大è¦æ¨¡è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼ˆLLM）ã®ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«å®Ÿè¡Œãƒ„ール「Ollamaã€ã«è„†å¼±æ€§ã€ãƒ‘ッãƒã¯ã¾ã ãªã—ï¼ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼å´ã§ã§ãる対ç–ã‚’
ç„¡æ–™ã§ä½¿ãˆã‚‹AIï½¢ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMï½£ã®é€²åŒ–ãŒã™ã”ã„よã£ã¦è©±
ï½¢Qwen3.5-9Bï½£ ã¯2026å¹´ã«ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã•ã‚ŒãŸé«˜æ€§èƒ½ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®ã²ã¨ã¤ã€‚HuggingFaceã‚„LM Studioã§ç„¡æ–™ã§ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã§ãã‚‹ Photo: ã‹ã¿ã‚„ã¾ãŸãã¿ 2026年も進化を続ã‘る生æˆAIã§ã™ãŒã€ä¼¸ã³ã¦ã„ã‚‹ã®ã¯OpenAIã®GPTã‚„Anthropicã®Claudeã ã‘ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 ç„¡æ–™ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¦ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦è‡ªåˆ†ã®PCã§å‹•ã‹ã›ã‚‹ï½¢ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLM｣も大ããªç™ºå±•ã‚’見ã›ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯2026年上åŠæœŸã«ã‹ã‘ã¦ã®ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®å‹•å‘ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¾ã™ã€‚ 1. ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®é«˜æ€§èƒ½åŒ–ãŒæ¢ã¾ã‚‰ãªã„ï½¢Gemma-4-31Bï½£ã§ç”»åƒèªè˜ã‚’ã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ã“ã‚。åŒãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯GoogleãŒ2026å¹´4月ã«ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã—ãŸéžå¸¸ã«é«˜æ€§èƒ½ãªãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMImage: ã‹ã¿ã‚„ã¾ãŸãã¿2026å¹´ã®ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã§ç‰¹å¾´çš„ãªã®ãŒã€æ€§èƒ½ãŒå¤§å¹…ã«å‘上ã—ãŸã“ã¨ã€‚ 具体的ãªãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ã—ã¦ã¯ã€3月ã«ãƒªãƒª
Claudeã®ã‚¨ãƒ¼ã‚¸ã‚§ãƒ³ãƒˆã‚’自己改善ã•ã›ã‚‹æ©Ÿèƒ½ã€Œãƒ‰ãƒªãƒ¼ãƒŸãƒ³ã‚°ã€ãŒç™»å ´
Anthropicã®AIエージェントインフラ「Claude Managed Agentsã€ã«ã€ã‚¨ãƒ¼ã‚¸ã‚§ãƒ³ãƒˆã®å‹•ä½œã‚’改善ã—ã¦ãƒ¡ãƒ¢ãƒªæ¶ˆè²»ã‚’抑ãˆã‚‹ã€Œãƒ‰ãƒªãƒ¼ãƒŸãƒ³ã‚°(dreaming)ã€æ©Ÿèƒ½ãŒè¿½åŠ ã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚ New in Claude Managed Agents: dreaming, outcomes, and multiagent orchestration | Claude https://claude.com/blog/new-in-claude-managed-agents Live from Code with Claude: we're launching dreaming in Claude Managed Agents as a research preview. Outcomes, multiagent orchestration, and webhooks are now i
