11000件の用語
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。
概要
Wi-Fi 7 (IEEE 802.11be・2024) で導入された複数Wi-Fi帯域同時利用技術。2.4GHz/5GHz/6GHz を1接続で並列利用、低遅延 (1ms未満) と冗長性を実現。
2024年8月NIST FIPS 203標準化のModule-Lattice Key Encapsulation Mechanism (鍵交換)。旧名Kyber (CRYSTALS-Kyber)・MLWE/MLWR問題ベースのPQC鍵交換。
Multi Level Cell。1セルに2ビット記録するNAND
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。
MLC NAND は1セル2bit (4状態) を記録するNANDフラッシュメモリで1997年Intel/STMicroelectronics提案・2000年代SSD民生展開を牽引し10,000回 P/E 耐久と容量2倍化でSLCからTLC移行期の主力技術となった。
2024年8月NIST FIPS 204標準化のModule-Lattice Digital Signature Algorithm。旧名Dilithium (CRYSTALS-Dilithium)・MLWE/MSIS問題ベースのPQC署名。
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。
Sparse MoE モデルの学習・推論時にエキスパート間のトークン割り当てを均等化する手法群の総称。負荷の偏りはエキスパート崩壊や計算資源の無駄遣いを引き起こすため、補助損失やキャパシティ制約で制御する。
米 MOS Technology が 1975 年に発表した 8-bit プロセッサ。低価格 $25 で Apple I / Apple II / Commodore 64 / NES 等に採用、1970-80 年代パソコン革命を牽引した伝説的チップ。
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)IoT protocol。Mosquitto(Eclipse OSS・軽量・Raspberry Pi定番・MQTT 5.0)・EMQX(高性能・MQTT 5.0/QUIC・Cloud)・HiveMQ(Enterprise)・VerneMQ(Erlang・cluster)・NanoMQ(IoT Edge)・MQTT-explorer GUI client・MQTT Topic階層 (sensor/temperature/livingroom)・QoS 0/1/2(配信保証 levels)・Retained message・Will message・TLS encryption・Home Assistant MQTT Discovery・ESPHome MQTT publish・2026年 IoT/Home Lab必須tech、Mosquitto + Home Assistant主流。
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。
米MCI 1979年発表24chマルチトラックテープレコーダー。Disco/Funk/Discoスタジオ標準機+1970-80年代米録音・US$50000当時