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PrismMLが、ローカル端末向けの画像生成モデル Bonsai Image 4B を公開 1-bit版とTernary版の2種類があり、どちらも かなり小さいのに高性能 を狙っている iPhoneで直接動く のが大きな売り。4Bクラスの画像モデルとしてはかなり野心的 1-bit版は「とにかく軽さ重視」、Ternary版は「軽さと画質のバランス重視」 クラウドではなく 端末内で画像生成できる ので、速度・コスト・プライバシーの面で強い PrismMLが発表したのは、Bonsai Image 4B という画像生成モデルです。 ひとことで言うと、スマホやノートPCなど、手元の端末で動かしやすい画像生成AI です。 しかも普通の「軽量化しました」ではなく、かなり攻めています。 このモデルは2種類あります。 1-bit Bonsai Image 4B - 重み（モデル内部のパラメータの持ち方）を binary、つまり -1 と +1 の2値 に近い形で表現 - 圧縮率を最優先した版 **Ternary Bonsai Image 4

元記事は Reddit の MachineLearning コミュニティ内の投稿だが、本文は「Please wait for verification」となっており、内容そのものは確認できない そのため、この記事では「dlib と PyTorch で CNN を作るならどちらがよいか」というテーマを背景込みで解説する dlib は便利な機能がまとまったC++ベースのライブラリ、PyTorch は深層学習の研究・実装で広く使われる framework ふつうは、柔軟性や情報量の面で PyTorch がかなり有力 一方で、dlib は「特定用途を手早く実装したい」場面では今でも魅力がある 元記事は Reddit の MachineLearning コミュニティに投稿されたものですが、本文は残念ながら「Please wait for verification」と表示されていて、内容を直接読むことはできませんでした。 なので今回は、このタイトルから読み取れるテーマ――「dlib と PyTorch のどちらで CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を作るべきか」――を軸に、わかりやす

元記事はRedditのMachineLearningコミュニティに投稿されたもので、タイトルは「OpenAI claims a general-purpose reasoning model」 ただし、抽出された本文は「Please wait for verification」とだけ表示されており、記事本文の中身は確認できない そのため、ここでは元記事の内容そのものではなく、タイトルが示す論点と文脈をもとに解説する 「general-purpose reasoning model」は、ざっくり言うといろいろな種類の問題を、ある程度まとめて考えられるAIという意味で使われることが多い こうした主張はすごく魅力的だが、同時に「本当に汎用なのか？」「推論できると言っても何をどこまで指すのか？」という確認が重要だと思う 今回の元記事は、RedditのMachineLearningコミュニティに投稿されたもので、タイトルは「OpenAI claims a general-purpose reasoning model」です。 ただ、今回こちらで確認できた本文は **「Reddit

元記事は Reddit の MachineLearning コミュニティ投稿だが、今回取得できた本文はほぼ表示されていない タイトルからは、`.npy` 形式のデータセットと 3D モデルの扱いに関する話題だと読める `.npy` は NumPy が使うデータ保存形式で、機械学習ではかなりよく使われる 3Dモデルをデータセットとして扱うのは、画像より一段むずかしいことが多い ただし、元本文が確認できないため、具体的な主張や結論は断定できない 今回取り上げるのは、Reddit の `r/MachineLearning` に投稿された「Using npy dataset with 3D models」のような話題です。 ……と言っても、ここで少し困るのが、元記事の本文が実質的に確認できないことです。取得できたテキストは「Please wait for verification」という表示のみで、投稿内容そのものは読めませんでした。なので、この記事ではタイトルから読み取れる文脈と、そこから考えられる背景を、やさしめに整理していきます。 まず `.npy` は、Python の数値計算

著者はFAANG企業を辞め、独立研究者になるために 6枚の RTX 6000 Ada を積んだGPUサーバー「grumbl」を自作した 価格は 約4.8万ドル。かなり高いが、「仕事を早く進められるなら投資になる」という発想で購入 住んでいるのがアパートだったため、電源制約が大きな壁になり、2つの電源を別回路のコンセントに分ける構成にした 自前サーバーの利用率は 平均76%、2025年以降に絞ると 85% 2026/3/13時点の試算では、クラウドで同等の計算資源を借りるより 約1.7万ドル安かった ただし、自分の作業時間・構築や保守の手間はコスト計算に入っていない 結論としては「節約のため」よりも、面白いものを作るための投資だった、というのが著者の本音 GPUサーバーを4.8万ドルで買う、という時点でだいぶ普通ではありません。 でもこの記事の面白さは「豪遊しました」ではなく、自分の働き方そのものを変えた結果として、その投資が合理的だったのかを、かなり真面目に検証しているところです。 しかも著者は「FAANGの仕事を

この記事は、hierarchical TD3 と anchor policy を組み合わせた強化学習の研究紹介だと読み取れる TD3 は、ロボット制御などでよく使われる 連続値の行動を学ぶ強化学習手法 の一つ hierarchical というのは、ざっくり言うと 1つの大きな判断を、いくつかの小さな役割に分ける 発想 anchor policy は、学習が暴れすぎないようにする 基準点・支え役 のようなものだと考えるとわかりやすい ただし、今回の元記事本文は Reddit 側で verification 待ちの表示しか取れておらず、詳細な本文内容そのものは確認できない 今回の元記事は、Reddit の `r/MachineLearning` に投稿された 「noml/noml: Hierarchical TD3 + Anchor Policy for ...」 というタイトルのスレッドです。 ただし、抽出できた本文は `Reddit - Please wait for verification` という表示だけで、肝心の投稿内容ま

