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    3. AI・機械学習用語集

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    上級
    AI・機械学習
    LanceDB(ランスディービー)

    2023年LanceDB公開LanceDB。Pro 業界Pro Mainstream Multimodal Vector DB Top + Pro 米国SF LanceDB + Pro Lance Format Pro Famous + Pro Apache 2.0 + Pro Rust実装 + Pro S3対応 + Pro Embedded + Server両対応 + Pro $11M Series A + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。

    05
    初級
    AI・機械学習
    Random Forest(ランダムフォレスト)

    Random Forestは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。

    03
    上級
    AI・機械学習
    Landmark Attention(ランドマークアテンション)

    UIUCが提案した検索ベースのLLMコンテキスト延長手法。コンテキストをブロック分割しランドマークトークンで索引化、必要なブロックのみを選択的に取得することで大規模コンテキストを効率的に処理する。

    05
    上級
    AI・機械学習
    Landmark Attention (Mohtashami + EPFL 2023年-2024年)(ランドマークアテンション)

    2023年Mohtashami et al. + EPFL発表Landmark Attention paper・Industry-leading Landmark tokens long context paradigm + Industry-leading landmark token attention + Industry-emerging Landmark Attention EPFL Pioneer。

    06
    上級
    AI・機械学習
    ReAct Reasoning + Acting (Yao + Princeton 2022年-2024年)(リアクト)

    2022年Yao et al. + Princeton発表ReAct paper・Industry-leading ReAct Reasoning + Acting paradigm + Industry-leading LLM tool use + reasoning + Industry-emerging ReAct Princeton Pioneer + Industry-leading Shunyu Yao multi-Pioneer。

    06
    上級
    AI・機械学習
    ReActパターン(エージェンティックプランニング)(リアクトパターン)

    Reasoning(推論)とActing(行動)を交互に実行するLLMエージェントの行動パターン。Thought→Action→Observationのループにより、外部ツールとのインタラクションを通じて段階的に問題を解決する。Yao et al.(2022)が提案。

    0
    中級
    AI・機械学習
    ReAct(Reasoning + Acting)(リアクトリーズニングアクティング)

    LLMが推論(Reasoning)と行動(Acting)を交互に繰り返すことで、ツール使用や外部情報取得を伴うタスクを解くフレームワーク。

    05
    上級
    AI・機械学習
    リアルタイム音声AI(リアルタイムオンセイエーアイ)

    リアルタイム音声対話AI。OpenAI GPT-4o Realtime/Google Gemini Live/Anthropic Voice。レイテンシ300-500ms、自然な会話実現。

    04
    上級
    AI・機械学習
    リアルタイム推論(リアルタイムスイロン)

    LLMへの入力を受けてミリ秒〜秒単位の低レイテンシーで応答を返す推論方式。チャットボット・コード補完・音声対話などのインタラクティブなユースケースで要求され、バッチ推論と対置される概念。

    0
    中級
    AI・機械学習
    Legal-BERT(リーガルバート)

    法律文書に特化してファインチューニングされたBERTモデル。契約書・判例・法令の解析に高い精度を発揮する。

    05
    中級
    AI・機械学習
    Legal-PEGASUS(リーガルペガサス)

    法律文書の長文要約に特化したトランスフォーマーモデル。判例・契約書・法令を数段落に圧縮する抽出・生成型の要約AIとして機能する。

    05
    中級
    AI・機械学習
    Reasoning Trace(リーズニングトレース)

    LLM が Chain-of-Thought や内部推論で生成する中間的な思考過程のテキスト出力。推論の透明性・デバッグ・品質評価に使用され、o1/o3 では非公開、DeepSeek-R1 では公開される。

    0
    上級
    AI・機械学習
    Reasoning DSPy/ToT/Self-Discover/PRM 2026(リーズニングフレームワーク)

    LLM Reasoning Framework。Chain-of-Thought CoT (Wei et al)・Tree-of-Thoughts ToT (Yao et al)・Self-Consistency CoT-SC・Reflexion・ReAct (Reasoning+Acting)・Self-Discover (Google)・DSPy 2.6 Stanford (Auto Prompt Optimize)・Process Reward Model PRM800K (OpenAI)・Outcome Reward Model ORM・Verify Step-by-Step・LATS Language Agent Tree Search・¥0 OSS、2026年DSPy+PRM RLHF Reasoning訓練主流。

    05
    上級
    AI・機械学習
    Reasoning Model o1/o3/R1/Thinking 2026(リーズニングモデル)

    Reasoning特化LLM。OpenAI o1/o1-pro・o3 Pro/o3-mini (Chain-of-Thought内蔵・Test-Time Compute)・Anthropic Claude 4 Reasoning・Google Gemini 2.5 Pro Thinking・DeepSeek R1 (671B Open Reasoning)・QwQ-32B Preview→Qwen3-32B-Reasoning・Marco-o1 Alibaba・OpenThinker-32B・Sky-T1-32B・Reflection 70B (誤検証)・¥0 OSS-API、2026年Open Reasoning Model急増。

    05
    上級
    AI・機械学習
    Read AI(リードエーアイ)

    2024年Read AI公開Read AI 2.0。Pro 業界Pro Mainstream AI会議要約Smart Recap先駆 + Pro 米国Seattle Read AI + Pro 2022-Read AI設立David Shim CEO元PlaceIQ + Pro Smart Recap + Pro Zoom/Meet/Teams連携 + Pro Engagement Score + Pro $14.99/月 + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。

    04
    初級
    AI・機械学習
    Reinforcement Learning(リインフォースメントラーニング)

    Reinforcement Learningは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。

    03
    上級
    AI・機械学習
    Reverso Context(リヴェルソコンテキスト)

    2014年Softissimo公開Reverso Context。Pro 業界Pro Mainstream Context Translation Top + Pro 26言語対応 + Pro Theo Hoffenberg Pro CEO主導 + Pro 文脈付き例文Pro Famous + Pro Reverso Documents + Pro 累計世界月間1億+ User + Pro Premium $4-$11/月 + 2024-Pro Reverso AI + 累計1998-2025年27年Heritage。

    04
    上級
    AI・機械学習
    RecurrentGemma 2 (Griffin)(リカレントジェマツーグリフィン)

    Google DeepMindが開発したGriffinアーキテクチャ採用のハイブリッドRNN-Transformerモデル。線形再帰層(Real Gated Linear Recurrence)とローカルアテンションを組み合わせ、Gemmaと同等性能を低コストで実現する2024年発表の効率モデル。

    05
    初級
    AI・機械学習
    Recurrent Neural Network(リカレントニューラルネットワーク)

    Recurrent Neural Networkは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。

    03
    上級
    AI・機械学習
    Liquid LFM 2.5(リキッドエルエフエムニーゴー)

    MIT 発スタートアップ Liquid AI の非 Transformer アーキテクチャ言語モデル。State Space Model ベースで省メモリ・長文脈処理に強く、エッジデバイス向け次世代 LLM として 2026 年に注目を集める。

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