かみくだきりくの記事

技術の仕組みをかみくだいて解説します。

Sakana Fuguの「指揮者」をGemma 4に載せ替え。性能とコスト削減は遜色なしと確認

指揮者を、別の人に取り替えてみた。オーケストラの話ではありません。 Sakana AI が 8 月 10 日、自社製品 Sakana Fugu の「指揮者モデル」を Google の Gemma 4 ベースで作り直し、こ

量子コンピュータの一番の弱点は、性能でも値段でもなく「すぐ間違える」ことだ。そのエラーを直すための“設計図”を、人ではなく LLM に大量に探させてみた——という研究を、IBM Research が公式ブログと arXi

巨大な AI モデルなのに、動かすときは一部しか使わない——そんなモデルが、重みごと公開されました。NVIDIA が出した「Nemotron 3 Ultra」です。総パラメータは550B（5500億）あるのに、1回の処理

AIに長めの作業を任せたことがある人なら、たぶん一度は経験しているはずです。最初は調子よく進むのに、後半になると「さっき決めたはずのこと」を忘れて、つじつまが合わなくなる。今回 Z.ai（智譜）が公開したオープンモデル「

巨大なAIモデルの話は、たいてい「どこそこが新しい最強モデルを出した、ただし使えるのはAPI越し」で終わる。今回はそこが少し違っていて、1兆パラメータ級のモデルを、しかも2種類、重み（モデルの中身そのもの）ごと配ってきた

これ、ジュニアに説明しづらいやつなんですが——AI を上達させるとき、正解を見せるより「その答え、ここが違うよ」と間違いを突き返したほうが速い、という話です。 6 月に arXiv へ出た「Counterexample

「太っ腹」という言葉の使いどころを、久しぶりに見た気がします。 NVIDIA Research が 6 月 4 日、同社最大のオープンモデル「Nemotron 3 Ultra」を公開しました。総パラメータ 5,500 億

夜中に論文の図を眺めていて、思わず「ああ、確かにバーベルだ」と声が出ました。フィンランド発の量子コンピュータ企業 IQM の研究チームが 6 月 4 日、新しい量子誤り訂正符号「バーベル符号」を提案する論文「Barbe

文章を頭から一文字ずつ書かない AI が、手元で動くサイズで出てきました。 Google DeepMind が 6 月 10 日、実験的なオープンモデル「DiffusionGemma」を公式ブログで公開しました。画像生成

AI が書いた文章かどうか、当の AI 自身に聞いてみたら一番よく分かった、という話です。少し不思議に聞こえるかもしれません。出どころは arXiv に出た「LLM Self-Recognition: Steering