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ファイル/編集内容を即時確認する小窓。Windows Explorer（Alt+P）・macOS Finder Quick Look（Space）・Cursor/VS Code Markdown Preview・Figma・Photoshopで提供、作業効率を大きく向上。
容量22L・13の調理機能を持つ多機能コンベクションオーブン兼エアフライヤー。Element IQ技術で9つの加熱素子を独立制御。内蔵温度計プローブ搭載でプロ品質の仕上がりを実現。
オーストラリア Breville 社製の大容量横型スロージューサー。2.4L の大型ジュースピッチャーと毎分 80 回転のスクリューで、まとめ搾汁と保存を効率化した家族向けモデル。
Breville社製のスマートグースネック電気ケトル。6段階プリセット温度と精密な注ぎ口を備える中上級者向けモデル。
2024年成熟Breville Oracle Touch・Industry-leading dual boiler + Industry-leading automatic grinder+tamp+milk texturing + Industry-leading 4.3-inch touchscreen + Industry-leading $2,499 Breville Oracle Touch automatic semi-pro espresso machine 2024。
オーストラリアの名門調理家電ブランドBrevilleが展開するJouleシリーズの標準モデル低温調理器。ChefSteps買収後の技術を引き継ぎ洗練されたデザインとアプリ連携を提供。
Brevilleの大容量コールドプレスジューサー。70,000RPMのマグネット駆動モーターで高速遠心分離し、3L容量の大型コンテナで連続ジューシングに対応。
Brevilleの4枚同時焼きワッフルメーカー。IQ Heatingセンサーが最適温度を維持し、プレート交換でパニーニやサンドイッチにも対応。
Breville製のスマート電動コンタクトグリル。食材の厚みを自動検知するFLOATING HINGE機能と、ゾーン別温度制御を搭載した上位モデル。
オーストラリア発祥のBrevilleが製造するホームベーカリー。北米市場で高評価を得るプレミアムモデルで、独自「Collapsible Kneading Paddle」でパン底の穴を最小化する設計。
オーストラリアのBreville社製プレミアム電気圧力鍋。0〜90kPaの無段階圧力設定、IQ Texture制御（食感自動最適化）、自動シーリング蓋を特徴とし、$199〜249の高価格帯で調理精度を求めるユーザー向け。
オーストラリア発の高級キッチン家電ブランドBreville製の電気圧力鍋。デュアルセンサー技術（圧力+温度の2系統制御）とカスタム圧力設定11段階を特徴とする、フードエンスージアスト向けプレミアムモデル。
LLM APIにおいて、複数リクエストに共通するプロンプト先頭部分（プレフィックス）の処理結果をキャッシュし、後続リクエストでの再計算をスキップすることで応答速度とコストを改善する技術。
推論エンジンレベルで複数リクエスト間の共通入力プレフィックスを検出し、KVキャッシュを自動的に共有・再利用する技術。vLLMのAutomatic Prefix Caching（APC）やSGLangのRadixAttentionが代表的な実装で、マルチテナント環境でのスループットを大幅に向上させる。
LLMの推論においてプロンプトの前半（プレフィックス）のKVキャッシュを保存・再利用することで、同じシステムプロンプトを繰り返し使うコストとレイテンシを削減する最適化技術。
LLM推論の最適化技術。同一のプレフィックス（システムプロンプト・文書等）のKVキャッシュを複数リクエスト間で再利用することで、初回以外のTTFTを最大90%削減しAPIコストを大幅削減する。
複数リクエストが共通するプレフィックスのKVキャッシュを再利用する最適化。SGLangのRadixAttention・vLLMのPrefix Cachingが代表実装。
LLM推論において、複数リクエスト間で共通するプロンプトの先頭部分（プレフィックス）のKVキャッシュを共有・再利用する最適化手法。
Transformer の各層の Key-Value ペアに学習可能な連続ベクトル（Prefix）を挿入するパラメータ効率的ファインチューニング手法。Prompt Tuning が入力 embedding 層のみに作用するのに対し、Prefix Tuning は全層の Attention に介入するため、より細かな制御が可能。
LLMの全パラメータをフリーズしたまま、入力の前に学習可能な仮想トークン列（プレフィックス）を付加して特定タスクに適応させるPEFT手法。