長大コンテã‚ストã®å‡¦ç†ã§Claude Opusを超ãˆã‚‹æ€§èƒ½ã‚’示ã™åŠ¹çŽ‡è¨è¨ˆAIモデル「SubQã€ãŒç™»å ´ã€1200万トークンã®å…¥åŠ›ãŒå¯èƒ½ã§Transformerã®é™ç•Œã‚’打ã¡ç ´ã‚‹
AI開発ä¼æ¥ã®SubquadraticãŒAIモデル「SubQã€ã‚’発表ã—ã¾ã—ãŸã€‚SubQã¯ä¸»æµã®TransformerベースAIモデルã¨ã¯ç•°ãªã‚‹ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã§é–‹ç™ºã•ã‚ŒãŸãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã€æœ€å¤§1200万トークンã¨ã„ã†é•·å¤§ãªã‚³ãƒ³ãƒ†ã‚ストウィンドウを備ãˆã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã¾ãŸã€ãƒ†ã‚¹ãƒˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã‚る「SubQ 1M-Previewã€ã¯é•·å¤§ãƒˆãƒ¼ã‚¯ãƒ³ã‚’入力ã—ãŸéš›ã®å‡¦ç†æ€§èƒ½ã§Claude Opus 4.7を大ãã上回ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ Subquadratic — Efficiency is Intelligence https://subq.ai/ Introducing SubQ: The First Fully Subquadratic LLM https://subq.ai/introducing-subq 記事作æˆæ™‚点ã§ä¸»æµã®AIモデルã¯ã€ŒTransformerã€ã¨ã„ã†æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’アーã‚テクãƒãƒ£ã«åŸºã¥ã„ã¦é–‹ç™ºã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™
Playwright CLI 㧠AI エージェントã«è¦–覚的ãªãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ‰ãƒãƒƒã‚¯ã‚’与ãˆã‚‹
Playwright CLI v0.1.9 ã§è¿½åŠ ã•ã‚ŒãŸã‚¢ãƒŽãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³æ©Ÿèƒ½ã¯ AI エージェントã«è¦–覚的ãªãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ‰ãƒãƒƒã‚¯ã‚’与ãˆã‚‹ãŸã‚ã«ä¾¿åˆ©ãªæ©Ÿèƒ½ã§ã™ã€‚アノテーション機能を利用ã™ã‚‹ã¨ã€ãƒ–ラウザã®è¦ç´ ã‚’é¸æŠžã—ã¦ã€ãã®è¦ç´ ã«å¯¾ã™ã‚‹ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã‚’残ã™ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚AI エージェントã¯ã“ã®ã‚¢ãƒŽãƒ†ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãŒæ®‹ã•ã‚ŒãŸè¦ç´ ã‚’ç°¡å˜ã«ç‰¹å®šã§ãã‚‹ãŸã‚ã€ã©ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’ä¿®æ£ã™ã‚Œã°ã‚ˆã„ã®ã‹ã‚’判æ–ã—ã‚„ã™ããªã‚Šã¾ã™ã€‚ AI エージェントを使用ã—ã¦ãƒ•ãƒãƒ³ãƒˆã‚¨ãƒ³ãƒ‰ã‚’開発ã™ã‚‹éš›ã€ã©ã®ã‚ˆã†ã«è¦–覚的ãªãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ‰ãƒãƒƒã‚¯ã‚’æä¾›ã™ã‚‹ã‹ã¯ã‚ˆãã‚る課題ã§ã™ã€‚AI エージェントã¯è‡ªèº«ãŒæ›¸ã„ãŸã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã«å¯¾ã—ã¦ãƒ†ã‚¹ãƒˆã‚„ Lint ã‹ã‚‰å¾—られるフィードãƒãƒƒã‚¯ã‚’ã‚‚ã¨ã«æ”¹å–„ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ã‚µã‚¤ã‚¯ãƒ«ã‚’ç¹°ã‚Šè¿”ã™ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã®å“質をå‘上ã•ã›ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ã—ã‹ã—ã€ãƒ•ãƒãƒ³ãƒˆã‚¨ãƒ³ãƒ‰ã®é–‹ç™ºã§ã¯ã€ä¾‹ãˆã° CSS ãŒå®Ÿéš›ã«ã©ã®ã‚ˆã†ã«é©ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã‹ã€ã‚ã‚‹ã„㯠JavaScr
