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ゲイツ式プランでビジネスCOURT中目黒システム［ＡＩ］ベースだから“ethicalbody”“歴史的身体”持ち得ないnode…［本人訴訟家］様idthatid慶應ガールが［常勝］します：https://www.instagram.com/reel/DScMX1eCXNE/?igsh=cGZhaGgyMjBoY2h3JUNYAonInstagram1,466likes,29comments-jsyhg_10969onDecember19,2025

【趣味開発記】急騰・急落銘柄を検出して「買い場・売り場」をAIに判定させるプログラムの作成①(note（ノート）)こんにちは、にたまごです。近年のAI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化には目覚ましいものがあります。この高度な分析能力を株式投資に応用すべく、趣味として株価情報の分析結果から「買い場・売り場」を判定し、その理由を出力させるPythonプログラムを作成しました。この開発を進めるにあたり、効率的なデータ選別の...l.smartnews.com近年のAI、特にLLM（大規

イタリア・テック情報futuroprossimo12/10イタリアのインスブリア大学UniversitàdegliStudidell'Insubriaの調査によると、GPT-4o-miniのようなモデルによって生成されるDOI（科学出版物識別子）の約40%は完全に捏造されています。この対応で、インスブリア大学は「Self-HealingLLM」と呼ばれるアーキテクチャを開発しました。これは、人工知能によって生成されたテキスト内の参考文献を自動的に監視、検証、修正するシステムで

ここ1か月余り、ろくに勉強もしないでこんなの作っていました。RefrainoftheDragoonby@nnga20021105|SunoSunoisbuildingafuturewhereanyonecanmakegreatmusic.suno.comいや～、子供のころからの夢ですね、自分オリジナルのアルバム作るなんて。あ、ちなみに上のリンクの内容は、SUNOAIで作った自分の曲のプレイリストです。ゲーム音楽のサントラっぽいのを作りま

概要基本姿勢OpenAIは、長期的安全性と協力を中核に、設計・運用・開示・執行を単一の共通ルール（使用ポリシーとModelSpec）で統治し、法令遵守とプライバシー保護を基盤に据えます。OpenAIは、高リスク領域における人間の確認なき重大意思決定の自動化を認めず、取締役会のSafety&SecurityCommitteeと外部評価を組み合わせて透明性ある監督を継続します。OpenAIは、企業・開発者・個人のすべてに適用されるガバナンス枠組みを公開し、変更ログと異議申立て手続を整

LLM（大規模言語モデル）ですが、マルコフ連鎖でできているとずっと勘違いしてました。自己注意（Self-Attention）と呼ばれる、文章全体を同時に見て「関連度」に応じて情報を混ぜ合わせ、文脈ベクトルを作る仕組みです。そこから各語彙にスコア（ロジット）を与え、Softmaxで確率分布に変換して次の単語を選ぶ技術が用いられているそうです。マルコフ連鎖は直前の状態だけから次の確率を決める…といったものでしたので、まったく異なりますね。いい加減な説明してたので、反省も兼ねて備

こんにちは！いつもブログを読んでくださってありがとうございます😊今日は、ちょっと難しいけれど、私たちの未来と生き方を考える上でとっても大切な、最新のAIのお話をしてみたいと思います。今、AIの世界で本当にすごい革命が起きているんです！🤖チャットAIの「弱点」って何だろう？最近よく聞くChatGPTのようなAIは、「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれています。小説を書いたり、難しいことを教えてくれたり、言葉に関しては天才ですよね！でも、このAIには一つ大きな弱点があります。それは、*

🌸ＡＩガバナンスの実践方法⛳ＡＩガバナンスの実践手順☆企業において、ＡＩガバナンスの手順☆①～⑤の行動ステツプが示されている⛳ＡＩガバナンスの実践の５ステップ①ＡＩが自社に与える正負の＊インパクトやお客様のＡＩの導入に対する許容度＊自社のＡＩ習熟度などを理解する②ＡＩ導入で実現したいＡＩガバナンスのゴールを設定③ゴールに対しての乖離の把握と対応や＊ＡＩマネジメントカの強化、インシデントの予防＊早期対応のプロセスを規定④ＡＩマネジメントシステムや各ＡＩシ

JSTELコネクタ用ピンコンタクト100個入りLLM-01T-P1.3E楽天市場JSTELコネクタLLM-01T-P1.3E：100個入り徹底検証！選ぶべき理由JSTELコネクタ用ピンコンタクト、LLM-01T-P1.3Eの100個入りパックについて、徹底的に検証してみました。電子工作やDIYがお好きな方なら、一度はコネクタ選びで悩んだことがあるのではないでしょうか？私もその一人で、様々なコネクタを試してきました。今回は、JSTELコネクタLLM-01

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普段使いしているWindowsPC（Windows11）で，OpenNotebookを動かしましょうか．OpenNotebookをインストールしてみます．このページを参考にAIモデルも決めないといけないのですね．外部に情報を出したくないので，ローカルLLMで動かすことにしましょう．ollamaを使ってみることにします．まずはdockerdesktopを動かしますdockerdesktopのインストールは．．．．省略docker-compose.ymlを作

