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【Apple Silicon激震！DFlashでAI推論が3.3倍速に爆速化】 最新のM5 Max環境でQwen3.5-9Bが驚異の「85 tok/s」を達成しました！🚀 秘密は「DFlash」による投機的デコード技術の導入です。 ・小さなドラフトモデルが言葉を16個分まとめて先読み生成（ブロック拡散） ・本体の大きなモデルがその内容を1回の処理で一括検証 MLXフレームワークを極限まで最適化し、GPUとCPU間の通信無駄を省く「同期エリジョン」により、量子化モデルでも2.5倍以上の高速化を実現しています。APIコストを気にせず、手元のMacで最新AIをサクサク動かせる最強のワークステーション環境が整いました！✨ #AppleSilicon #AI

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ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

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手に職をつけないと決めました。 弊社では傷んだドリルを、 ドリル研磨機にて研ぎ直します。 しかし僕が責任者になる前は、 手で、ドリルを研磨していました。 だから僕はドリルが研げます。 その上で、 この技術はこれからの時代に必要がない。 そう判断しました。 たしかにドリルを手で研げると、 ドリルの形を自由自在にカスタマイズできます。 刃をシャープにしたり、 切れ味を鈍くしたり、 両刃を偏心させる事によって、 穴の大きさをあえて大きくしたりする事ができます。 しかしその一方で、 研げるようになるまで長い期間がかかったり、 研ぐこと自体に時間がかかったり、 研いだドリルの品質が、 人によって、 時によって、 バラツキが出てしまうという欠点があります。 ドリル研磨機を入れると、 ドリルを手で研ぐ事がなくなります。 ドリルを研ぐ技術が失われる。 そういった懸念や指摘を、 受けてきた経験があります。 しかし今の時代を俯瞰すると、 ドリルの超硬化 ドリルのスローアウェイ化 穴加工のコンタリング化 働く人の流動性 時間的コストの競争力 品質管理の最適化 様々な観点から、 この技術はその役割を終えています。 弊社は、 今ではドリル研磨機を使い、 誰もが 同じ時間で 同じ品質の ドリルを研ぐことができます。 僕が数年かけて身につけた技術ですが、 これを捨てることは、 会社として進化するとこだと信じています。
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手に職をつけないと決めました。 弊社では傷んだドリルを、 ドリル研磨機にて研ぎ直します。 しかし僕が責任者になる前は、 手で、ドリルを研磨していました。 だから僕はドリルが研げます。 その上で、 この技術はこれからの時代に必要がない。 そう判断しました。 たしかにドリルを手で研げると、 ドリルの形を自由自在にカスタマイズできます。 刃をシャープにしたり、 切れ味を鈍くしたり、 両刃を偏心させる事によって、 穴の大きさをあえて大きくしたりする事ができます。 しかしその一方で、 研げるようになるまで長い期間がかかったり、 研ぐこと自体に時間がかかったり、 研いだドリルの品質が、 人によって、 時によって、 バラツキが出てしまうという欠点があります。 ドリル研磨機を入れると、 ドリルを手で研ぐ事がなくなります。 ドリルを研ぐ技術が失われる。 そういった懸念や指摘を、 受けてきた経験があります。 しかし今の時代を俯瞰すると、 ドリルの超硬化 ドリルのスローアウェイ化 穴加工のコンタリング化 働く人の流動性 時間的コストの競争力 品質管理の最適化 様々な観点から、 この技術はその役割を終えています。 弊社は、 今ではドリル研磨機を使い、 誰もが 同じ時間で 同じ品質の ドリルを研ぐことができます。 僕が数年かけて身につけた技術ですが、 これを捨てることは、 会社として進化するとこだと信じています。

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12年前にイーロンマスクが空中で手を動かしてコンピューターのもの動かしているのに、なんで今私たちがそれできないの？ミッションインポッシブルとかでもやってたよね SpaceX社が公開したこの映像は、直感的なハンドジェスチャーと仮想現実（VR）を融合させた、次世代の設計プロセスの可能性を提示しています。 従来の2Dツールによる制約を排除し、3Dモデルを直接操作することで、エンジニアは思考をより迅速に具現化できるようになります。 この革新的な手法は、3D金属プリンティング技術と組み合わせることで、設計から製造までを一貫して効率化するものです。 物理的な実体を持つロケット部品をデータから即座に作り出すこの仕組みは、21世紀の製造業における革命を予感させます。 ユーザーは没入型デバイスを通じて、まるで目の前に実物が存在するかのように、複雑な構造を自在に構築することが可能になります。 最終的にこの技術は、人間の想像力と現実の製造工程の距離を劇的に縮めることを目指しています。
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大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。 ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。 私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。 なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。 最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」
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Tsubame

