Metaは先月、60兆トークンをAnthropicモデルに費やし、Claudeの推論の軌跡から、この新しいリリースを立ち上げるために必要なデータを抽出したのだろうか？ それが本当なら、かなり衝撃的だ。 彼らがそれを実現し… 続きを読む »

ルカンは長年LLMを「行き止まり」と呼んできたが、Metaはマーク・ザッカーバーグ特有のFOMO（取り残されることへの恐怖）に駆られた気まぐれさで、すべてをLLMに賭けた。ところが、Llama 4は失敗に終わった。激怒し… 続きを読む »

「思考を符号化するためにトークンを使い続ける限り、真の機械知能は決して実現しないだろう」 「AIモデルが『知っている』ことをわざわざ説明しなければ、それを認識できないというのは全く理にかなっていない」 Inside th… 続きを読む »

2024年、MITのエヴェリーナ・フェドレンコ研究室は神経画像を用いてこれを裏付けた。脳の言語ネットワーク（左前頭葉と側頭葉）は、論理、空間処理、プログラミングといった推論タスク中には活性化しない。言語と思考は異なるハー… 続きを読む »

1945年、数学者のジャック・アダマールは、同世代の偉大な科学者たち――ポリア、ウィーナー、レヴィ＝ストロース、アインシュタイン――に、実際にどのように考えているのかを尋ねた。彼らのほとんどは言葉で考えなかった。アインシ… 続きを読む »

エンジニアの中には、給与よりもトークンに多くのお金を費やす人もいる。トークン予算は、給与、株式、ボーナスに加えて、報酬の「第4の要素」として位置づけられつつある。面接では、候補者から「この仕事にはどれくらいのトークンが付… 続きを読む »

昨年、OpenAIは、APIを通じて大量のデータを処理した開発者や組織をシルバー、ブラック、ブルーの3つのティアで表彰するプログラム「 Tokens of Appreciation 」を導入しました。 トークンの使用は、… 続きを読む »

NvidiaのCEOであるジェンセン・フアン氏は、年収50万ドルのエンジニアがトークンに年間25万ドル未満しか費やしていないとしたら、「非常に憂慮すべき事態だ」と述べました。Nvidiaがエンジニアリングチームのためにト… 続きを読む »

・コンサルティング会社マッキンゼー・アンド・カンパニーによる最近の調査によると、組織のほぼ10社中9社（88％）が、少なくとも1つの業務機能においてAIを定期的に利用していることが明らかになった。 ・ウォール・ストリート… 続きを読む »

私のおすすめはQwen 3.5です。お使いのマシンにインストールできる最大容量のバージョンを使用することをお勧めしますが、35B-A3Bバージョンでも十分な性能を発揮します。さらに容量の大きい397Bバージョンは、ベンチ… 続きを読む »