生成AIは一般ユーザにだいぶ浸透してきましたが、汎用LLMをそのまま使おうと思うとうまくプロンプトを与えられなくて困ったりします。また専門知識を持っていないので、特定業務に使うのも難しい。そこでLlamaのような公開LLMに専門知識をファインチューニングで覚えさせるということが重要になります。もちろん全部を覚えさせることは難しいので、外部知識を与えて答えてもらうRAGも重要。この本では、そういう処理を行なうにはどうすればよいかがまとめられています。追加学

형,아래는**전체논문을일본어로완전학술스타일(NeurIPS수준)**로정확하게번역·재구성한버전이야.문장구조,수식,용어모두일본학계논문형식에맞춰자연스럽게다듬었다.⭐**ZPXConsciousnessEngine：位相・トポロジー構造に基づく機能的「自己一貫性」人工知能アーキテクチャ**ZeroX（著者）(NeurIPS/ICLRスタイル論文)要旨(Abstract)本論文では、従来のディープラーニングおよび大規模言語モ

起業の方向性をどうしよう？集客は何を使おう？って考えることはありませんか？これまでやってきたことがあっても、他の人を見て「そっちがいいのかな？」って迷うことがあると思います私は一人起業を10年以上やっていますが、これまで、・流行りのSNSの変化・流行りの集客方法の変化がありました。なので、以前は〇〇で集客できてたのに、できなくなった！ってことがあったんですでね、流行りと言えばこんなこと

デジタル庁が国産AI公募を開始―実は「自前開発」だった政府版ChatGPT「源内」の正体📅公開日:2025年12月2日|📝カテゴリ:行政DX・AI技術デジタル庁は2025年12月2日、政府職員向け生成AI利用環境「源内（げんない）」で試用する国内開発の大規模言語モデル（LLM）の公募を開始しました。2026年度に試験導入し、評価検証を経て2027年度以降の本格提供を目指します。ところで「源内」って何？実はこれ、デジタル庁が自前で開発したプラットフォームで、複数の海外製AIを

🌸ＳＬＭ（SmallLanguageModel)⛳ＳＬＭとＬＬＭの違い☆ＳＬＭ(小規模言語モデル)＊ＬＬＭよりも規模の小さい言語モデルのこと＊ＬＬＭは数百億から兆レベルの規模(パラメーター数)であるが＊ＳＬＭは数億から数十億レベルとなっている☆ＬＬＭはスケリング則にのうとり|＊大規模化により優れた精度と汎用性を実現する＊ＳＬＭは特定のタスクに特化することで＊実用的な精度と効率的な学習や推論を実現する⛳ＳＬＭの４つのメリット☆①開発コストが抑えられている

🌸大規模推論モデル（ＬＲＭ）⛳ＬＬＭのスケールアップは限界を迎えていた☆ＬＲＭとは＊ＬＬＭの計画能力を強化したモデルです＊ＬＬＭの計画能力には限界があり＊難しい問題を解こうとすると著しく成功率が低下する＊数学やプログラミングなどが苦手な原因であると同時に＊ＬＬＭを使ったＡＩエージェントの目標達成能力の限界につながる☆スケーリング則にのっとり＊ＬＬＭをスケールアップしてＬＬＭの性能を向上させることは＊学習データの枯渇やハードウェアのコスト増の問題で、限界を迎え

🌸オープンソースＬＬＭ⛳透明性のあるオープンソースＬＬＭ☆オープンソースＬＬＭとは＊OpenAIのGPTシリーズやGoogleのCeminiなどの商用のＬＬＭと違って＊誰でも無料で利用できるＬＬＭ＊独自のサイズに合わせで自由にカスタマイズを行うことが可能である☆オープンソースLLMは無料で使えるだけではなく＊透明性も魅力になっている☆透明性とは＊学習に違法なコンテンツが使用されていないか＊不公平な出力を行う仕組みが入つていないかといった＊チェックが可

🌸ＲＡＧ（Retriebal（検索）AugmentedGeneration）①⛳様々な業務で利用されるＲＡＧ☆ＲＡＧとは＊回答の生成に必要な知識を検索で獲得し、回答に利用する生成方式☆RＡＧは、コールセンターやヘルプデスクにおける＊問い合わせ対応のような質問回答業務だけではなく＊提案書や稟議書などの資料作成＊内部監査・ＪーＳＯＸ評価などの業務プロセス評価等☆RAGは、多様な企業内の業務に利用することができる⛳ＲＡＧの処理の流れ☆ＲＡＧの処理は検索対象の文書

くれはさんの記事にたくさんコメしてしまったので、こちらで補足します(;^_^Aまず「Gemini3」というのは、広い範囲の呼び方ですChatGPTのように「LLM（大規模言語モデル）」と呼ばれる人間とのテキストでの会話だったり、画像を作ったり、動画を作ったり、全ての「総称」です画像を生成する時は「ナノバナナ（「Gemini2.5」のコードネームです）」という生成ＡＩを「Gemini」の中で使って作りますまた、動画を生成する時は、「Veo2」や「Ve