「最大3å€é€Ÿã€ã¨ã€Œ2.24å€é€Ÿã€ã€2ã¤ã®LLM高速化技術ã¯8GBã®MacBook Neoã«é€šã˜ã‚‹ã‹ã€128GB M4 Maxã§ã‚‚試ã—ã¦å¾—ãŸçµè«–（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®ä¸–ç•Œã§ã¯ã€æ¯Žé€±ã®ã‚ˆã†ã«ã€Œæœ€å¤§â—¯å€é€Ÿã€ã¨ã„ã†è¦‹å‡ºã—ãŒæµã‚Œã¦ãã¾ã™ã€‚今週飛ã³è¾¼ã‚“ã§ããŸã®ã¯äºŒæœ¬ç«‹ã¦ã§ã—ãŸã€‚ 一ã¤ã¯Googleç´”æ£ã€Gemma 4ファミリーå‘ã‘ã®ã€ŒMulti-Token Prediction（MTP）ドラフターã€ã€‚ã‚‚ã†ä¸€ã¤ã¯Apple Silicon専用ã®ã€ŒMTPLXã€ã¨ã„ã†MLXフォーク。å‰è€…ã¯æœ€å¤§3å€ã€å¾Œè€…ã¯2.24å€ã€‚æ•°å—ã ã‘見るã¨ã¨ã¦ã‚‚é…力的ã§ã™ã€‚ ã„ã¤ã‚‚ã®ã‚ˆã†ã«ã€8GBã®MacBook Neoã§å‹•ãã®ã‹ç¢ºã‹ã‚ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚çµè«–ã‹ã‚‰è¨€ã†ã¨ã€ä¸¡æ–¹ã¨ã‚‚今ã®ç§ã®ç’°å¢ƒã§ã¯å‹•ãã¾ã›ã‚“。ãŸã ã€ãã®ã€Œå‹•ã‹ãªã„ç†ç”±ã€ãŒãã‚Œãžã‚Œé•ã£ã¦ã„ã¦ã€ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®æœ€é©åŒ–トレンドをèªã‚€ã«ã¯é¢ç™½ã„é¡Œæã ã£ãŸã®ã§ã€æ•´ç†ã—ã¦æ›¸ã„ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ ãã®1：Gemma 4 MTPドラフター（Googleç´”æ£ï¼‰GoogleãŒ2026å¹´5月ã«å‡ºã—ãŸãƒ–ãƒã‚°è¨˜äº‹ã€ŒAccelerating Gemma 4
QwenãŒé–‰ã˜å§‹ã‚ãŸã®ã§Gemma 4ã‚’é¸ã‚“ã ——GPUãªã—PCã§ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMをファインãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°
※ 日本語㮠◎◎ ã¯æ—¥æœ¬èªžç‰¹åŒ–モデル（Llama 3.1ベースを日本語データã§è¿½åŠ å¦ç¿’ã—ãŸã‚‚ã®ï¼‰ ※ ライセンス: Apache 2.0・MITã¯å•†ç”¨åˆ©ç”¨OK・改変自由。Meta/Llama Communityã¯å•†ç”¨OKã ãŒåˆ©ç”¨è¦ç´„ã¸ã®åŒæ„ãŒå¿…è¦ Qwenã¯æ—¥æœ¬èªžãŒå¼·ãã¦ãƒ©ã‚¤ã‚»ãƒ³ã‚¹ã‚‚ç·©ã„。最åˆã¯ã“ã‚Œã§æ±ºã¾ã‚Šã ã¨æ€ã£ãŸã€‚ ã¯ãšã ã£ãŸã€‚ QwenãŒé–‰ã˜å§‹ã‚ã¦ã‚‹ Qwen 3.5を使ãŠã†ã¨æ€ã£ã¦èª¿ã¹ã¦ã„ãŸã‚‰ã€ä¸ç©ãªè¨˜äº‹ã‚’見ã¤ã‘ãŸã€‚ ファクトãƒã‚§ãƒƒã‚¯ã—ã¦ã¿ãŸã‚‰ã€å…¨éƒ¨æœ¬å½“ã ã£ãŸã€‚æ£ç›´ã€ã“ã“ã¾ã§ã¨ã¯æ€ã‚ãªã‹ã£ãŸã€‚ 2026å¹´3月以é™ã«èµ·ããŸã“ã¨: 技術リード（Lin Junyang）ãŒäº‹å®Ÿä¸Šã®è§£ä»»ã€‚「辞任ã€ã¨ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸãŒã€ãƒãƒ¼ãƒ メンãƒãƒ¼ãŒã€Œè‡ªåˆ†ã®æ„æ€ã§ã¯ãªã‹ã£ãŸã€ã¨ç¤ºå”†ã—ã¦ã‚‹ コアメンãƒãƒ¼ãŒMetaã‚„ByteDanceã¸æµå‡º 後任ã«ã¯Google DeepMindã®Gemini開発者を招è˜ã€‚商æ¥åŒ–ã‚·
Google ChromeãŒç´„4GBã®ã‚ªãƒ³ãƒ‡ãƒã‚¤ã‚¹AIモデルをå‹æ‰‹ã«ä¿å˜ã—ã¦ã„ã‚‹ã¨æŒ‡æ‘˜ã•ã‚Œã‚‹ã€å‰Šé™¤ã—ã¦ã‚‚å†ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã•ã‚Œã‚‹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ã‚‚
