DiffusionGemma: 拡散言語モデルの仕組み
大規模言語モデル（LLM）をチャットボットや対話型エージェントとして、単発かつ低同時接続で動かす場面では、生成速度が伸びずにもどかしさを感じることがあります。この種のワークロードでは、モデルの重みや会話履歴のキャッシュを […]
YOLOv14: 魚眼・ゲーム画像・空撮・360°パノラマに強い物体検出器の設計
監視カメラや車載カメラの多くは魚眼レンズや広角レンズを採用しており、ドローンや360度カメラの映像を解析する場面も珍しくなくなっています。加えて、ゲーム実況やeスポーツ分析の現場では、実写ではなくゲームエンジンがレンダリ […]
Mental World Modeling: 心の状態をシミュレートするAI
AIエージェントが自律的に計画し行動する場面が増えるにつれ、次に世界がどう変化するかを予測する「世界モデル（World Model）」への関心が高まっています。しかし、従来の世界モデルは物体の位置や形状、動きといった物理 […]
宇宙物理学×深層学習：基礎アーキテクチャからAIエージェントまでを概観する
現代の天文学は、Vera C. Rubin天文台やRoman宇宙望遠鏡などに代表される次世代の観測サーベイの稼働により、かつてない規模のデータ主導型科学へと急激に移行しています。こうした膨大なデータを前にして、従来の解析 […]
LLMバイアスの体系的理解と実効的な緩和策ガイド
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の分野を根本から変革し、高度な推論能力を実現しました。しかしながら、LLMが社会インフラや意思決定システムに組み込まれるにつれて、出力や評価に潜む様々なバイアスが実稼働における重 […]
The Japan Bias: LLMに潜む隠れた文化的バイアス
大規模言語モデル（LLM）が世界中で利用される中で、モデルが出力する回答の「文化的な偏り」はAI開発における重要な課題となっています。これまで、LLMの文化的・地域的バイアスは、主にアメリカやヨーロッパといった欧米の視点 […]
SaluNet: ディープラーニングに正規化は必要なのか？
ディープラーニングモデルの学習を安定させる上で、Batch Normalization (バッチ正規化) や Layer Normalization (レイヤー正規化) といった正規化層は、長らく不可欠な技術とされてきま […]
LLMの量子化がもたらす「アライメントの崩壊」
LLM（大規模言語モデル）をクラウドやエッジ環境で実運用する際、推論コストやメモリ使用量を削減するための「量子化」は欠かせない技術です。しかし、実社会のハイステークスな領域への適用が進むにつれ、量子化がハルシネーションや […]
MinT: LLMを効率的に管理する次世代インフラ
近年、LLM（大規模言語モデル）の運用において、タスクやユーザーごとにモデルを微調整してデプロイする機会が増加しています。しかし、細分化されたバリアントごとにフルサイズのチェックポイントをコピーしたり移動させたりする従来 […]
ExecuTorch: モバイル・エッジデイバス向けAI推論の事始め
モバイル端末やエッジデバイス上でAIを動かす「オンデバイス推論」が近年注目を集めています。これまで、PyTorchで構築したモデルをエッジデバイスで展開する際は、主にTorchScriptベースの「PyTorch Mob […]