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」
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Tsubame

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核兵器は、より良い核兵器を自分で発明してはくれない。しかし知能は違う。知能は、より強い知能を生み出すプロセスそのものを最適化することができる。したがって「AIがAIを改良する」という構図は、これまでのどの技術とも異なる質的な転換点になるのだ。 トリスタン・ハリス「ここで理解しておくべき重要な点は、『AIはAIを加速する』ということです。 私が核兵器を発明しても、核兵器がより良い核兵器を発明してくれるわけではありません。しかしAIを発明すると、AIは『知能』そのものです。知能は、より良いプログラミングや、より良いチップ設計を自動化します。 たとえばAIに『これはNVIDIAのチップの設計だ。これを50％効率よくしてほしい』と指示すれば、その方法を見つけ出すことができます。『これは私のAI企業に必要なサプライチェーンだ。これを最適化して、もっと効率的にしてほしい』と言えば、そのサプライチェーンを改善できます。『これはAIを作るためのコードだ。これをもっと効率化してほしい』と命じることもできます。『これはトレーニングデータだ。もっとトレーニングデータが必要だ。これをどう作るか、100万回シミュレーションしてほしい』と言えば、その過程を通じて自分自身をより良く訓練していきます。 このように、AIはAIを加速するのです」
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Tsubame

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Codex 5.6 ほんとにヤバい！ リリースからずっとフルに使ってみて 一番インストールする価値がある プラグインを厳選した 👇 ① Browser ブラウザ操作をAIが自動実行。クリック/入力/E2Eテスト/QAまで任せられるので、毎回手動確認する必要がなくなります ② GitHub Issue・PRと連携し、タスクを渡すだけで実装からレビューまで高速化。開発フローが圧倒的にスムーズになります。 ③ Codex Security コードの脆弱性や秘密鍵の漏洩を自動検出。修正案まで提示してくれるので、セキュリティ対策も効率化。 ④ Build Web Apps アイデアを伝えるだけで、設計・実装・ブラウザテストまで一気通貫。フルスタック開発の時間を大幅に短縮できます。 ⑤ Figma Figmaデザインを高精度でコード化。レスポンシブ対応まで自動化でき、デザインと実装のズレを最小限に。 ⑥ Sentry 本番環境のエラーを解析し、原因の特定から修正コードの提案までサポート。障害対応がかなりラクになります。 そして私が個人的に一番感動したのが 「Sites」機能 作ったアプリやWebサイトを その場でプレビューし、そのまま公開 共有まで完結。 カスタムドメインにも対応しているので 試作品をすぐにクライアントへ見せられます この組み合わせを導入すると Codexは「コードを書くAI」ではなく 設計・実装・テスト・デバッグ・公開まで 担当するAI開発チームに近い存在になる AI開発を本気で加速させたいなら この構成は一度試してみる価値しかない！
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先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。 何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。 その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在の人)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。 私は思いました。 「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。 それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。 【今までの目標ビンゴ】 ・手打ちでマスの内容を入力 ・マスの内容は文字のみで無機質 ・達成時の変更は手修正 ・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】 ・AIによる自動生成で時間短縮 ・マスの内容を絵や画像にできる ・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる ・デザインも自分の思うがまま これにより： 誰でも簡単に、 タイムリーに目標管理可能で、 壁紙にしてもおしゃれな、 「ビジョンボードビンゴ」が完成します。 これを私はMY VISION BINGOと名付けました。 これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。 なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。 また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。 【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。 デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。 私の目標は以下です。 ・英語をネイティブレベルで話せるようになる ・情報工学の勉強を週2時間確保する ・42.195km走り切る ・南米3カ国に旅行に行く ・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる ・noteのフォロワーを1,000人に到達させる ・年間50冊の本を読む ・アプリを12個完成させる ビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。 達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOを画像化してください。 壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」 このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。 ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。 さあ、ついに2026年が始まりました。 今年の抱負を考えた方も多いと思います。 ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。 目標はいつも手のひらの上に。 楽しく達成しちゃいましょう。 皆さんの目標管理に役立ちますように。
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先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。 何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。 その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在の人)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。 私は思いました。 「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。 それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。 【今までの目標ビンゴ】 ・手打ちでマスの内容を入力 ・マスの内容は文字のみで無機質 ・達成時の変更は手修正 ・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】 ・AIによる自動生成で時間短縮 ・マスの内容を絵や画像にできる ・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる ・デザインも自分の思うがまま これにより： 誰でも簡単に、 タイムリーに目標管理可能で、 壁紙にしてもおしゃれな、 「ビジョンボードビンゴ」が完成します。 これを私はMY VISION BINGOと名付けました。 これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。 なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。 また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。 【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。 デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。 私の目標は以下です。 ・英語をネイティブレベルで話せるようになる ・情報工学の勉強を週2時間確保する ・42.195km走り切る ・南米3カ国に旅行に行く ・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる ・noteのフォロワーを1,000人に到達させる ・年間50冊の本を読む ・アプリを12個完成させる ビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。 達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOを画像化してください。 壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」 このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。 ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。 さあ、ついに2026年が始まりました。 今年の抱負を考えた方も多いと思います。 ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。 目標はいつも手のひらの上に。 楽しく達成しちゃいましょう。 皆さんの目標管理に役立ちますように。

