前回は、「推論モデルとは何か」について説明しました。 推論モデルとは、複雑な問題を段階的に考えることに強いAIモデルです。数学、プログラミング、計画立案、原因調査など、少しじっくり考える必要がある場面で力を発揮します。 […]
続きを読む2026年8月2日 1:29 AM カテゴリー： AI
AI情報 ～ AI関連の記事一覧
ファインチューニングとは何か――AIを目的に合わせて調整する仕組みをやさしく理解する
推論モデルとは何か――AIが「じっくり考える」仕組みをやさしく理解する
前回は、「推論とは何か」について説明しました。 推論とは、学習済みのAIが、入力された質問や指示に対して答えを出すことです。 私たちがChatGPTのようなAIに質問しているとき、AIは基本的に、その場でゼロから学習して […]
続きを読む2026年8月1日 1:55 AM カテゴリー： AI
「Pacing the Frontier」とは？AI研究の自動化に備え有力研究者らが声明
[TOC] AIを開発するAIが登場したら、進歩の速度を誰が管理するのか AIの進歩は、これまで人間の研究者やエンジニアが中心となって進めてきました。 では、AI自身が次のAIを設計し、実験し、改善するようになったら、そ […]
続きを読む2026年7月31日 1:54 AM カテゴリー： AI, AI安全性／危険性, Anthropic, Google, OpenAI
Citizen’s Dividendは本当に実現できるのか――年間100万ドルを配る経済の仕組み
「AI 2040」のPlan Aには、いくつもの驚くべき未来が描かれている。人間と同等以上の能力を持つAIが大量に稼働し、ロボットが工場を建て、病気や老化の克服が進み、2040年には安全性を確認したうえで超知能への道が再 […]
続きを読むなぜ中国は高性能AIモデルを無料公開するのか—Kimi K3と米中AI競争
[TOC] AIの勝負は「最も賢いモデル」だけで決まるのでしょうか 生成AIの世界では、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、米国企業が提供するサービスが大きな存 […]
続きを読むPlan BからPlan Sへ――超知能をめぐる「それ以外」の選択肢
前回は「AI 2040」の中心となるPlan Aについて見てきた。アメリカと中国がAI開発競争を止め、互いのデータセンターを監視しながら、人間と同程度のAIまでは慎重に開発する。そして安全性を確認した2040年に、超知能 […]
続きを読む2026年7月28日 1:58 AM カテゴリー： AI, AI安全性／危険性, AI規制, シンギュラリティ, 近未来
NVIDIA黄仁勲（ジェンスン・フアン）氏が語る中国AI・AI規制・雇用論を3本の記事から整理
中国から高性能で安価なAIモデルが登場したとき、米国企業やNVIDIAにとって、それは脅威になるのでしょうか。 AIが人の作業を自動化し始めたとき、仕事は減るのでしょうか。それとも、生産性が上がることで新しい需要と雇用が […]
続きを読む推論とは何か――学習済みのAIが答えを出す仕組みをやさしく理解する
前回は、「事前学習とは何か」について説明しました。 事前学習とは、AIが本格的に使われる前に、大量のデータから基本的なパターンを学ぶことです。大規模言語モデルの場合、文章のつながり、文法、説明の仕方、会話の流れ、知識の断 […]
続きを読む2026年7月26日 12:58 AM カテゴリー： AI
事前学習とは何か――AIが大量のデータから「基礎力」を身につける仕組み
前回は、「Attentionとは何か」について説明しました。 Attentionとは、AIが文章を読むときに、どの言葉にどれくらい注目するかを決める仕組みです。Transformerの中心にある技術で、AIが文章の中の言 […]
続きを読む2026年7月25日 2:00 AM カテゴリー： AI
