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NVIDIA次世代Edge AI Robotics プラットフォーム。Blackwell GPU + 2070 TFLOPS FP4 + ARM Neoverse Poseidon、$3,500、2025-Q1出荷予定。
Google DeepMind LLM製品。Gemini 3 Pro/Ultra(2026年Q1)・Gemini 2.5 Pro/Flash・Gemini Live・Veo 3動画・Imagen 4画像・NotebookLM・AI Mode(Google Search・2025年5月)・Workspace統合・Android XR・Pixel統合搭載、Google One AI Pro $20で2026年Gemini 3 Pro利用可。
Google Gemini 2.5 family。Gemini 2.5 Pro (2M Context・$1.25/$10/M)・2.5 Flash (廉価・$0.075/$0.30/M)・2.0 Flash Thinking Experimental・Gemini 2.5 Pro Deep Research・Project Mariner (Browser Agent)・Project Astra (Multimodal Live)・LearnLM・Veo 2 (Video)・Imagen 3.5・NotebookLM Plus・¥0 Free Tier 1500/day-¥¥¥¥¥/月、2026年Astra Realtime Multimodal Agent登場。
Google が 2025 年末に公開した Gemini シリーズの第 3 世代フラッグシップモデル。マルチモーダル処理、超長コンテキスト、推論能力を大幅に強化し、GPT-5 や Claude 4 と並ぶ最先端 LLM。
Google Gemini 2.x(2024-2025年)。Gemini 2.0 Flash(2024年12月GA・multimodal native・高速低コスト)・Gemini 2.0 Flash Thinking(reasoning mode・o1競合)・Gemini 2.0 Pro(2025年1月実験)・Gemini 2.5 Pro(2025年Q2・long context 2M token)・Gemini 2.5 Flash・Gemini Nano(on-device・Pixel 9 Pro/iOS Gemini app)・Deep Research・Imagen 3画像生成・Veo 2動画生成・Gemini Code Assist・Vertex AI統合・2026年 Workspace Gemini Advanced標準、企業採用拡大。
Google DeepMindフラッグシップLLM。Gemini 2.5 Pro(1M context・Deep Think推論・2025年Q2)・2.5 Flash(軽量・$0.30/1M tok in)・2.5 Flash-Lite(超軽量)・2.5 Computer Use・Veo 3 Video Gen・Imagen 4・Gemini CLI・AI Studio/Vertex AI・Workspace統合、2026年GPT-5/Claude Opus 4競合。
Google最新LLM(2025年)。Gemini 2.5 Pro(2M token context・thinking mode・$3.5/$10.5・1M tokens)・Gemini 2.5 Flash(1M token・$0.3/$2.5)・2.5 Flash-Lite($0.075/$0.30)・Native Audio・Native Video(1FPS sampling)・Deep Research(ChatGPT Deep Research競合)・Gemini 3.0(2025年末予定)・Vertex AI SDK・Google AI Studio・Gemini CLI・2026年Multimodal最強枠。
Google Gemini Advanced機能。Gemini 2.5 Pro Deep Research (Multi-step Web Search)・NotebookLM (Source-grounded・Audio Overview)・NotebookLM Plus (Gemini 1.5 Pro強化版)・Imagen 3.5 (Image Gen)・Veo 2 (Video Gen)・Project Astra (Realtime Multimodal Live)・Project Mariner (Browser Agent)・Gemini Code Assist (Cloud)・Gemini for Workspace・LearnLM・$20/月Advanced・¥¥¥¥¥¥30k/年、2026年Astra本格Realtime普及。
LLM の振る舞いを定義する初期指示文。役割・制約・出力形式を指定、Claude/GPT/Gemini の応答品質を大きく左右。2025-2026年は数千文字級の精緻な設計が標準。
日本LLM動向。Sakana AI EvoVLM-JP-v2・TinySwallow-1.5B・Sarashina2 (SB Intuitions・70B/13B/8x70B MoE)・PLaMo 100B (Preferred Networks・PFE)・PLaMo Prime・RakutenAI 7B/RakutenAI 2.0・Karakuri-LM-70B-v0.1・SwallowLM (東工大・Llama Fork)・Stockmark LLM・ELYZA-tasks-100・llm-jp-3 (国立情報学研究所 NII・172B予告)・¥0 OSS・¥¥¥¥¥ API、2026年llm-jp 172B GA予告。
Local LLM GUI App。Jan(OSS・Mac/Win/Linux・Nitro Engine・OpenAI互換API)・LM Studio(Mac/Win/Linux・MLX engine 2024年)・Msty($0 Solo・$8/mo Pro・Parallel chat)・Open WebUI(Docker・Ollama backend GUI)・AnythingLLM($0 Desktop・RAG workflow)・Chatbox(multi-provider)・LibreChat(self-host)・Enchanted(Mac macOS native)・Ollama GUI・BoltAI($29 one-time)・2026年 Mac M4 Max + LM Studio MLX で 70B Q4実用化、プライバシー重視層急拡大。
Jupyter Notebookは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