「Google ChromeãŒãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã«æ˜Žç¢ºãªç¢ºèªã‚’å–らãªã„ã¾ã¾ç´„4GBã®ã‚ªãƒ³ãƒ‡ãƒã‚¤ã‚¹AIモデルをPCã«ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦ã„ã‚‹ã€ã¨ãƒ—ライãƒã‚·ãƒ¼ç›£æŸ»ã®å°‚門家ã§ã‚るアレクサンダー・ãƒãƒ³ãƒ•æ°ãŒæŒ‡æ‘˜ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ Google Chrome silently installs a 4 GB AI model on your device without consent. At a billion-device scale the climate costs are insane. — That Privacy Guy! https://www.thatprivacyguy.com/blog/chrome-silent-nano-install/ å•é¡Œã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã¯ã€Œweights.binã€ã¨ã„ã†åå‰ã§ã€ã€ŒOptGuideOnDeviceModelã€ã¨ã„ã†Chromeプãƒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«å†…ã®ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒ€ã«ä¿å˜ã•ã‚Œã‚‹ã¨
ç„¡æ–™ã§ã€ŒComfyUIã€ã€ŒOpen WebUIã€ãªã©ã‹ã‚‰ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«AIモデルをGPUã§å‹•ã‹ã™Docker環境を一発ã§æ§‹ç¯‰ã—å‹•ã‹ã—続ã‘る「Puget Systems Docker App Packsã€
ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«PCã§AIを使ã„始ã‚ã‚‹ã¨ãã€Dockerã®è¨å®šã‚„GPUドライãƒã®ä¾å˜é–¢ä¿‚ã®è§£æ±ºã«æ™‚é–“ãŒã‹ã‹ã‚‹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ワークステーションメーカーã®Puget SystemsãŒå…¬é–‹ã—ãŸã€ŒPuget Systems Docker App Packsã€ã¯ã€1è¡Œã®ã‚³ãƒžãƒ³ãƒ‰ã‚’実行ã™ã‚‹ã ã‘ã§ç”ŸæˆAIや大è¦æ¨¡è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®å®Ÿè¡Œç’°å¢ƒã‚’自動構築ã§ãるオープンソースã®ã‚»ãƒƒãƒˆã‚¢ãƒƒãƒ—ツールã§ã™ã€‚「ComfyUIã€ã«ã‚ˆã‚‹ç”»åƒç”Ÿæˆã‹ã‚‰ã€ãƒãƒ¼ãƒ å‘ã‘ã®ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMサーãƒãƒ¼ã¾ã§ã€ç”¨é€”ã«å¿œã˜ãŸè¤‡æ•°ã®ç’°å¢ƒãƒ†ãƒ³ãƒ—レートをé¸ã¶ã ã‘ã§ã€ã™ãã«AIワークフãƒãƒ¼ã‚’開始ã§ãã¾ã™ã€‚ Puget-Systems/puget-docker-app-packs: Puget Systems App Pack is Designed to Get AI & Data Scientists https://github.com/Puget-Syste
GitHub - angelos-p/llm-from-scratch
A hands-on workshop where you write every piece of a GPT training pipeline yourself, understanding what each component does and why. Andrej Karpathy's nanoGPT was my first real exposure to LLMs and transformers. Seeing how a working language model could be built in a few hundred lines of PyTorch completely changed how I thought about AI and inspired me to go deeper into the space. This workshop is
ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLM 6モデルサイズ別比較：gemma3 / qwen3 / gpt-oss ã‚’Ollamaã§å®Ÿæ¸¬
ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLM 6モデルサイズ別比較：gemma3 / qwen3 / gpt-oss ã‚’Ollamaã§å®Ÿæ¸¬ Ollamaを使ã£ã¦ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«ç’°å¢ƒã§å‹•ã‹ã—ãŸ3ファミリー・6サイズã®LLMã‚’ã€5ã¤ã®ãƒ¦ãƒ¼ã‚¹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒªã§å®šé‡çš„ã«ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã—ã¾ã—ãŸã€‚「ã©ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãƒ»ã‚µã‚¤ã‚ºã‚’é¸ã¶ã‹ã€ã®åˆ¤æ–ææ–™ã¨ã—ã¦æ´»ç”¨ã—ã¦ãã ã•ã„。 実験環境・è¨å®š ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ é …ç›® 値
ã¿ã‚“ãªã“ã‚Œã§ã„ã„AI。Googleã®æœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMï½¢Gemma 4ï½£ã¯æ—¥æœ¬èªžã†ã¾ã™ãŽã€ã§ã‚‚ç„¡æ–™
Gemma 4シリーズã¯å‹•ä½œãƒ‡ãƒã‚¤ã‚¹ã¨æ€§èƒ½ã®è¦³ç‚¹ã‹ã‚‰ã€2種ã«åˆ†é¡žã§ãã¾ã™ã€‚ ・E2B・E4B：普通ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆPCã§å‹•ã‹ã›ã‚‹è»½é‡ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« ・26B-A4B：ãƒã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ‰ãƒžã‚·ãƒ³ã§å‹•ã‹ã™é«˜æ€§èƒ½ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« ã„ãšã‚Œã‚‚éžå¸¸ã«å®Ÿç”¨æ€§ãŒé«˜ã„モデルã¨ãªã£ã¦ãŠã‚Šã€ã¨ã‚Šã‚ãˆãšå‹•ã‹ã›ã‚‹ã‚‚ã®ã‚’é¸ã¹ã°OKã§ã™ã€‚ Apache 2.0ライセンスã§æä¾›ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€å€‹äººåˆ©ç”¨ã¯ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ã®ã“ã¨ã€å•†ç”¨ã§ã®åˆ©ç”¨ã‚‚å¯èƒ½ã§ã™ã€‚ 専門サイトã«ã‚ˆã‚‹è©•ä¾¡ã‚‚高ã„ï½¢Gemini 3ã®ç ”究・技術ã«åŸºã¥ã„ã¦ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®é™ç•Œã‚’引ã上ã’るよã†ã«Gemma 4を開発ã—ãŸï½£ã¨Googleã¯è¿°ã¹ã¦ã„ã¾ã™ãŒã€ã“ã‚Œã¯ç…½ã‚Šæ–‡å¥ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 AI評価サイト｢Arena.aiï½£ã«ãŠã‘る一部ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã®æ€§èƒ½è©•ä¾¡ã‚°ãƒ©ãƒ•ã€‚gemma-4-31B・gemma-4-26B-A4Bã¯ã‚µã‚¤ã‚ºã«å¯¾ã™ã‚‹è©•ä¾¡ãŒé«˜ããªã£ã¦ã„ã‚‹Image: GoogleAI評価サイト｢Arena.aiï½£ã§
ã‘ã£ã“ã†å®Ÿç”¨çš„。｢OpenCode｣×ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã§â€œç„¡æ–™Claude Codeâ€ã—ã¦ã¿ãŸ
ã‘ã£ã“ã†å®Ÿç”¨çš„。｢OpenCode｣×ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMã§â€œç„¡æ–™Claude Codeâ€ã—ã¦ã¿ãŸ2026.05.02 13:0045,597 ã‹ã¿ã‚„ã¾ãŸã㿠オープンソースã®AIコーディングエージェント｢OpenCode｣をãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMï½¢Gemma-4-26b-a4bï½£ã§å‹•ã‹ã—ã¦ç°¡å˜ãªã‚²ãƒ¼ãƒ を作ã£ã¦ã„ã‚‹ã¨ã“ã‚ Image: ã‹ã¿ã‚„ã¾ãŸãã¿ AIã§ã„ã‚ã‚“ãªã“ã¨ãŒã§ãã‚‹åé¢ã€æ–™é‡‘ã‚‚ã‘ã£ã“ã†ã‹ã‹ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã€‚ 個人的ã«æœ€è¿‘ã™ã”ーãæ°—ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚æ–°ã—ã„AIアプリやサービスを導入ã—ãŸãã¦ã‚‚ã€ã‚³ã‚¹ãƒˆãŒåŽ³ã—ã„ã“ã¨ãŒå¤šã„。 æ°—ã¥ã„ãŸã‚‰ï½¢å®‰ã使ãˆã¦å®Ÿç”¨æ€§ã‚‚ã‚ã‚‹AIやアプリã¯ãªã„ã‹ãªï¼Ÿï½£ã¨æ—¥ã€…探ã™ã‚ˆã†ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã—ãŸã€‚ ãã‚“ãªä¸ã€ãªã‹ãªã‹ã„ã„組ã¿åˆã‚ã›ã‚’見ã¤ã‘ã¾ã—ãŸã€‚ オープンソースã®AIコーディングエージェント｢OpenCode｣をGoogleã®æœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«LLMï½¢Gemma 4ï½£ã¨çµ„ã¿åˆã‚ã›ã¦ä½¿ã£ã¦ã¿ãŸã‚‰ã€
