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MMLUの強化版ベンチマーク。10択問題・12,032問・57分野で構成し、LLMの深い推論能力を測定する。
2024年TIGER-Lab Yubo Wang et al.発表MMLU-Pro・Industry-leading enhanced MMLU benchmark + Industry-leading 12K tasks + 14 domains + Industry-leading 10-option multiple choice + Industry-leading MMLU-Pro reasoning standard。
ML Experiment Tracking。MLflow 2.18 (FOSS+Databricks Cloud)・Weights & Biases W&B (Pro/Enterprise)・Comet ML・Neptune.ai・ClearML 1.16・DVC Studio・Aim (Open Source・Python)・Sacred+Omniboard (Maintenance)・TensorBoard (TensorFlow Native)・Weave (W&B LLM)・LangSmith (LangChain LLM)・Phoenix (Arize)・¥0 OSS-¥¥¥¥¥/月、2026年MLflow 2.18+Databricks統合主流。
Apple ML Framework(2023年12月OSS)。Apple Silicon Unified Memory最適化・Lazy evaluation(JAX-like)・Multi-device(M2 Ultra+M3 cluster)・PyTorch互換API・MLX-LM library(Llama 3.3/Qwen 2.5/Mistral対応)・Whisper MLX・Stable Diffusion MLX・MLX Examples GitHub・mlx-community(Hugging Face Q4/Q8 quantized model)・LM Studio 0.3 MLX engine内蔵(2024年Q4)・Mac M4 Max 128GB で 70B Q4/Q8 実行可・速度 PyTorch CUDA比 60-80% on Mac・2026年 Mac Studio M4 Ultra Llama 3.3 70B運用定着。
Apple Silicon AI推論フレームワーク。MLX(Apple 2023年・Unified Memory最適化・NumPy-like API・LLM/画像生成)・mlx-lm(Llama/Qwen/Phi-4)・mlx-swift(iOS/macOS)・CoreML(Xcode統合・Conversion ONNX)・CreateML(Transfer Learning)・Metal Performance Shaders(MPS)・ANE Neural Engine 38 TOPS・PyTorch Metal backend・Ollama Metal・M4 Max 128GB で70B Q4実行可能、2026年Apple AI推論定着。
2024年Apple ML Research公開MLX-LM。Pro 業界Pro Mainstream Apple Silicon LLM Inference Top + Pro 米国Cupertino Apple + Pro Awni Hannun Pro主要研究員 + Pro Metal Performance Shaders + Pro MIT License + Pro Unified Memory最適化 + 累計2023-2026年3年Heritage継承代表機。
2023年Carnegie Mellon University (CMU) 発表のMLC-LLM (Machine Learning Compilation for Large Language Models)・Tianqi Chen教授 (XGBoost/MXNet/Apache TVM作者) 主導のOSS Cross-Hardware LLM Compiler framework。Apache 2.0 License・GitHub Star 22k+ (2024年Q4)・Python/C++/TVM Unity実装・iOS/Android/macOS/Linux/Windows/WebGPU/CUDA/Metal/Vulkan/ROCm 全hardware対応・Native code compilation方式 (Python依存無)・WebLLM (Browser内Llama実行) + iOS App + Android App公式提供。
Machine Learning Compilation for LLMの略。Apache TVM/MLCコンパイラスタックを用いてLLMをCUDA/Metal/Vulkan/WebGPU向けに最適化コンパイルし、スマートフォンから高性能GPUまで幅広いデバイスでLLMを実行するフレームワーク。
ML Commons業界標準AIベンチマーク。MLPerf Training v5.0(2025)・Inference v5.0(Llama 3.1 405B・Mixtral 8x22B)・Tiny v1.2・Storage v2.0・HPC v4.0、NVIDIA B200 NVL72・AMD Instinct MI325X・Intel Gaudi 3・Google TPU v5p・AWS Trainium 2が2026年競合、Llama 2 70B以降主要モデル。
ML Platform。Kubeflow 1.10 (CNCF・k8s)・Metaflow (Netflix・Outerbounds Cloud)・Flyte 1.14 (Union AI・Workflow)・Airflow 2.10 (Workflow)・Prefect 3 (Modern Orchestration)・Dagster 1.9・MLflow 2.18・SageMaker AWS・Vertex AI GCP・Azure ML・Determined AI HPE・Polyaxon・Valohai・¥0 OSS-¥¥¥¥¥¥/月、2026年Flyte+Metaflow急成長。
ML Lifecycle管理OSS(Databricks発・2018-)。MLflow 3.0(2025年Q4・LLM Ops統合・Deep Learning 2.0)・Tracking・Models・Registry・Projects・Evaluate・AI Gateway・Prompt Engineering UI対応、W&B/Neptune/Comet競合、2026年LLMOps用途拡大。