BenBen｜時間狂人

101,107 Aufrufe • vor 7 Monaten

Gem × NotebookLMに「SNSで使えるプロンプト」を学習させ、 それをGemの"知識"として連携させる。 すると実現したいことを言うだけで秒速で最強のプロンプトが一撃で完成します。 この実現のやり方を期間限定で配布します。 欲しい人はこの投稿にいいねしてリプで好きな絵文字で配布します。
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Gem × NotebookLMに「SNSで使えるプロンプト」を学習させ、 それをGemの"知識"として連携させる。 すると実現したいことを言うだけで秒速で最強のプロンプトが一撃で完成します。 この実現のやり方を期間限定で配布します。 欲しい人はこの投稿にいいねしてリプで好きな絵文字で配布します。

まるおAI

74,904 Aufrufe • vor 7 Monaten

Google Quantum AIが「検証可能な量子優位性」を初めて実証したと発表。スーパーコンピュータを13000倍も凌駕しつつ、結果を検証可能にしたという事実は、「量子計算がブラックボックスではなくなる」ことを意味する。これは、AIや量子技術に対する信頼の基盤を再構築する転換点だ。 ヴァディム・スメリャンスキー「私たちのチームは、量子系の異なる部分がどのように相互作用するかを調べるアルゴリズムの実行に成功しました。これは、分子から磁性体、さらにはブラックホールに至るまで、量子系の本質を理解するための有用な手段となります。私たちのWillowチップは、このアルゴリズムを世界最速級のスーパーコンピュータで動作する最良の古典的アルゴリズムよりも13000倍高速に実行しました。さらに重要なのは、この実験が『検証可能』であることです。つまり、その結果は私たちの量子コンピュータや他のあらゆる量子システム、さらには自然そのものでも繰り返し検証でき、同じ結果を生み出せます。驚くべきことに、検証可能なアルゴリズムがスーパーコンピュータの能力を上回って実行されたのは、歴史上これが初めてです」
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Google Quantum AIが「検証可能な量子優位性」を初めて実証したと発表。スーパーコンピュータを13000倍も凌駕しつつ、結果を検証可能にしたという事実は、「量子計算がブラックボックスではなくなる」ことを意味する。これは、AIや量子技術に対する信頼の基盤を再構築する転換点だ。 ヴァディム・スメリャンスキー「私たちのチームは、量子系の異なる部分がどのように相互作用するかを調べるアルゴリズムの実行に成功しました。これは、分子から磁性体、さらにはブラックホールに至るまで、量子系の本質を理解するための有用な手段となります。私たちのWillowチップは、このアルゴリズムを世界最速級のスーパーコンピュータで動作する最良の古典的アルゴリズムよりも13000倍高速に実行しました。さらに重要なのは、この実験が『検証可能』であることです。つまり、その結果は私たちの量子コンピュータや他のあらゆる量子システム、さらには自然そのものでも繰り返し検証でき、同じ結果を生み出せます。驚くべきことに、検証可能なアルゴリズムがスーパーコンピュータの能力を上回って実行されたのは、歴史上これが初めてです」

Tsubame

41,393 Aufrufe • vor 9 Monaten