AI・テック
AIモデルとエージェント、半導体、ロボット、デジタルインフラの変化を根拠と事例で解説します。
2026
DeepSeekのSuper-agentはR1になれるのでしょうか
R1が揺さぶったのは性能ではなく価格表でした
AI・テックメタのAIが間違えても、法的には顧客の責任になります
11月20日に延期されたメタの商業規約が示すもの、いまは弁護士と法律の時間です
AI・テックUberはコード消去AIに何を任せなかったのか
フラグ1万6,000個を整理したAutoClean、エージェントのそばに置いたツール・権限・審判の分業表
AI・テック文章が一行も書けないAIに開発者が押し寄せた
Jevが付けた「判断」の価格、そして私が五つの行動しかしないモデルを作る理由
AI・テックシャオミ1.22TB/sとアップル1.2TB/s、範囲が違います
シャオミの1.22TB/sはO100チップの近接メモリ帯域幅、アップルの1.2TB/sは512GB統合メモリ全体にかかる帯域幅です
AI・テックノートPCが考え込むばかりで止まってしまいました
Qwen 3.8 27BをノートPCで実行して返答を得られなかった体験を取り上げました。高い推論デフォルト値と実行ツールのコンテキスト上限が、結果にどのような影響を与えるのかを検証します。
AI・テックAI半導体のボトルネックが演算からメモリへと移行しました
Nvidiaによる15%のサーバー値上げとメモリ階層の分化、韓国製NPUの商機について整理しました。
AI・テックアリババがCPUメモリに置いた510億パラメータのルックアップテーブル
510億パラメータのN-gramルックアップテーブルをGPUではなくサーバーのCPUメモリに配置した理由と、9分の1や8.6倍といった発表数値が何を測定した値なのかを整理しました。
AI・テックエージェントの普及でサーバーCPU市場が6倍に拡大する見通し
補助的役割とみなされていたサーバーCPU市場が2030年に2,100億ドルへと6倍に成長するというBofAの予測を読み解きます。
AI・テック同一人物なのに名前を変えたら文が偽になりました
性能が同等になっても代替されない席があります。成果物だけを利用する席と、誰の名義で出されるかが効力を左右する席を区別して考えてみました。
AI・テックバーナーズ＝リーが模範としたURLは、わずか4カ月で消え去りました
バーナーズ＝リーが模範例に挙げたURLはわずか4カ月で消失しましたが、その文章自体は28年経った今も同じアドレスで読めます。リンクロットの原因とAI時代における意味を整理します。
AI・テック社内報告書がチャットボットの口調を教えた
ChatGPTは今や人間よりもダッシュを使いません。エコノミスト誌が120万語を比較して見出したAI文章の4つの特徴と、その文体がどこから来たのかを整理しました。
AI・テックOpenAIが出資したリーガルAI「Harvey」、基盤は中国製オープンウェイト
2か月とGPU150基があれば特化モデルを再学習できます。Harveyが中国製オープンウェイトを選んだ理由と、1,750件の業務環境が資産となった理由を整理しました。
AI・テック他人が実際に使ってこそ、エージェントも製品になる
AIと対話して成果物を作る人は多いです。自分が作ったエージェント・スキルを他人が使い続けるようにするには、より多くの準備が必要です。
AI・テック韓国の労働者の51.8%が業務でAIを使う環境で
高いAI活用率と思考のアウトソーシングを見つめ、測定された結果と懸念を区別します。
AI・テックスマホ断ちを宣言した467人、耐え抜いたのは119人
2週間にわたりスマホのネットを遮断した実験の効果量と、同意した467人中119人しかやり遂げられなかった遵守率について掘り下げました。
AI・テックマイクロソフトが6,000人を顧客企業に常駐させる理由
マイクロソフト25億ドル・6,000人組織とAWS10億ドル投資、MIT NANDAレポートが指摘する導入失敗の原因をまとめます
AI・テック難題10問とともに公開された62ページの失敗記録
OpenAIのAstraが数学・理論計算機科学の難題10問の解決結果を発表した際、失敗したアプローチをまとめた62ページの文書も公開しました。4つの失敗類型と結果の実効範囲を読み解きます。
AI・テックClaudeはテキストにウォーターマークをどう埋め込むのか
画像は人間が知覚できない余白に信号を隠せますが、テキストにはその余白がありません。モデルが単語を選ぶ方法を変えて印を埋め込む仕組みと、短い文章やリライトで崩れてしまう限界を整理しました。
AI・テックボットに名前とウォレットを与えたCloudflare
ウォレットに入金して使う機能は予告段階にとどまり、今できるのはcloudflare.payアドレスの先取りです。
AI・テックMetaが障害調査の判断をAIに委ねない理由
AIに仕事を任せるには、まずその仕事がコードになっていなければならないというMetaの5年間の結論
AI・テック「バグ修正だけに専念する」と言えるチームリーダーはなぜいないのか
GitClearの集計でリファクタリング比率は3.8％に激減、重複コードは81％増加。「修正する作業」が評価されない構造的な問題を読み解きます。
AI・テック重みは公開されても個人では動かせないオープンウェイト
Kimi K3は重みだけで1.5TBを超えます。演算に一部のパラメータしか使わないMoEモデルでも、自前で動かすには巨大なメモリが必要となる理由を掘り下げます。
AI・テックAIの生成結果を検証する際に切り分けるべき2つの検査
AIの生成結果をコードで検査する場合とモデルに評価を委ねる場合では、確認できる事柄が異なります。タスクに適した検証基準を考察しました。
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