LLM・基盤モデル

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vLLMを立てる判断が、インフラ設計から検証設計へ移る

Run a vLLM Server on HF Jobs in One Command は、Hugging Face Jobs 上で vLLM の OpenAI 互換エンドポイントを単一コマンドで起動する手順を示しています。GPU フレーバ...
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Gemini 3.5 Flash の computer use は、エージェント開発の前提を変える

Introducing computer use in Gemini 3.5 Flash で、Google は Gemini 3.5 Flash に computer use を内蔵ツールとして追加したと発表しました。従来は Gemini ...
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推論チップは、LLMの競争軸をどこへ移すのか

OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip で、OpenAI と Broadcom は LLM 推論向けの独自AIチップ「Jalapeño」を発表しました。OpenAI は...
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AIは研究者の代わりではなく、仮説の探索範囲を広げる

研究のボトルネックは、知識量だけではなく「どの仮説を試すべきか」にあります。OpenAI の How GPT-5 helped immunologist Derya Unutmaz solve a 3-year-old mystery は、...
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脆弱性対応の主戦場は「発見」から「修正」へ移る

Daybreak: Tools for securing every organization in the world は、OpenAI が Daybreak の拡張として Codex Security、GPT-5.5-Cyber、パート...
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LoRAは定番、だが最善ではないかもしれない

LLMのファインチューニングといえばLoRAが標準だ。だが標準と最善は同じではない。HuggingFaceのブログBeyond LoRA: Can you beat the most popular fine-tuning techniqu...
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「医師の推論」をAIが学ぶとき——ヘルスケア情報の使い方が変わる

健康に関する質問を ChatGPT に投げると、以前はほぼ決まった結末があった。「医療専門家にご相談ください」という文句で締めくくられる、情報とも助言とも言えない回答だ。なぜそうなるか。ヘルスケア領域には誤りの代償が大きく、曖昧な情報提供が...
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支出制御が整ったとき、企業はAI活用の「様子見」を終えられる

OpenAIが公開したNew usage analytics and updated spend controls for enterprisesは、ChatGPT Enterpriseに利用分析ダッシュボードと支出上限設定を追加したものだ...
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「長期タスクを完遂できるか」——GLM-5.2が問い直す能力評価の軸

多くのLLMベンチマークは、一問一答に近い形式で能力を測る。数学問題を解かせる、コードを一画面書かせる、質問に答えさせる——いずれも「点」の精度評価だ。しかし実務で求められるのは、複数ステップにわたるタスクを最後まで完遂できる「線」の能力で...
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誤検知が信頼を壊す——LLMはセキュリティスキャンをどう変えるか

セキュリティツールへの信頼は、誤検知によって静かに失われていく。GitHubは、シークレットスキャンにおける誤検知削減の取り組みを詳解した記事を公開した。Making secret scanning more trustworthy: Re...