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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

生成AIの最新活用を学べる公開資料と動画を一挙紹介。
講義資料や勉強会資料、実務向けコードなど実践素材が充実。
入門から高度活用まで、最新のAI関連資料を網羅。

AIに頼りすぎると自分で考える力が育たない懸念。
審美眼の育成と教育崩壊の懸念が議論された。
AIの正しい使い方とリテラシー教育の必要性を訴えた。

公式実装で高速化、SageAttention・SLA・rCM蒸留を活用
環境は Python3.9+、torch2.7+、推奨 torch2.8、導入は pip install turbodiffusion かソース
SageSLA は SpargeAttn 先行、推論は専用スクリプト、主要オプションは --model/--resolution/--sla_topk。

生成AIによる検索の大幅減少予測は外れ、実測は横ばい〜微増に留まる。
主要データは減少を示さず、総検索は成長傾向と見られる。
AIの影響は限定的で、複数データが同様の結論を示す。

アノテーションコストを90％以上削減する新機能を解説
4B/8Bモデルがクラウド依存なしで実行可能と紹介
O-Voxelで高品質3DとPBRを実現、EgoXは3人称→1人称へ変換

AIを使う期間と使わない期間を体験ベースで比較。
禁止後は自分の頭で考える力と設計力が向上。
AIは道具、最終責任は自分にある。

2026年はAI活用と生産性のジレンマが焦点。
生成AIとコーディングツールは日々変化、導入が鍵。
CEO/CTOは最適ツール選択と導入速度を競う局面が増える。

データ分析を活用した需要予測の改善方針を紹介します。
工数削減と予測の安定性向上、属人化の解消を目指します。
MAE採用とEDA・STL分解で周期・傾向を分離し週次モデルを検討します。

大手企業と推論技術の非独占ライセンスを締結。
推論向けチップは独立性を維持する方針。
LPUはSRAM重みストレージで低遅延を実現。

AIが複数源を統合し、記事を再構成する動きが伝わる。
中立性前提の編集とは別に、AI判断の透明性課題が指摘。
倫理・規制の課題が残る点も要注目。

記憶は会話の文脈と嗜好を跨いで学習を支える。
セッション記憶は会話履歴を保存して文脈へ活用する。
学習記憶は洞察を知識ベースへ蓄積・編集・削除が可能。

新機能は画像編集で倫理と運用の混乱を招く。
履歴表示はあるが対策は乏しく、無断改変が懸念。
エージェント技能の標準化が進展し、再利用性が高まる。

2025年12月25日

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