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【MacBook Airが最強AIマシンに!Googleの最新技術 TurboQuantが凄すぎる】 Googleが開発した圧縮手法「TurboQuant」がllama.cppに対応!✨ 16GBメモリのMacBook Airで、20,000トークンもの巨大な文脈を爆速で扱えるようになりました。 🚀 ここがポイント ・データを「角度」で保存する極座標量子化で、精度を保ちつつサイズを劇的削減 ・エラー訂正機能で圧縮による回答の劣化を防止 ・高価なGPUサーバー不要で、機密を守りつつローカルで長文解析が可能 手元のPCがプロ仕様のAIワークステーションに進化する、まさに革命的な技術です! #TurboQuant #AI

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Netflixのエンジニアが、AIのトークンを最大95%カットするOSSを公開した。 しかも精度は落ちない。元に戻せる「可逆圧縮」だから。 ClaudeやCursorを使っていると、地味にきついのがトークン消費。 長いログ、RAGで取得したテキスト、複数ファイルの読み込み。 AIに渡すたびにトークンが溶けていく。 その問題を、AIに渡す前に解決するのが「Headroom」。 AIエージェントが読み込むあらゆるデータ(ツール出力、ログ、取得テキスト、ファイル内容)を、AIに届く前に整理する。同じ意味のまま、ずっと少ないトークンで渡せるようになる。 実測値がこれ。 → トークン削減: 60〜95% → 圧縮アルゴリズム: 6種類(コード専用・ログ専用・汎用など用途別) → 精度: 可逆圧縮のため元に戻せる(情報の欠落なし) → 対応ツール: Claude Code、Codex、Cursor、Aider、Copilot CLI これまでトークンを削るために要約したり、プロンプトを削ったりしていたところを、 Headroomが自動で圧縮してくれる形に変わる。 特に長期エージェント実行や、大きなコードベースに向き合う作業では体感が変わるはず。 導入もシンプル。 ライブラリ、プロキシ、MCPサーバーの3通りで導入できる。 ・100%ローカル動作(データを外に出さない) ・Apache 2.0ライセンス(商用利用も可) ・クラウド依存なし GitHubで34,000スター超えなのも納得。 詳しくは下に置きます。

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「ブレーキが余る・足りない」を直す、公道での練習法 これ出来ないと、ラリーでは致命的です。 ・停止する直前、急ブレーキ気味 ・ブレーキで車が前につんのめる ・助手席の人が酔う 免許取り立てや初心者で、かなり多いです。 でも実はこれ、 「ただの練習方法を知らないだけで」 減速中の姿勢変化を制御出来ていない のが原因です。 この操作、モータースポーツでは 基礎であり、かなり重要です。 一定姿勢で減速できないと、 ・毎回ブレーキ終了位置がズレる ・オーバースピードでコーナーへ ・コーナー手前でブレーキが余る ・狙った速度まで落ちない ・ヒール&トゥーで車が乱れる になります。 逆に言うと、 「減速度を一定に保てる」だけで、 ・狙った位置で狙った速度に落とせる ・ブレーキの再現性が上がる ・コーナー進入が安定する ・同乗者が酔いにくくなる など、一気に運転が変わります。 しかもこの練習、公道で出来ます。 赤信号で止まる時が、 そのまま練習になります。 ■この練習の目的 「一発で、狙った位置で、狙った速度へ減速する」 ための基礎を作る事です。 モータースポーツでは、 ・ブレーキが余る ・突っ込み過ぎる ・毎回進入速度が違う だけで、コーナーが不安定になります。 特に試走回数が1~2回しかないラリーだと これが出来ないドライバーは確実に遅いか、 クラッシュします。 逆に、減速度を一定に保てると、 「どこで減速開始すれば、どこで何km/hになるか」 の感覚が作りやすくなります。 結果、公道でも同乗者へ減速の波を 与えにくくなり、酔いにくい運転になります。 ■具体的な練習順番と方法 では、実際にどう練習すれば、 「狙った位置で、狙った速度へ減速する」 ようになるのかを、初心者が最短で 上達する順番を、以下にまとめています。 ※役に立ったら「フォロー」をお願いします。 過去のドラテク解説は、リポスト先にあります。

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原義シンギュラリティの解説。技術進歩の加速、知能爆発、そして、予測不能点としてのシンギュラリティ本体——これらは似ているようで、実は別の概念だ。ヴァーナー・ヴィンジの主張は、人間が世界を理解するために使ってきたモデルそのものが、ある時点から通用しなくなるということだった。 「シンギュラリティについて語るとき、しばしば混同される3つの概念があります。 1つ目は、加速する変化です。これはフォン・ノイマンが指摘していた観察で、技術進歩そのものの速度が、時間とともに加速しているように見えるというものです。文字の発明から印刷機までの間隔は数千年でした。印刷機から電信までは数百年。電信からインターネットまでは数十年。そしてインターネットから生成AIまでは、30年未満です。 2つ目の概念は、知能爆発です。これはグッドの議論です。自分自身の設計を改良できるほど知的な機械が生まれると、その機械は自分より優れたバージョンを作り、そのバージョンがさらに優れたバージョンを作る、という連鎖が起こります。それぞれのサイクルは前回よりも速く進みます。このプロセスは自己増殖的に進んでいきます。 3つ目は、ヴィンジが本来の意味で語ったシンギュラリティです。つまり、それ以後の予測が不可能になる地点です。単に難しいのではなく、本当に不可能になるのです。なぜなら、変化を駆動する存在が、私たちが金魚を知的に超えているのと同じくらい、私たちを知的に超えているからです。世界がどう機能するかについての私たちのモデルは、もはや通用しなくなります。 ヴィンジは、超人的知能が出現する4つの経路を特定しました。最もよく議論されるのは、意識を持ち、超人的に知的なAIシステムの開発です。しかし彼は、大規模なコンピュータネットワークが集合的に知的存在として目覚める可能性、コンピュータと人間のインターフェースが非常に密接になり、利用者が超人的に知的だと見なせるようになる可能性、そして生物学が自然な人間の知性を直接強化する可能性も考えていました」

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

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