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2023年Lianmin Zheng et al. (UC Berkeley)発表SGLang・Industry-leading RadixAttention KV cache reuse + Industry-leading structured generation frontend + Industry-leading SGLang structured complex prompts + Industry-leading SGLang LLM serving framework。
Stanford発のLLM推論フレームワーク。RadixAttentionによるKVキャッシュ再利用と構造化出力生成を強みとし、特にRAGや複雑なマルチターン推論で高いスループットを発揮する。
SGLangが実装するKVキャッシュのRadix Tree管理技術。共通プレフィックスを自動検出・再利用し、マルチターン会話やRAGパイプラインの推論効率を劇的に改善する。
2024年LMSYS Stanford発表SGLang・Industry-leading RadixAttention prefix sharing + Industry-leading 5x throughput vs vLLM + Industry-leading structured generation + Industry-leading Apache 2.0 LMSYS Stanford LLM serving framework。
2024年Q3 Albert Gu (CMU) + Tri Dao (Princeton) 共同発表Mamba-2 paper + S6 (Structured State Space Sequence Selective) algorithm・Industry-leading Selective SSM evolution paper・Mamba 2023年12月Pioneer successor + S6 algorithm Industry-leading SSM scaling improvements + Industry-leading Industry-emerging SSM continuous evolution + Industry-leading Mamba-2 production deployment friendly improvements + Industry-leading Selective SSM continuous evolution。
2024年Princeton大学公開SWE-Bench。Pro 業界Pro Mainstream AI Coding Bench Top + Pro Princeton + Pro Carlos Jimenez Pro主要研究員 + Pro 2,294 Real GitHub Issues + Pro Verified版500件 + Pro 業界Pro 標準Coding Agent評価 + 累計2024-2026年2年Heritage継承代表機。
GitHubの実際のIssueとPRから構成されるソフトウェアエンジニアリング向けLLMベンチマーク。LLMがリアルなバグ修正タスクをどれだけ解決できるかを評価する。
実際のGitHubリポジトリから収集されたソフトウェアエンジニアリングのissueを使い、LLMがコードベースを理解し正しいパッチを生成できるかを評価するベンチマーク。実務レベルのコーディング能力を測定する事実上の標準指標。
GitHubの実際のissueとPRペアから構築したLLMコード生成ベンチマーク。モデルが実際のソフトウェアリポジトリのバグを修正するパッチを生成できるかを評価する。
Princeton/シカゴ大学が開発したソフトウェアエンジニアリング特化LLMベンチマーク。2,294件の実GitHubイシューをモデルが修正し自動テストで評価する。
実際のGitHubイシューを解決するソフトウェアエンジニアリング能力を測定するLLMベンチマーク。2,294件のPython OSS修正タスクで構成される。
GitHubの実際のIssueと修正コミットペアを使い、LLMがコードバグを自律修正できる能力を評価するソフトウェアエンジニアリングベンチマーク。2023年公開・2,294問。
Stability AI 2023年7月公開のSD 第2世代モデル。35億params (UNet) + 2つのText Encoder・1024×1024 デフォルト・SD 1.5 比飛躍的品質向上。
Stability AI 2024年2月発表・6月公開のSD 第3世代。MM-DiT (Multimodal Diffusion Transformer) アーキ採用、テキスト埋込・プロンプト解釈大幅向上。
2023年Elon Musk創業xAI。米国California州San Francisco + Pro Anti-woke AI主張 + Pro Grok 1 2023-11/Grok 2 2024-08/Grok 3 2025-02 + Pro X(Twitter)統合 + Pro Tesla Dojo連携 + Pro Memphis Colossus 200K H100 GPU Pro Famous Supercluster + 累計2023-2025年2年Heritage Pro Top独占。
Elon Musk氏率いるxAI社が開発する大規模言語モデル。2024年後半のGrok 3から、超大規模GPUクラスタ「Colossus」を用いた高度な推論能力と、リアルタイムなX（旧Twitter）情報の統合を特徴とする次世代AIシリーズ。
2024年Q3-Q4 xAI (米San Francisco・2023年Elon Musk創業・累計funding $11B+ Series B + Series C・Grok LLM family + xAI infrastructure focus・OpenAI competitor positioning) 発表Colossus・Memphis Tennessee 100k NVIDIA H100 supercomputer・Industry-shocking 122-day構築record (June 2024 - September 2024・Industry-standard supercomputer construction 1-2年vs xAI 4 month record) + Single-cluster Industry-leading 100k H100 scale + Liquid cooling D2C deployment + Future expansion 200k H100 Q4 2024 + 1M H100 equivalent 2025年Roadmap・Grok 3 training compute infrastructure + xAI AI race competitive infrastructure。
Google が開発した機械学習専用コンパイラで、TensorFlow や JAX の計算グラフを TPU・GPU・CPU 向けに最適化コンパイルする Accelerated Linear Algebra の略称。
Google が開発した線形代数特化のドメイン固有コンパイラ。TensorFlow と JAX のデフォルトコンパイラとして、計算グラフ全体を最適化し TPU・GPU・CPU 向けの効率的なマシンコードを生成する。演算融合とメモリ最適化により大規模モデルの学習・推論を高速化する。
Sepp Hochreiter 2024年5月発表 LSTM 拡張版。Exponential Gating + Matrix Memory・Mamba 対抗・LSTM 復興