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GPT系大規模モデルを重みの再学習なしに一発でプルーニングする手法。50〜60%のスパース率を達成しつつ精度劣化を最小化する。
2023年IST Austria + Meta AI共同発表SparseGPT paper・Industry-leading One-Shot Sparse Approximation Pruning paradigm + Industry-leading training-free post-training + Industry-leading 50-60% sparsity industry-leading + Industry-leading Hessian-based sparse approximation。
2023年Frantar et al. (IST Austria)発表SparseGPT・Industry-leading one-shot pruning LLM + Industry-leading 50% unstructured sparsity + Industry-leading second-order Hessian information + Industry-leading OPT-175B/BLOOM-176B one-shot pruning。
SparseGPTは2023年にETH Zurichが発表したGPT系大規模言語モデル向けの重み枝刈り（プルーニング）手法。再学習なしで50〜60%スパース化を達成し、OPT-175BやGPT-3レベルのモデルを100GPU時間以内に処理できる。スパース解法ベースの非構造化プルーニングで、重みの重要度評価にHessian行列の近似解を使う。
2017年Shazeer + Google発表Sparse MoE paper・Industry-leading Sparse Mixture of Experts paradigm Pioneer + Industry-leading Outrageously Large Neural Networks + Industry-leading sparsely-gated MoE + Industry-leading MoE Pioneer foundation。
Spice 香辛料 3500BC-2026 (差別化: 雑学Food軸)。BC 3500 Mesopotamia古代Spice Trade起源・古代Egypt+Greece+Rome ・大航海時代 1488 Vasco da Gama Cape Routeインド航路発見+1497 Christopher Columbus Caribbean Pepper求新大陸到達・East India Company 1600 UK+VOC オランダ東インド会社 1602 Spice Trade独占・Saffron サフラン Crocus sativus (Iran 90% generation+Spain La Mancha・1g赤雌しべ150花必要・世界最高価¥¥¥¥¥¥/¥10K-¥¥¥¥¥¥¥/¥50K/g・Bouillabaisse+Paella+Risotto Milanese+ペルシャ料理)・Cardamom カルダモン (Green Elettaria cardamomum インド+グァテマラ+Black大粒・「Queen of Spices」・コーヒー+チャイ+カレー+北欧パン)・Vanilla バニラ (Mexico→Madagascar 80%生産・Pollen人手受粉)・Cinnamon Ceylon Sri Lanka本物+Cassia 中国・ベトナム代用・Cumin クミン+Coriander コリアンダー+Turmeric ウコン (Curcumin抗炎症)+Fenugreek フェヌグリーク・Garam Masala (印度Mix・カルダモン+クローブ+シナモン+クミン+ナツメグ+黒胡椒)+Curry Powder 1780 イギリス英国インド人 (本場印度に存在せず・S&B+House+CoCo壱)・Pepper Black Pepper Piper nigrum (インド Kerala Malabar起源・「King of Spices」・Madagascar Voatsiperifery+ベトナム Tellicherry+Tasmanian Mountain・現代Camellia Sinensis Tea+ペッパー Mill手挽きグラインダー)・Star Anise 八角+Clove クローブ+Nutmeg ナツメグ+Mace+Allspice+Bay Leaf+ Sumac+Za'atar+Sichuan Pepper 花椒+Pink Peppercorn・Habanero+Carolina Reaper+Bhut Jolokia (世界最辛Pepper)・Curry Brand: S&B 1923 国産+ハウス+江崎グリコ+Vermont+G7+ZIPPYS Hawaii+Maille・Brand: Penzeys USA+Spice House+Diaspora India・Whole vs Ground (粉末は半年+Whole 2-4年+冷凍庫Cool Dry保存)・¥100/g-¥¥¥¥¥¥¥/Saffron $5K/100g、2026年Saffron+Cardamom+Vanilla+Pepper+Garam Masala+Whole Spice主流・Specialty Spice Boutique拡大。
2024年Spyderco (USA)発売Para Military 2・Industry-leading USA tactical EDC folder + Industry-leading CPM-S45VN steel + Industry-leading Compression Lock + Industry-leading $200 USD + Industry-leading Spyderco USA 48年heritage 1976-2024。
T5が採用するエンコーダ・デコーダ型LLMのプリトレーニング手法。連続した複数トークン（スパン）をセンチネルトークンで置換し、デコーダが元スパンを順に復元することで言語理解を学習する。
Vintageスピーカー三大伝説。1957年JBL D44000 Paragon(オリジナル¥10,000,000相場)+Tannoy Westminster Royal GR(¥3,500,000)+Altec A7 Voice of the Theatre 515B+Lansing 075/2402ホーン+38cmコーン
Speaker Stand+Isolation。IsoAcoustics ISO-200/ISO-PUCK/ISO-LP Stand・Auralex MoPad/SubDude・Atacama・Pangea Audio・Townshend Audio Seismic Podium・SVS SoundPath Subwoofer Isolation・Rycote PCS-Boom (Recording Studio)・Symposium Acoustics Rollerblock・Wireworld Carbon・Pangea ART-S2 Stand・KEF S-RF1 Floor Stand・Sanus・Atlantic Innovation・¥¥¥¥¥-¥¥¥¥¥¥/Pair、2026年IsoAcoustics ISO Industry Default。