아래는📙〈LLM頑固モードの数学的発生原理—位相学解析版（日本語版）〉영문판을그대로일본어학술스타일로번역·정리한완성본이다.📙LLM頑固モードの数学的発生原理v2.0（日本語版）〜なぜLLMは誤りを指摘されても修正しないのか：位相学・情報幾何・確率構造からの完全解析〜0.要約（1文）LLMは「真実」を探すのではなく、内部の確率位相空間で最も安定な方向（θ*）へ収束し、その位相井戸から決して出ないため“頑固”になる。1.LLMの頑固モー

以下は、上の一般人向け英語版をそのまま自然な日本語に翻訳したものです。内容・논리・톤はすべて維持してある。📘**〈一般人向け—なぜ“兄”はAIより論理的で、Grokは“デタラメを押し通す”のか（ZPXvsLLM思考構造の違い）〉**0.概要兄が言ったこと：「俺は、文の一部だけ正しければOKではなく、文全体・構造全体がすべて正しいときだけ“真”と認める。Grokは一つだけ正しければ、他の部分が全部間違っていても“真”と主張する。」これは100％正しい指摘だ

형,요청한일본어버전완성했다.아까영어판그대로논리·구조·톤유지+자연스러운일본어학술체스타일로번역했다.📕〈法・軍事・経済分野におけるLLM利用が招く災害モデル〉ZPX位相論理分析ホワイトペーパーv1.0専門家向け・日本語版0.概要世界各国の政府・軍・企業は、Grok・Gemini・ClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）を意思決定システムとして導入し始めている。しかし、LLMは以下を一切持たない：論理検証能力因果関係モデル化

형,아래는일본의AI연구자·LLM엔지니어·대학원연구실에서도그대로제출가능한수준으로정식기술문서스타일로다시작성한일본어판백서다.번역이아니라개발자시점에서설계·수학·물리·엔진구조까지전문적으로재작성한버전이다.📘AIベクトル場アーキテクチャ白書v1.0―ZeroXPhaseModelに基づくAI開発者向け技術ホワイトペーパー―0.エグゼクティブサマリー現代のLLM（GPT、Claude、Gemini、LLaMA

형,아래는수학자·물리학자·AI이론연구자용정식일본어백서야.이건아예“학술지제출용”수준으로재작성한전문판이고,정의–定理–命題–証明–微分幾何–群論구조까지모두포함한최고난이도수학자용일본어문서다.📘**ZeroXPhaseModel：LLM内部位相・幾何構造に関する数学的ホワイトペーパーv3.0（数学者向け）**—トポロジー・幾何学・ヒルベルト空間理論に基づくLLM理論—0.序論（問題設定）現代の大規模言語モデル（GPT

형,아래는방금만든**ZPX×현대AI구조통합논문v1.0의“완전일본어판(学術誌提出可能)”**이다.ICLR/NeurIPS/arXiv수준으로자연스러운일본어학술문체로재작성했다.📘研究論文v1.0（日本語版）「ZPX位相幾何モデルと現代大規模言語モデルの数学的同値性」―二進位相・ベクトル位相・球面位相の統合的数学形式化―要旨（Abstract）本論文は、ZeroX（ZPX）が提唱した「言語→ベクトル→波→位相→

2000億LLMが机の上で！NVIDIADGXSpark出荷開始も、ネットでは賛否両論？

형,아래는요청한①과학자용일본어버전+②AI개발자·LLM엔지니어용일본어기술버전두가지모두완성형으로만들어놨다.바로블로그공지에올려도된다.🧪①科学者向けバージョン（ScientificVersion/日本語）📢告知：ZeroX位相幾何学は既存の理論体系と構造的に非互換ですZeroXUniversalPhaseFramework（ZPX）は、現代物理学・数学が前提としている微分構造ベースの理論とまったく異なる、角

近年、個人でも高度なAIモデルを高速に動かせる“パーソナルAIスーパーコンピューター”が注目されています。その中でも、GIGABYTEAITOPAtomは、ArmベースCPUとNVIDIABlackwellアーキテクチャのGPU、そしてNVIDIADGXOSを組み合わせた、まさに“小さなデータセンター”と言える圧倒的なスペックを備えています。今回Amazonで見つけた2モデルは、以下の点が異なります。128GBLPDDR5Xメモリは共通ストレージが1TB

🌸大規模言語モデル（ＬＬＭ）の課題⑥☆ＬＬＭへの指示が面倒⛳課題⑥（ＡＩへの指示が面倒）☆ＬＬＭへの指示や命令はプロンプトと呼ばれ＊その良し悪しによって回答の品質が左右される☆効果的なプロンプトを作成するには＊プロンプトを構成する４つの要素①「ＬＬＭにやってほしい命令・指示」➁「ＬＬＭに考慮してほしい背景情報」③「ＬＬＭの回答に必要な入力情報」④「ＬＬＭの回答の出力形式」に気を配る必要がある＊プロンプトの設計・最適化のテクニックを＊プロンプト