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Mistral Medium 3.5とSmall 4の公式仕様から、推論・コード・エージェント実行を統合するAI基盤への移行を整理します。

Google DeepMindがAIエージェント向けのAI Control Roadmapを公開。監視、権限制御、停止手段まで含む実務影響を整理します。

MicrosoftがCopilot CoworkでDeepSeek系モデルを検討。正式採用前でも、企業はデータ所在地、監査、モデル提供元への共有有無を確認すべきです。

長い会話やエージェントでGPUメモリを食い潰す正体がKVキャッシュだ。GoogleとNYUがICLR 2026で示したTurboQuantは、これを約3ビットまで量子化し、メモリ6分の1・アテンション最大8倍速を精度劣化ほぼなしで実現する。その仕組みと実務インパクトを整理する。

GPT-4・Gemini 1.5・Mixtralが採用する「Mixture of Experts」の仕組みを解説。各トークンで一部エキスパートだけを動かす設計が推論コストを抑えながら高性能を実現する理由と、開発者・企業の実務への影響を整理する。

Windows AI APIsのPhi Silicaが一部NVIDIA GPUに対応。NPU前提だったローカルAI開発がどう変わるか、端末要件と実装上の注意点を整理します。

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

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。

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。