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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。

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。

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。

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。

Microsoft Build 2026の発表から、AIエージェントを本番業務で動かすための実行基盤、権限管理、監査、開発ツールの変化を整理します。