AIがAIを改良する「再帰的自己改善」で進化の速度が人間基準を超えたと解説する記事が話題です。シンガポールの過半数、技術を制御できると感じる10%という調査が追いつけなさを裏付ける一方、GPUやデータの制約という「AIの2026年問題」も見え始めました。
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続・RTX 3090追跡:集積する実測データと2026年版購入ガイドの結論
2020年に1499ドルで発売されたRTX 3090が、2026年も購入ガイドやベンチマーク検証の対象になり続けています。CUDAコア10,496個、24GB GDDR6Xという構成の詳細に加え、PassMarkで1万7000件超の実測サンプルが集積。ゲーム性能では割高だった発売時の評価と、大容量メモリを軸とする現在の位置づけを整理します。
続々々・流れについていけない 膨らむAI不安と揺れる未来像
OpenAIが13〜17歳向けに、ChatGPTを心の支えではなく教育ツールとして使う新機能を発表しました。米国ではAIへの不安が過去最高に達した調査もあり、日本でも受容度を測る調査が進んでいます。企業が描く未来像の揺らぎと、AIの回答を確かめる声を読み解きます。
続々・流れについていけない 職場と子どもに迫るAIの波
AIに取り残される感覚が、職場と生活の両面で具体化しています。AI導入が進む企業で多くの社員が置き去りになる調査が相次ぎ、中高生を狙うディープフェイク被害も拡大。OpenAIが13〜17歳向けの安全機能を発表するなど、変化の速さが対応を追い越している実態がわかります。
続・RTX 3090追跡:2026年のベンチマークとAI演算データが示す実力
2020年に1499ドルで登場したRTX 3090が、2026年も各サイトでベンチマーク検証されています。10496個のCUDAコアと24GB VRAMを備え、AI演算テストや1万件超のユーザーサンプルで実力が裏付けられました。ゲーム用途では3080に及ばないものの、大容量メモリで独自の価値を保ちます。
続・ローカルAI最新事情、エージェント選びの時代と4Bモデルの挑戦
コーディングエージェントはターミナル型が定番化し、8工具の比較やOpenCodeからの乗り換え相談が話題になっています。一方、Qwen3.5-4B由来の3Dシーン生成モデルやmacOS 27内蔵LLMなど、小型・組み込みの動きも進みました。道具選びの動向と個人実験の両面を追います。
続報・巨大MoEの壁はRAMの外へ、llama.cpp拡張と8GB GPUの実検証
RAMより大きいMoEモデルをスマホやノートで動かすllama.cpp拡張が登場しました。既存のオフロード手法は、35Bのうち約3Bだけを稼働させる構造を活かし、8GBのGPUでも17.7GBのモデルを動かせています。新ツールの位置づけと実検証の数値を整理します。
続・流れについていけない 「AI不安」が研究対象になる
生成AIの進化についていけないという感覚が、海外では「AI不安」として研究対象になっています。現場では中高生の卒業アルバム写真を使ったディープフェイクが広がり、OpenAIは13〜17歳向けに感情依存を防ぐ安全機能を発表しました。不安への対処が研究・技術・教育の各面で動き始めた状況がわかります。
その後のRTX 3090追跡:2025年GPUとの価格差と、代替のない24GB
2020年発売のRTX 3090を、スペックと価格の面から2025年GPUと比較しました。FP32は35.58 TFLOPS、VRAMは24GB。同性能帯とされるRTX 5070は549ドルと約3分の1の価格ですが、VRAMは12GBで、24GBは1599ドルのRTX 4090だけです。
続報・8GBのGPUで35Bモデルを動かすMoEオフロード、実検証と新たな疑問
llama.cppのMoEオフロードが進化し、8GBのGPUで35Bモデルを動かした実検証や専用ツール、解説が相次いで登場しました。35Bのうち推論で動くのは約3Bという構造が鍵です。一方、MoEが本当にエッジ推論に役立つのかを問う論文も現れました。
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