用語集

Wi-Fi 7 Mesh System比較。ASUS ZenWiFi BT10 3-pack(¥109k・Quad-band・auto Mesh AiMesh・10GbE WAN・Merlin firmware互換・3 pack 600m² coverage)・TP-Link Deco BE85 3-pack(¥199k・Quad-band・Tether app・OneMesh・8 device backhaul)・Netgear Orbi 970 3-pack(¥229k・Quad-band・dedicated 6GHz backhaul・smart Connect)・Eero Max 7 3-pack(¥229k・Quad-band・Amazon SDK・Apple Find My device・親子フィルタ標準)・Linksys Velop Pro 7 3-pack(¥179k)・Google Nest Wifi Pro 3-pack(¥69k・Wi-Fi 6E・budget)・選択基準: ASUS = Mass appeal/Cost(¥109k Best)・TP-Link = TP-Link互換性・Netgear = Best Performance・Eero = Apple Home integration・2026年 ZenWiFi BT10 mass appeal Best。

Message Queue/Streaming Platform。RabbitMQ 4.0 (AMQP 0-9-1)・Apache Kafka 3.9 (KIP-848 ZooKeeper-less)・NATS 2.11+JetStream・Redpanda 24.3 (C++ Kafka互換)・Apache Pulsar 4.0・ZeroMQ 4.3 (Lightweight)・Mosquitto MQTT 2.x・EMQX 5.x・Activate MQ Artemis・Cloudflare Queues・SQS・¥0 OSS、2026年Redpanda+NATS急成長。

非同期メッセージ配信を担うミドルウェア。Apache Kafka・RabbitMQ・NATS・AWS SQS・Redis Streamsが代表で、Pub/Sub・キュー・イベント駆動アーキテクチャの中核、分散マイクロサービス連携で必須。

Instant Messaging 30年史 1996-2026。ICQ (1996年11月 Mirabilis Israel・I Seek You・初Mainstream IM・1998 AOL買収$287M・2010 Mail.Ru$187M売却・2024年6月Service終了)・AOL Instant Messenger AIM (1997 AOL Buddy List・2017年12月廃止)・Yahoo Messenger (1998-2018年7月17日廃止)・MSN Messenger (1999 Microsoft→Windows Live Messenger 2005→Skype統合 2013→廃止)・Trillian (2000 Cerulean・Multi-Network集約)・Pidgin libpurple (2002 FOSS Multi-Protocol)・Adium Mac・iChat→Messages Apple (2002→2011)・Skype (2003 Estonian・P2P→Microsoft 2011 $8.5B買収・Centralized)・Google Talk (2005 XMPP)→Google Hangouts (2013)→Google Chat+Meet (2017-)・Facebook Messenger (2008→2011 Standalone)・WhatsApp (2009 Jan Koum+Brian Acton・E2E Signal Protocol 2014→Facebook 2014年$19B買収・3B+ MAU 2024)・Viber (2010 Israel→Rakuten 2014 $900M)・LINE (2011年6月23日 Naver Japan・Tohoku震災後・9000万 MAU 日本)・KakaoTalk (2010 Korea)・WeChat 微信 (2011 Tencent China・10億 MAU)・Telegram (2013 Pavel Durov・MTProto・10億 MAU 2024)・Signal (2014 Moxie Marlinspike・E2E Default・OpenSource)・Slack (2013 Stewart Butterfield・Salesforce 2021 $27.7B買収)・Discord (2015 Jason Citron・Voice+Chat Gaming→Mainstream)・Microsoft Teams (2016)・Zoom Chat (2020 Pandemic)・Mastodon ActivityPub (2016 FOSS Decentralized)・Bluesky AT Protocol (2023 Jay Graber)・Threads (2023 Meta)・Element/Matrix (2014 FOSS Federated)・¥0 Free-¥¥¥/月Lic 2026。

GPU内蔵動画エンコード/デコード専用エンジン。NVIDIA NVENC（RTX 5090は9世代）・AMD VCN 5.0・Intel QSV（Arc Battlemage 3世代）・Apple ProRes RAWエンジン（M4 Pro/Max）が代表で、4K120fps/8K60fpsエンコード加速。

メディアファイル配信。Jellyfin 10.10・Plex Media Server・Emby Server・Kodi・NAS Synology DSM Video Station・QNAP Qmedia・NVIDIA Shield TV Proが代表で、自宅NAS→TV/スマホへの4K Direct Play配信がセルフホスト主流。

