NVIDIAが「Nemotron-Labs Diffusion」（3B〜14B）を2026年5月23日に公開。1つの重みで3モードを切り替え可能で、TPF指標で最大6.4倍の推論効率向上とQwen3比1.2%の精度向上を両立します。
マルチモーダルAIの技術的仕組みを、CLIPのコントラスト学習、ViTのパッチ分割、クロスアテンション機構から解説します。Gemini 3.1やGPT-5.5など2026年最新モデルの融合戦略も紹介します。
コンテキストウィンドウはLLMの「作業記憶」です。トークンの仕組み、FIFO方式のオーバーフロー、Lost in the Middle問題、KVキャッシュ、RAGとの連携まで初心者向けにわかりやすく解説します。
2024年ノーベル経済学賞のアセモグル教授が、AIエージェントの限界・経済学者採用の利益相反・アプリ普及の遅れという3つの課題を指摘。楽観論が先行するAI議論に、実証データに基づく慎重な視点を提供します。
Allen AIが発表したEMOは、文書内のトークンが同じ専門家プールを共有するという制約から、健康・医療やニュース報道などのドメイン特化が自動発生するMoEモデルです。全専門家の12.5%のみで性能低下約3%に留まるため、デプロイコストの大幅削減が期待できます。
RLHF・DPO・GRPOはLLMを人間の価値観に合わせるアライメント技術です。ChatGPTの基盤RLHFから効率化されたDPO、DeepSeek-R1を支えるGRPOまで、仕組みと違いを初学者向けにわかりやすく解説します。
MoE（Mixture of Experts）の仕組みとDenseモデルとの違い、ゲーティング機構・負荷分散の課題から、Mixtral・DeepSeek V3・Gemma 4など主要LLMへの応用まで初学者向けにわかりやすく解説します。
LLM推論が遅い構造的な理由から、KVキャッシュ・FlashAttention・vLLM（PagedAttention）・投機的デコーディングまで、高速化技術を図解で体系的に解説します。
DeepSeek V4は、ハイブリッドアテンション設計でKVキャッシュをV3.2比10%に圧縮し、100万トークンの長期エージェントタスクを実用的なコストで処理できるようにしました。推論履歴の保持やXMLツールスキーマなどエージェント特化の設計も解説します。
トークナイザーはLLMがテキストをトークンに分割する仕組みで、API料金に直結します。BPE・tiktoken・日本語の課題を図解で解説します。
RAGとファインチューニングをコスト・精度・実装難易度の3軸で徹底比較。PEFT・RAFT・Agentic RAGなど最新手法も解説し、実務エンジニアが最適なLLM最適化手法を選ぶ判断基準を紹介します。
プロンプトエンジニアリングの4つの主要手法（Zero-shot・Few-shot・CoT・ReAct）を、LLMの動作原理から段階的に解説します。2026年のReasoning Modelとの関係性も紹介。
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