AI・テクノロジー– category –

AIモデルの安全性評価は公開前チェックから運用中の監視へ移りつつあります。ASL、Model Spec、NISTの枠組みから実務影響を整理します。

LLMがIoT機器を操作する時代に必要な安全層として、DCP論文を軸にMCP、IoT-MCP、A2Aとの違いと実務上の確認点を整理します。

AppleのFoundation Models frameworkを軸に、オンデバイスAI、Private Cloud Compute、App Intentsがアプリ開発に与える実務影響を整理します。

すべてのAIタスクを高性能モデルで処理する必要はない。品質重視モデルと軽量処理モデルを使い分ける「モデルルーティング」が、個人開発レベルでも実用段階に入ってきている。

Broadcom、Apollo、Blackstoneの350億ドル規模AIインフラ構想を軸に、AnthropicのTPUリースとOpenAIの普及戦略が示す計算資源競争を整理します。

OpenAI APIのModeration更新で、生成リクエスト内に入力・出力の安全判定が入る。実装、監査、表示前チェックの見方を整理する。

NVIDIAのAlpamayo 2 Superを、32Bモデルそのものではなく、閉ループ学習と生成シミュレーションをつなぐ自動運転AI基盤として整理します。

OpenAIモデルとCodexのAWS提供を軸に、Gemini、Claude、NVIDIAの最新動向から、AI実装基盤の競争がどこへ向かうかを整理します。

Microsoft IQとWork IQ APIsの発表を軸に、企業向けAIエージェントがモデル性能から業務文脈・権限・監査設計へ移る流れを整理します。

OpenAIが示したChatGPTの新しいメモリ構造を整理。保存メモから背景処理による文脈更新へ進む意味と、利用者・企業が確認すべき設定を解説します。