Machine Learning Research Milestone 15年史 2010-2026。ImageNet (2009 Fei-Fei Li Princeton→Stanford・1500万 Image+22000 Class Dataset公開)+ILSVRC ImageNet Challenge (2010-2017)・AlexNet (2012年9月30日 Alex Krizhevsky+Ilya Sutskever+Geoff Hinton Toronto・GPU NVIDIA GTX 580 ×2・Top 5 Error 15.3%・Deep Learning革命起点)→VGGNet (2014 Oxford 19 Layer)→GoogLeNet Inception (2014 Google)→ResNet (2015 Kaiming He Microsoft・Skip Connection 152 Layer・ImageNet Top 3.57%人間超え)→DenseNet→EfficientNet・Generative Adversarial Network GAN (2014年6月 Ian Goodfellow・Generator+Discriminator)→DCGAN+CycleGAN+StyleGAN+StyleGAN3 (2021 NVIDIA)・Variational Autoencoder VAE (2013 Diederik Kingma・Auto-Encoding Variational Bayes)・Word2Vec (2013 Mikolov Google)・GloVe (2014 Stanford)・Sequence to Seq+Attention (2014 Bahdanau)・Transformer (2017年6月12日 Vaswani+Polosukhin Google・Attention Is All You Need NeurIPS論文・Encoder-Decoder)・BERT (2018年10月 Google・Bidirectional・Pre-training+Fine-tuning Era)・GPT-1 (2018 OpenAI 1.17億 Param)→GPT-2 (2019 1.5B Too Dangerous to Release)→GPT-3 (2020年5月 175B Param・Few-shot+ChatGPT 2022年11月)→GPT-4 (2023年3月 Multimodal)・AlphaGo (2016年3月 DeepMind vs Lee Sedol 4-1)+AlphaZero (2017)+MuZero+AlphaFold 2 (2021タンパク質構造予測)・DALL-E (2021)+CLIP+Stable Diffusion (2022年8月 LMU Munich・Open Source LDM)・LLaMA (2023 Meta Open Weight)+LLaMA 2/3/4 (2024-25)・Mixtral MoE+Mistral (2023-24)・Sora Video Gen (2024 OpenAI)+Veo 3 (2024 Google)・Gemini Ultra/Pro/Flash (2023-24)+Claude 3.5 Sonnet+Opus (Anthropic 2024-25)・GPT-5 (2025年8月)+Claude 4 Sonnet 4.5/4.6/4.7 Opus 4.7 (2025-26)・¥0 OSS-¥¥¥¥¥¥¥¥¥¥/Token API 2026。
Mixture of Experts・エキスパート混合モデル。GPT-5/GPT-4o(1.8T total/280B active推定)・Mixtral 8x22B・DeepSeek V3(671B/37B active)・Llama 4 Maverick 400B/17B active・Grok 3・Qwen3-235B-A22B・Kimi K2が2026年代表、選択活性化で計算効率3-10x向上。
LLM疎活性化専門家混合アーキテクチャ。Mixtral 8x22B/8x7B・DeepSeek V3/R1(671B・37B active)・Qwen3-235B-A22B・Llama 4 Maverick(400B・17B active)・Grok-2・GLM-4.5 MoE・Switch Transformer派生、全パラ推論不要で2026年Frontier LLM定番、expertルーティング+負荷分散最適化。
MLLMが生成する表現力豊かな指示でDiffusionモデルを誘導する画像編集手法（MLLM-Guided Image Editing）。Apple ResearchとUCSBが2024年発表。曖昧な自然言語指示をMLLMが詳細な視覚表現に変換し、より正確な画像編集を実現する。
LLMの推論過程にMonte Carlo Tree Search（MCTS）を適用し、複数の推論経路を木構造で探索・評価して最良解を選択するTest-Time Compute手法。
Anthropic MCP Model Context Protocol。MCP 1.0 (Anthropic 2024-11 OSS)・JSON-RPC 2.0 ベース・Stdio/SSE/HTTP+SSE Transport・Server Side Tool/Resources/Prompts・Client (Claude Desktop/Cursor/Windsurf/Cline)・Server SDK (TypeScript/Python/Java/Kotlin)・MCP Server一覧 (filesystem・github・slack・PostgreSQL・Memory)・mcp-server-everything・GitHub Copilot対応・¥0 OSS、2026年MCP標準化加速 (OpenAI/Google対応予定)。
Anthropic Model Context Protocol(2024年11月発表・OSS)。JSON-RPC 2.0 based・Tools/Resources/Prompts 3 primitive・stdio/SSE/HTTP transport・Client(Claude Desktop/Cursor/Cline/Zed)・Server実装: Python/TypeScript/Go/Rust SDK・公式Server(GitHub/Slack/Google Drive/Notion/Sentry)・Community 数千server・Cursor Rules統合・LLM agent + external tool接続標準化・OpenAI ChatGPT 2025年Q1採用・Gemini CLI 2025年Q2対応、2026年AI agent標準。
Anthropic が 2024 年 11 月に公開した、LLM と外部ツール・データソースを標準化された方法で接続するオープンプロトコル。AI エージェント向けの「USB-C」と称される。
Model Context Protocol開発ツール。MCP Inspector(Anthropic公式・npx @modelcontextprotocol/inspector)・Stdio/HTTP/SSE transport test・JSON-RPC 2.0 call・Tool/Resource/Prompt list・MCP Hub(Smithery・2000+ MCP)・Cursor MCP integration・Claude Desktop .mcp.json・Glama.ai MCP directory・Playwright MCP・Serena MCP(Code Intel)・Puppeteer MCP対応、2026年MCP ecosystem成熟期。