元記事はRedditの `r/MachineLearning` に投稿された、YouTube向けのリアルタイム処理パイプライン設計に関する相談スレッドです。 ただし、今回取得できた本文は実質的に見出しだけで、詳細な質問内容や回答は確認できませんでした。 そのためこの記事では、見えている情報をもとに、どういうテーマが扱われていたのか、そしてこの手の相談がなぜ重要なのかをわかりやすく解説します。 リアルタイム処理は、動画解析や推薦、監視、モデレーションなどでよく使われる、かなり実戦的な話です。 個人的には、こういう「理論」より「現場でどう作るか」の相談こそ、Machine Learning界隈の面白さが出るところだと思います。 今回の元記事は、Redditの `r/MachineLearning` に投稿された 「architecture advice: realtime pipeline for youtube」 という相談スレッドです。 タイトルから読み取れるのは、ざっくり言うと **「YouTube関連のデータをリアルタイムで処理するための構成

元記事はReddit上の投稿ですが、本文は「Reddit - Please wait for verification」となっており、記事として読める具体的な内容は確認できませんでした。 そのため、ここではタイトルから読み取れる論点と、周辺文脈をふまえて解説します。 もし本当に「OpenAIのモデルが、AI研究の中心的な考え方を否定した」という話なら、かなり大きなニュースです。 ただし、元投稿の中身が見えていない以上、断定はできません。ここはかなり大事です。 AIの世界では、「モデルが賢いのか、それとも単に大量のデータを覚えているだけなのか」がずっと議論されてきました。 今回の元記事タイトルは、 「An OpenAI model has disproved a central ...」 という形でした。途中で切れているので最後まで断言はできませんが、文脈としてはたぶん、 OpenAIのあるモデルが これまでAI研究で重要とされてきた考え方を ひっくり返した、あるいは弱めた という話だと考えられます。 ここでいう「central」というのは、おそらく「中心的な」「

筆者は「返信したいのに、時間が空いて気まずくなってしまう」問題を解決したかった そこで作ったのが、自分の文体で返信を作るAI「Mae」 Gmail、WhatsApp、Slackなどに連携し、届いたメッセージの内容に応じて返信文を生成する 単なる文章生成ではなく、相手との関係性まで見て文体を切り替えるのがポイント さらに、AI自身が返信の確からしさを採点し、自信があるものだけ自動送信する 低いものは人間が確認する仕組みで、実用性を高めている この記事でまず共感しやすいのは、筆者の悩みです。 「大事なメッセージを見落としていたわけじゃない。 でも、返そうと思ったころには時間が経ちすぎていて、なんだか今さら感が出る」 これ、かなりあるあるだと思います。 忙しいと、メッセージを読んだ瞬間に返せないことは普通にあります。でも数日たつと、「今から返すのも変かな」「もう流れたかな」となって、そのまま終わる。結果として、人間関係にじわっと影響が出る。派手じゃないけど、かなり厄介な問題です。 筆者はここで「もっといい inbox が欲しいんじゃない。もう一人の自分が欲しい

Googleが Gemini 3.5 を発表し、最初のモデルとして 3.5 Flash を公開した 目指しているのは、単に賢いだけではなく 複雑な作業を実行できるAI 3.5 Flashは agentic tasks（AIが自分で手順を進めるタイプの仕事）や coding に強い Googleは Gemini app / Google Search / Google AI Studio / Android Studio / Gemini Enterprise など幅広い場所で提供を開始 上位版の 3.5 Pro も内部利用中で、翌月に展開予定としている 性能だけでなく Frontier safeguards（最先端AIの安全対策）も強調している Googleが発表した Gemini 3.5 は、ひとことで言うと「知能が高いだけのAI」から「実際に仕事を進めるAI」へ寄せてきたモデル群です。 ここでいう agentic という言葉は少し難しいのですが、ざっくり言えば **AIが自分で次の行動を

MIT Open Learningが、非技術者向けの新しいAI学習プログラム「Universal AI」を発表 目的は、初心者をいきなり“AIの素人”から“AIを使いこなす人”へ近づけること 最初の入門コースは世界中で無料、MIT Learn上で受講できる 内容はプログラミング、機械学習、LLM（大規模言語モデル）、倫理など、AIの土台を幅広くカバー 医療、サステナビリティ、起業、交通など、業界別の実践コースも用意 受講を助けるAIアシスタント「AskTIM」も搭載されている MIT Newsによると、MIT Open Learningが新たに「Universal AI」というオンライン学習プログラムを立ち上げました。これは、名前の通り「誰にでも開かれたAI学習」の入口をつくる取り組みです。 ここで大事なのは、AIを専門家だけのものにしないという発想です。最近は生成AIを使う人も、会社でAIを業務に入れる組織も増えています。記事では、アメリカ成人の半数超が生成AIを使い、世界の組織の88%が何らかの業務にAIを導入していると紹介されています。つまり、AI