2024年Speechmatics公開Ursa ASR。Pro 業界Pro Mainstream英国ASR最古参 + Pro 英国Cambridge Speechmatics + Pro 2006-Speechmatics設立Tony Robinson Cambridge大 + Pro 50+言語対応 + Pro Diversity & Inclusion特化 + Pro $0.30/h + 累計2006-2026年20年Heritage継承代表機。
Google が 2009 年 11 月策定の Web プロトコル SPDY (Speedy、後の HTTP/2 2015 の起点)、HTTP/1.1 の 50-80% 高速化・ストリーム多重化 + ヘッダ圧縮 + サーバープッシュ + 必須 TLS、Google Chrome 2010 + Firefox 2012 で大衆化、IETF が SPDY を基盤に HTTP/2 (2015 RFC 7540) を策定、Google は 2016 年 SPDY 廃止 + HTTP/2 全面移行。
ネット速度測定サービス。Speedtest by Ookla(150M devices・Server地図)・Fast.com(Netflix・商業negative・downloadのみ)・nperf.com(詳細)・Cloudflare Speed Test(jitter+latency+packet loss)・SpeedOf.Me(HTML5)・OpenSpeedTest(self-host OSS)・DSLReports Speed Test・LibreSpeed(OSS)・CLI: speedtest-cli・2026年 Cloudflare Speed Test機能豊富で人気拡大。
Speedrun Community。speedrun.com (Leaderboard Hub)・SDA Speed Demos Archive (Archive)・GDQ Games Done Quick (Charity Marathon AGDQ Jan/SGDQ July)・RTA Real Time Attack・IGT In-Game Time・Any%/100%/Glitchless/AllBosses Categories・LiveSplit (FOSS Timer Tool・Win)・LiveSplit One (Web Cross-Platform)・SplitterZ・Splits.io (Cloud Sync)・Practice Tools・TAS Tool-Assisted Speedrun・¥0 OSS、2026年GDQ規模拡大+SRC Premium。
LLM自身が生成した応答を「弱い対戦相手」として対比学習するセルフプレイ型微調整手法。追加の人間フィードバックや報酬モデル不要で、SFTデータのみから繰り返しセルフプレイを行い性能を段階的に改善する。
2024年Q1 UCLA + UC Berkeley + UCSF共同発表SPIN paper・Industry-emerging Self-Play Fine-Tuning paradigm + Industry-leading LLM self-play iterative fine-tuning Industry-emerging paradigm Pioneer + Industry-leading no human preference data需要 + Industry-leading SPIN Self-Play Industry-emerging iterative continual learning paradigm Pioneer・Industry-leading UCLA + UC Berkeley + UCSF academic AI research integrated foundation。
Split/Ergo Keyboard。Corne CRKBD (foostan・3x6+3 Default)・Iris (Keebio・5x6+4)・Lily58 (kata0510・5x6+4)・Sofle (josefadamcik・5x6+5+Encoder)・Lotus 58 Glow・Kyria・Voyager (ZSA・40% Wireless)・Moonlander Mark I (ZSA・60%)・ErgoDox EZ (ZSA・廃止)・Glove80 (MoErgo)・Ferris Sweet・Choco36・¥¥¥¥¥-¥¥¥¥¥¥/Set・¥0 OSS PCB Gerber、2026年Voyager+Moonlander主流。
2024年Microsoft Research発表SplitWise paper・Prefill phase + Decode phase separate GPU disaggregation paradigm research paper・ISCA 2024 conference presentation + Industry-leading academic research paper + Microsoft Azure trial integration potential・LLM inference 2-phase characterization + Prefill compute-intensive + Decode memory-bandwidth + Industry-leading academic paper foundation for Disaggregated Inference paradigm + Industry-emerging Disaggregated Inference paradigm research paper Pioneer。
Spreadsheet App。Microsoft Excel 2024 LTSC+M365 (Copilot AI内蔵)・Google Sheets+Gemini for Sheets・Apple Numbers 14・Rows.com (Modern Spreadsheet+API)・Airtable (DB+Spreadsheet)・Smartsheet・Coda 4・Notion Database (DB+Spreadsheet)・Equals (Modern Finance)・Spreadsheet.com・Quadratic (Modern AI内蔵)・Grist (FOSS Self-Host)・LibreOffice Calc (FOSS)・¥0 OSS-¥¥¥¥¥¥/User/月、2026年Quadratic AI Spreadsheet急成長。
LLMの投機的デコーディングをツリー構造に拡張した高速推論手法。単一の候補系列ではなくトークンの木構造を一度に検証することで、受理確率を高め、スループットをさらに向上させる。