AI・機械学習

LLMデコーディングにおいて次トークンの確率（モデルスコア）と既生成トークンとの類似度（degeneration penaltyを差し引いた値）を組み合わせて選択する手法。繰り返し・退化現象を抑制し、一貫性と多様性を両立する。

AnthropicのClaude 3.5 Sonnet(2024年10月)が先行発表したLLMによるPC/GUI操作機能。スクリーンショットを視覚的に認識しマウスクリック・キーボード入力・アプリ操作を自律実行するAIエージェント機能。

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

AI PC自動操作API。Anthropic Computer Use(Claude 3.5 Sonnet・2024年10月・Beta)・OpenAI Operator(GPT-4o + CUA・2025年1月)・Claude 4 Computer Use(本番品質・2025年)・Screenshot+Action(mouse/keyboard)・Browser-use(OSS)・Playwright MCP・Puppeteer MCP・Airtop・PyAutoGUI・Screen capture+Element detection・Captcha対応課題・2026年RPA代替・マルウェア懸念、Agentic計算機活用。

AI が PC 画面を自律操作する技術。Anthropic Claude Computer Use (2024-10)、OpenAI Operator (2025-01)、Google Project Mariner が代表。2026年は実用フェーズ。

2022年DeepMindが提案した、固定計算予算でモデルサイズとトークン数を最適に配分するスケーリング則。モデルパラメータ数Nとトークン数DはN:D≈1:20が最適であることを示し、当時の大型モデルがトークン不足で訓練されていたことを指摘した。通称「Chinchilla則」。

GPU Sparsity Acceleration。Structured 2:4 Sparsity (Ampere/Ada/Blackwell・2x Acceleration)・Unstructured Sparsity (Pruning General)・Block Sparse (4×4/8×8 Block)・SparseTIR (Apache TVM)・cuSPARSE・Triton Sparse Kernel・Wanda+2:4 Pruning Pipeline・SparseGPT 50% Sparse・SpargeAttn (LLM Attention Sparse)・FlashAttention v3+Sparsity・¥0 OSS、2026年2:4 Native Sparsity Inference普及。

ノードベースStable Diffusion/FLUX/Wan UI。ComfyUI v0.3(2026年Q1)・ComfyUI Manager・ComfyUI Workflow JSON・LoRA/ControlNet/IPAdapter/InstantID/AnimateDiff・Flux Dev・Wan 2.1 Video・HunyuanVideo対応、2026年ワークフロー共有でCivitAI連携で業界標準。

Confidential AI Inference。Tinfoil AI (Y Combinator・H100 CC GPU)・Edgeless Systems Continuum AI (Privacy-Preserving)・Confidential Containers CoCo (CNCF・Kata Containers+Image Encryption)・Edgeless Constellation (Confidential k8s)・MarbleRun (Edgeless Service Mesh)・Apple Private Cloud Compute PCC・OpenAI ChatGPT Enterprise (No Train)・Google Cloud Confidential VM AI・¥¥¥¥¥¥/月、2026年Apple PCC他社追随予告。

Convolutional 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。

量子誤り訂正符号の主流。Alexei Kitaev 1997年提案、2D格子状qubit配置でエラー検出+訂正、閾値1%以下なら距離増加でエラー指数的低減。

BigCodeプロジェクトが公開したコード特化LLM事前学習データセット。619プログラミング言語・900億トークンを収録し、StarCoder2の訓練データとして使用。Software Heritageアーカイブを原料とし、Permissive Licenseコードのみを収録する。

LLMを充足可能性問題（SAT/SMT）の変換器として使い、外部ソルバー（Z3等）で厳密解を求めるニューロシンボリック推論手法。制約満足問題・数学的論理の厳密解に強い。

Meta AIが2024年発表の画像・動画対応ユニバーサルセグメンテーションモデル。Memory Encoderによるストリーミング処理で動画リアルタイムセグメンテーションを実現。

Zyphra社が開発したハイブリッドSSM-Transformerアーキテクチャ。Mambaブロックと共有Transformerアテンションブロックを交互に配置し、7Bパラメータで同規模の純粋Transformerモデルを性能・推論速度の両面で上回る2025年設計。

2024年SambaNova公開SN40L Reconfigurable Dataflow Unit。Three-tier Memory(HBM3+DDR5+SRAM)+5nm TSMC+638 TFLOPS BF16+1.5T parameter Trillion-scale Model対応搭載。

SambaNova Systems製AIチップ。RDU（Reconfigurable Dataflow Unit）アーキテクチャで再構成可能なデータフロー演算を実現し、Llama-3 405Bクラスの超大規模推論をオンプレミスで提供。

2024年Q1 SambaNova Systems (米Palo Alto・2017年Rodrigo Liang (CEO・元Sun Microsystems / Oracle CPU Architect・Stanford CS PhD) 創業・累計funding $1.1B+・Mubadala / Intel Capital / Walden / GV / SoftBank Vision Fund投資) 発表のCardinal SN40L・5nm TSMC process + Reconfigurable Dataflow Architecture (RDA) + 1,040 TFLOPS BF16 + HBM3 1.5TB total (across 256 chip Rack) + DRAM 12TB Rack-level・Trillion-Parameter Model (GPT-4 1.8T / Llama 4 1T) Single-Rack Inference対応・SambaNova Suite (Full-stack platform with pre-trained models) ・NVIDIA H100 / Cerebras WSE-3 / Tenstorrent Blackhole 競合のEnterprise AI Cloud Chip。

Sheared LLaMAはプリンストン大学が2023年に発表したLLM向け構造化プルーニング手法。LLaMA-2 7B/13Bを元に、ターゲット構造（例：1.3B/2.7Bパラメータ）を事前設定してレイヤー・ヘッド・FFN次元を一括削除し、その後50Bトークンの軽量ファインチューニングで性能を回復させる。削減幅が大きく（50%以上）、同サイズのゼロから学習したモデルに近い性能を低コストで達成する。

Alibaba DAMO Academyが2024年に開発した東南アジア言語特化LLM。タイ語・ベトナム語・インドネシア語・マレー語・クメール語など11言語に対応し、東南アジア固有の文化的コンテキストを学習した多言語モデル。