間余りで機能を拡充しました。動画での対話や専用メールアドレス、月20・100ドルの課金プランを発表しています。実利用の声には、便利さと生活を預ける不安の両方がにじみます。

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AIの脅威は賢さより速さにあるとの分析が注目されています。AIが自律的に働ける時間は約4カ月で倍増し、開発トップらは暴走リスクに警鐘を鳴らします。加速への不安と向き合う動きも広がっています。

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ChatGPT・Gemini・Claudeの使い分けを巡る議論が5chで白熱しています。ベンチマークは拮抗しており、用途別に複数を使い分けるのが定番です。MicrosoftやNVIDIAの新モデル情報も飛び出しました。

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無料AI活用スレでは、質問を4ステップで組む「壁打ち」型や、プロンプト管理に使うクリップボード定番5本などのノウハウが共有されています。一方、50個以上試して残ったのは3つだけという検証もあり、無料の実態と活用術が同時に見える記事です。

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24時間動くAIエージェント「Gemini Spark」の現在地を、API文書とCloudの無料枠から整理しました。試行の入口は広い一方、速度やコストなど評価に必要な数値は素材にありません。見出しの強さと検証の不足を分けて読むことが大切です。

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