Qwen3.6ã¨Gemma 4を比較。コーディング以外ã®ç”¨é€”ã ã¨Gemma 4ã‹ - ãã—ã ã®Hatena
Qwen3.6ã¨Gemma 4ã€åŒã˜æ™‚期ã«åŒã˜ã‚ˆã†ãªã‚µã‚¤ã‚ºã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ãŒå‡ºã¦ã„ãŸã®ã§æ¯”ã¹ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ Qwen3.6-35B-A3B: Agentic Coding Power, Now Open to All Qwen3.6-27B: Flagship-Level Coding in a 27B Dense Model Gemma 4 モデルカード  | Google AI for Developers Gemma 4 31Bã ã‘Q4_K_Mã§ã€ä»–ã¯Q4_K_XL-UDã§è©¦ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ モデル 公開日 4K 36K 260K 入力 出力 Qwen3.6-35B-A3B 4/15 23.7GB 24.4GB 28.6GB 2.3s 73.7tok/sec Qwen3.6-27B 4/22 20.0GB 24.5GB 49.8GB 9.7s 25.9tok/sec Gemma 4 26B-A4B
ã¨ã»ã»ã®ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«AI入門 - ã¨ã»ã»ã®WWW入門
docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? æ¦‚è¦ https://www.canirun.ai/ WebGPU ãªã©ã®æŠ€è¡“を用ã„ã¦ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹å…ƒ PC ã®ã‚¹ãƒšãƒƒã‚¯ã‚’調ã¹ã€ã‚¹ãƒšãƒƒã‚¯ã«å¿œã˜ãŸãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’リストアップã—ã¦ãれるサイトã§ã™ã€‚ ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚µã‚¤ã‚ºã‚„メモリ消費é‡ãƒ»é€Ÿåº¦ãªã©ã®ç›®å®‰ã‚‚æ示ã—ã¦ãã‚Œã¾ã™ã€‚ Llama.cpp æ¦‚è¦ LLaMa, Mistral, Gemma
ãªãœLLMã¯æ—¥æœ¬æ–‡åŒ–ã«å¤¢ä¸ãªã®ã‹ï¼Ÿ – LLMã«æ½œã‚€éš ã‚ŒãŸæ–‡åŒ–的・地域的ãƒã‚¤ã‚¢ã‚¹ - AIDB
LLMs have been showing limitations when it comes to cultural coverage and competence, and in some cases show regional biases such as amplifying Western and Anglocentric viewpoints. While there have been works analysing the cultural capabilities of LLMs, there has not been specific work on highlighting LLM regional preferences when it comes to cultural-related questions. In this work, we propose a
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Googleã€Gemma 4ã‚’3å€ã‚’高速化。出力å“質ã¯ãã®ã¾ã¾
LLMã¯ã€ŒåŒã˜è³ªå•ã‚’2回ã€å…¥åŠ›ã™ã‚‹ã¨ç²¾åº¦ãŒä¸ŠãŒã‚‹â”€â”€Googleç ”ç©¶è€…ã‚‰ã€ãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—トå復ã®åŠ¹æžœã‚’çŸå ±ã§å ±å‘Š | Ledge.ai
NTTã€LLMé–“ã®"語彙ã®å£"å…‹æœã€€ç•°ç¨®LLMを連æºå¯èƒ½ã«
Claude 4.5 Opus匹敵「Qwen3.6-27Bã€ç„¡å„Ÿå…¬é–‹ã€å‰ä¸–代397Bを圧倒
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}