MediaTek Androidフラッグシップ向けSoC。Dimensity 9400+(Cortex-X925×1+A725×3+A720×4・TSMC N3E)・Dimensity 9500(2025 Q4・ARMv9.4-A Travis)・Kompanio 838(Chromebook)が2026年代表、Xiaomi 15 Ultra・OPPO Find X8 Pro・vivo X200 Pro採用、Qualcomm Snapdragon 8 Elite対抗。

MediaTek 2024年10月発売のAndroid フラッグシップSoC。1 x Cortex-X925 + 3 x X4 + 4 x A720・TSMC N3E (3nm)・Immortalis-G925 GPU・45 TOPS NPU、Vivo X200 / OPPO Find X8 等の中華フラッグシップ採用、Snapdragon 競合。

2024年MediaTek公開Dimensity 9400 APU 890。Pro 業界Pro Mainstream Android Premium 50 TOPS APU先駆 + Pro 台湾Hsinchu MediaTek + Pro 1997-MediaTek設立 + Pro APU 890 50 TOPS(INT8) + Pro Dimensity 9400 SoC + Pro TSMC N3E 3nm + Pro All-Big Core CPU + Pro Generative AI on-device + 累計1997-2026年29年Heritage継承代表機。

スイスEPFLが開発した医療特化型LLM。Llama-2をベースに医学論文・ガイドライン・臨床データで継続学習し、医療QAと臨床意思決定支援で高精度を発揮する。

Intel AI PC初代(2023年12月)。Core Ultra 9 185H(16C・5.1GHz・45W)・Ultra 7 155H・Ultra 5 135H・Ultra 5 125U・Ultra 7 165U(28W)・Intel 4 P-core + TSMC N5 GPU + TSMC N6 SoC Foveros 3D積層・Arc Xe-LPG iGPU・NPU 11 TOPS・初Copilot+ PC非対応(40 TOPS要件未達)・BGA2049・Lunar Lake後継、2026年中古ノート買取市場人気。

概要

2024年Cai et al. (Princeton+Together AI)発表Medusa・Industry-leading speculative decoding LLM + Industry-leading multiple decoding heads + Industry-leading tree attention + Industry-leading 2-3× inference speedup vs vanilla autoregressive。

LLM推論高速化手法。単一モデルに複数のデコーダヘッドを追加し複数トークンを並行予測・検証することで、品質を保ちつつ2〜3倍の推論速度を実現する投機的デコーディング実装。

Medusa（メデューサ）は、ターゲットLLMの最終隠れ層に複数の追加デコーディングヘッドを取り付け、各ヘッドが将来の異なる位置のトークンを同時に予測することで、外部ドラフトモデルなしに投機的デコーディングを実現する手法である。Medusa-1は典型的採択（typical acceptance）による近似検証、Medusa-2は修正棄却サンプリングによる厳密検証をサポートし、ツリーベースの候補構造と組み合わせることで2〜3倍のスピードアップを実現する。

2023年Q4 Together AI + Princeton University + Stanford共同発表Medusa Decoding paper・Industry-leading Multi-head speculative decoding paradigm + Industry-leading multi-head draft heads parallel speculative decoding + Industry-leading 2.0-2.8x LLM decoding speedup・Industry-leading Together AI Industry-leading commercial LLM serving + Industry-leading Princeton + Stanford academic research foundation + Industry-leading vLLM/TGI integration Industry-leading production adoption。

LLMの最終層に複数の独立した小型ヘッドを追加し、複数トークンを並列に投機生成するデコーディング高速化手法。既存モデルのウェイトを変更せず、追加ヘッドのみ訓練することで2〜3倍のスループットを実現。

LLMの既存Transformerモデルに複数の予測ヘッドを追加し、各ヘッドが異なる将来位置のトークンを同時に予測することで、追加学習のみで1.8〜2.8倍の推論高速化を実現する並列デコーディング手法。

LLMの推論高速化手法で、複数の投機的デコードヘッドをベースモデルに並列追加し、1フォワードパスで複数トークンの候補を同時生成・ツリー検証することで推論速度を2〜3倍向上させる手法。

Google DeepMindが開発した医療特化型LLM。PaLM 2をベースに医療データで調整し、USMLEで専門医レベルの86.5%を達成した医療QAの最高精度モデルの一つ。