AIと機械学習
GGUF、GPTQ、AWQ、EXL2、LLM量子化フォーマットが実際にメモリをどう使うか
GGUF、GPTQ、AWQ、EXL2のメモリ使用量を比較する。Q4_K_Mのファイルサイズから、KVキャッシュの増大、ランタイムのオーバーヘッドまで。
Brian 12 分で読めます
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AIと機械学習
ユニファイドメモリとは何か、そしてなぜそれによってミニPCが235Bモデルを実行できるのか
ユニファイドメモリにより、コンパクトなAI PCは単一の24〜32GB GPUでは保持できない235B級モデルをロードできる。それが何か、なぜ機能するのか、そしてなぜ大きいことが速いことを意味しないのかを解説する。
Brian 11 分で読めます
AIと機械学習
AMDはミニPCで1兆パラメータのAIスーパーコンピュータを作り上げた
AMDは4台のミニPCで1兆パラメータのモデルを動かした。本当の物語は、それを真実にするアーキテクチャのトリックと、スペックシートが飛ばす40秒から4分の待ち時間だ。
Steve 11 分で読めます
AIと機械学習
ゲームエンジンのないゲーム：AIモデルはどうやってプレイ可能な世界を生成するのか
How do AI models like GameNGen, Oasis, and Genie 3 generate playable games with no game engine? A clear look at how next-frame prediction works, why these worlds drift, and what th
Sherwin 18 分で読めます
AIと機械学習
What Is Neural Rendering? How AI Is Replacing the Graphics Pipeline
Neural rendering is AI that predicts pixels, lighting, and detail instead of computing them. Here is what it actually means, how DLSS fits, and what is real vs. hype.
Sherwin 20 分で読めます
AIと機械学習
Claude Code vs Codex CLI vs Gemini CLI vs Cline：エージェント型コーディングCLIの比較
Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Clineを柔軟性、自律性、価格、ベンチマークで比較。さらにGemini CLIの2026年終了が何を意味するのかも解説します。
Bill 18 分で読めます
AIと機械学習
Vibe Coderたちは、エンジニアリングが置き去りにしたルールレイヤーを作り直している
たった1つのmarkdownファイルが、178,000人の開発者にAIを従わせる方法を教えた。セキュリティエージェント、アクセシビリティルール、標準化団体、実際に何が起きているのか。
Steve 8 分で読めます
AIと機械学習
エージェントハーネスとは何か？コンポーネントとモデルを超える理由
エージェントハーネスは、LLMをエージェントのように動作させるための周囲のソフトウェアです。ハーネスとは何か、そのコンポーネント、そしてなぜモデルよりも重要なのかを説明します。
Sherwin 10 分で読めます
AIと機械学習
本番システムを破壊する6つの AI エージェントループ障害モード
AI エージェントループが本番環境で失敗する原因は、無限ループからリトライストームまで6つの予測可能なパターンに集約される。何が壊れるのか、そして各問題に対するハーネスの修正方法を解説する。
Sajjad 18 分で読めます
AIと機械学習
Claude Code の Fable 5：実際に何が変わったのか（初日の所感）
初日にClaude Codeのデフォルトをすぐに Fable 5 に切り替えました。ワークフローで本当に3つのことが変わり、1つのことは不満です。これが率直な評価です。
Riley 7 分で読めます
AIと機械学習 
Nick Silver 14 分で読めます
OpenCode vs OpenClaw: 動かすべきセルフホスト型AIツールは?
OpenCode vs OpenClaw is mostly a choice between a coding agent that works inside your repo and an always-on assistant gateway that connects chat apps, tools, and scheduled actions.
Nick Silver 14 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 13 分で読めます
OpenCode vs Claude Code: ホスト型の便利さか、セルフホスト型の自由度か?
OpenCode vs Claude Code boils down to a choice between a managed AI coding agent and a coding agent you can run in your own environment. Claude Code is easier to start with because
Nick Silver 13 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 20 分で読めます
開発者向けClaude Code代替: ターミナル、IDE、セルフホスト、クラウドのワークフロー別おすすめ
Claude Code is still one of the strongest coding agents around, but a lot of developers are now picking tools based on workflow, model access, and long-term cost instead of stickin
Nick Silver 20 分で読めます 
AIと機械学習 
Jim Schwarz 11 分で読めます
Ollama vs LM Studio: どちらを使用するか決める方法
With the ever-rising demand for local LLMs, many users find themselves confused when choosing the most suitable one, but using them isn’t as simple as you might think. Being modera
Jim Schwarz 11 分で読めます 
AIと機械学習 
Rexa Cyrus 14 分で読めます
CUDAコアとは何か、GPU VPSの選択になぜ重要か?
Choosing a GPU VPS can feel overwhelming when you’re staring at spec sheets filled with numbers. Core counts jump from 2,560 to 21,760, but what does that mean? A CUDA core is a pa
Rexa Cyrus 14 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 13 分で読めます
RTX 5070 Ti vs. RTX 5080: なぜどちらもディープラーニングには不十分か
If your plan is to buy a new GPU to stop seeing out-of-memory errors, 5070 Ti vs 5080 is the wrong argument. Both cards land on 16 GB of VRAM, and that capacity limit shows up in d
Nick Silver 13 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 11 分で読めます
H100 と RTX 4090: AI ワークロード向けベンチマーク
If you’re deciding H100 vs RTX 4090 for AI, keep in mind that most “benchmarks” don’t matter until your model and cache actually fit in VRAM. RTX 4090 is the sweet spot for single-
Nick Silver 11 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 8 分で読めます
ChatGPTかDeepSeek AIか? ニーズに合った適切なAIを選択する
In recent years, artificial intelligence (AI) has dramatically reshaped the way we approach a variety of tasks, from content creation and technical problem-solving to coding and re
Nick Silver 8 分で読めます 
AIと機械学習 
Ivy Johnson 8 分で読めます
アンサンブル学習とは何か、機械学習にとってなぜ画期的なのか
Ensemble learning is a machine learning technique where it combines two or more learners to make better predictions. Learner is the algorithm or process that takes in data and lear
Ivy Johnson 8 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 11 分で読めます
機械学習におけるバギングとは何か、どのように機能するか?
One of, if not the most important, aspect of machine learning is achieving accurate and reliable predictions. One innovative approach for this goal that has gained prominence is Bo
Nick Silver 11 分で読めます 
AIと機械学習 
Allan Van Kirk 11 分で読めます
2025年のベストAIチャットボット: チェックすべきChatGPT競合
When OpenAI introduced ChatGPT to the public in November 2022, it quickly became a widespread phenomenon, with possibilities that truly felt endless. Through continuous development
Allan Van Kirk 11 分で読めます 
AIと機械学習 Nick Silver 9 分で読めます
2025 年の機械学習と AI 向けベスト GPU：ディープラーニング用 Good GPU を選択する方法を学ぶ
Machine learning and its subcategory, deep learning, require a substantial amount of computational power that can only be provided by GPUs. However, any GPU won’t do, so here are t
Nick Silver 9 分で読めます