Claude Extended Thinking予算戦略。budget_tokens設定: 1024(quick・simple math)・4096(default・standard reasoning)・16384(complex math・science PhD)・32768(extreme・research grade)・Pricing: thinking tokens output同価($75/Mtok Opus・$15 Sonnet)・1 query 8k thinking ≈ $0.60・100 query/day = $60/月・Cost管理: Claude Sonnet 4.6 thinking推奨(Opus比 -80% cost)・Caching併用 -90%・Use case判断: Math/Science yes・Coding subtle改善・Q&A unnecessary多・Extended Thinking on/off toggle per request・2026年 reasoning model時代必修、AI cost engineering重要。
Synthetic Data手法。Self-Instruct (Stanford)・Evol-Instruct (WizardLM)・Self-Reward (Meta)・RLAIF Constitutional AI・LLM Distillation (Teacher→Student)・Phi Series Microsoft (Synthetic Pretraining)・Llama 3.3+Synthetic・Tülu 3 SFT+DPO・OpenWebMath・FineMath・Cosmopedia (HuggingFace 25B token)・Genstruct 7B・MAGPIE (Self-Synthesize)・WildChat・¥0 OSS、2026年Synthetic主流Pretraining。
Chain-of-Thought特化大規模推論モデル。OpenAI o3-mini・o3 Pro・o4-mini・Anthropic Claude 4 Opus Extended Thinking・Gemini 2.5 Pro Deep Think・Grok 3 Reasoning・DeepSeek R1・Qwen QwQ-32B/QvQ・Kimi K2・GLM-Zero対応、2026年AIME 2024 95%+・GPQA 80%+達成、Agentic+Research用途急拡大。
OpenAI o系列等Thinking強化LLM。o1/o3/o4-mini-high(2025)・o5(2026 Q2)・DeepSeek R1/R2・Claude 3.7/4.7 Extended Thinking・Qwen3-32B Reasoning・Gemini 2.5 Pro Deep Think・Grok 3 Reasoningが2026年代表、思考トークン並列探索+自己修正でAIME 99%+GPQA 87%達成。
Swarm Robotics Processor（SRP）は、群知能アルゴリズムを hardware レベルで実装した専用プロセッサです。数百〜数千のロボットやドローンの協調動作をリアルタイムで制御し、創発的な集団行動を実現します。
Supervised 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。モダンなテクノロジーの一つであり、高い処理効率、スケーラビリティ、使いやすさが特徴です。この技術は様々な分野で活用されており、特に大規模システムでの採用が進んでいます。関連技術には、深層学習（Deep Learning）、決定木（Decision Tree）、サポートベクターマシン（Support Vec
Claude Code Skill scope。Personal Skills(~/.claude/commands/*.md)・全project共通使用・Personal preferences(coding style/tone)・gitignore対象・他PC同期: dotfiles管理(GitHub repo $HOME/.dotfiles bash setup)・Project Skills(.claude/commands/*.md・project root)・project local・git commit可能・チーム共有・project specific workflows・両方YAML frontmatter同format・priority: project skill > personal skill同名時・use case: Personal = Daily quick commands/Personal style/Personal API key・Project = Team workflow/Architecture rules/CI integration・例: Personal /loop /todo /note・Project /deploy /test-suite /code-review・2026年 双方使い分け確立。
Claude Skill開発 Best Practice 2026年。1) Skill name: kebab-case(/glossary-batch /article-batch /code-review)・2) YAML frontmatter: name/description(明確・<100 chars)/argument-hint/allowed-tools・3) Markdown body: 構造化(##sections・Step-by-step・examples・参照リンク)・4) Argument support: $ARGUMENTS placeholder(optional/required明示)・5) Tool restriction: allowed-tools array で必要だけ(security)・6) Idempotency: 安全re-run可能(SSH切断・retry)・7) Context efficient: Skill長 1500-3000 lines target(超 over)・8) MCP integration: 外部API連携 = MCP Server経由・9) Personal vs Project: 個人preferences = ~/.claude/commands・Team共有 = .claude/commands・10) Examples: anthropic-skills GitHub repo参照・自作30min create可能・2026年 Skill市場活性、自前 workflow定型化。