同じChatGPTで、ある人は60年難問を解き、ある人は晩ご飯を決める——AI格差はこれから本当に開く
同じChatGPTで、ある人は60年難問を解き、ある人は晩ご飯を決める。AI格差 プロンプトの本当の前提条件と、AIに使われない側に立つための3つのアクションを解説。
LLM学習 — 重み80億個は誰が決めたのか、山下りの直感
重み80億個は人が決めるのではない、データが決める。学習という山下りを直感だけで最後まで追いかけ、なぜAI学習が都市1つ分の電力を食うのかまで到達する LLM理論集中コース 2編。
Ollama・LM Studio ― ローカルでLLMを動かす技術スタック
📍 AIのしくみ地図 — 29/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの29章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: P5. オープン3強 Llama·Qwen· … 続きを読む
Llama・Qwen・DeepSeek ― オープンソース3強の技術戦略
📍 AIのしくみ地図 — 28/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの28章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: P4. クローズド4社比較 · 次の章: P … 続きを読む
GPT・Claude・Gemini・Grok ― クローズド4社の技術戦略はどう違うのか
📍 AIのしくみ地図 — 27/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの27章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: P3. オープン vs クラウド LLM · … 続きを読む
オープンソース LLM vs クラウド LLM — 損益分岐はどこか
📍 AIのしくみ地図 — 26/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの26章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: P2. APIでLLMを呼ぶとは · 次の章 … 続きを読む
APIでLLMを呼ぶとは技術的に何をやっているのか
📍 AIのしくみ地図 — 25/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの25章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: P1. Claude 4.7 アップグレード … 続きを読む
Haiku・Sonnet・Opusは技術的に何が違うのか、Opus 4.6→4.7の中身
📍 AIのしくみ地図 — 24/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの24章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: M10. Meta-Harness 実務 · … 続きを読む
パラメータが何Bという話が急に耳に入る瞬間 — モデルサイズの本当の意味
📍 AIのしくみ地図 — 10/29章 この記事はAIの基礎からMeta-Harness·応用比較まで順に読む全29章シリーズの10章目です。📚 全体地図を見る ← 前の章: F6. 学習とは何か · 次の章: B1. … 続きを読む