Deep Dive

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ブラウザAIをモバイルと同じモデルで、Google「LiteRT.js」の狙いと制約

Googleは、ブラウザ上で機械学習モデルを実行する新ランタイム「LiteRT.js」を発表した。モバイル向け形式をWebに持ち込むことで、変換の手間を省きデバイス間でのモデル共用を容易にするほか、WebGPUや将来的なNPUの活用も目指す。

【Grok 4.5】Cursorと共同学習したOpusクラスのコーディング特化モデルを徹底解説

Bedrock Knowledge Base の Retrieve は生チャンクを返さなかった — S3 Vectors で RAG 3方式実測比較

6.5年かかるコード解析を20時間で完了　4.6億行のレガシーコードに挑んだClaude活用術

AIはいかにして世界を“想像”するのか─物理世界をシミュレートする世界モデルとは：第13回

it.impress.co.jp

GitHub Copilot 料金比較2026

ai-heartland.com

Sol・Terra・Lunaをどう使い分けるか？ついに公開されたGPT-5.6の性能と費用を読み解く

xenospectrum.com

1万9000人が利用するソフトバンクの「全社RAG基盤」　構築の泥臭い舞台裏

atmarkit.itmedia.co.jp

AIにコードを直させるとき、「直させない範囲」はプロンプトじゃなくコードで守る

Grok 4.5 は「コードを書くAI」から「仕事を進めるAI」への転換点か

tech.algomatic.jp

Grok 4.5・GPT-5.5・Claude Opus 4.8／Fable 5に同じアプリを作らせてレイテンシとコストを測定した結果、勝ったAIはどれか？

「ロケットリーグ」で学習しプレイヤーの操作を受け付けつつリアルタイムで映像を生成するAIモデル「MIRA」

xAIのGrok 4.5はトークン効率でフロンティアモデル価格に圧力をかける

xenospectrum.com

AIがCloudflareの暗号ライブラリCIRCLで実バグを7件見つけた

大規模言語モデルの次期バージョンPLaMo 3シリーズにおける120B事前学習モデル、31B蒸留モデルの評価

tech.preferred.jp

最新GPUの10倍の電力効率：SK hynixとTetraMemが開発した次世代AIチップの全貌

xenospectrum.com

LLM時代に「あえてAIを使わない」バイク故障診断を作った理由

AlloyDB AI 関数 - 革命的なパフォーマンス向上と費用削減を実現

cloud.google.com

なぜ最先端のAIは「300＋140＝460」を正解と言うのか─LLMに刻まれた4つの構造的限界

AIエージェントの精度を担保・改善する仕組みエージェントハーネスとは

Kong連載第4回　生成AIの企業利用を安全に。マルチLLM時代を制する「Kong AI Gateway」の実力

blog.usize-tech.com