AIの進化って本当にすごいよね！最近のトレンドや意外な事実をまとめた記事見つけたからシェアするね。読んだら、きっと驚くと思うよ！➡️ #AIの意外な事実# #AI#

エージェントのLLMコール、本当に全部フロンティアモデルが必要ですか？NVIDIAのSwitchyardで実測してみたら、驚きの結果が出ました。 タイトル: Switchyard Agent Routing Benchmark URL: TL;DR 145件のマルチステップエージェントタスク（1タスク平均6.3コール）を検証。93%のLLMコールは小型モデルで処理でき、74%のコスト削減を達成。精度の低下はわずか6ポイントでした。 ポイント 🎯 フロンティアモデルは7%のコールのみ 全LLMコールのうち、Claude Opus 4.8が必要だったのはたった7%。残り93%はNemotron 3.5 Lightningで処理可能でした。 💰 コストは74%削減 タスクあたりコストが$0.092（Opus単体）→ $0.026（ルーティング）→ $0.006（Lightning単体）に。精度80%を確保しながら大幅な削減を実現。 📊 コスト内訳の意外な事実 フロンティアモデルはコール件数わずか7%なのに、総支出の68.4%を占有。加えてジャッジモデル自体のコストが21.2%を消費する点に注意が必要です。 🔢 ルーティングが割に合うかの公式 「最小オフロード率 = ジャッジコスト ÷ (高額モデルコスト - 安価モデルコスト)」で判断できます。モデル間の価格差が小さいと導入メリットが薄れます。 ⚡ 2つのデプロイ方式 NVIDIAのSwitchyardをプロキシサーバーとして独立起動するか、LangChainのDeep Agentsミドルウェアとして組み込むかを選択できます。 タスクが比較的簡単だった（難しいタスクならルーティング効果はさらに大きい可能性あり）という留意点はあるものの、1タスク複数コールのエージェントには非常に実践的な知見です。 #AIエージェント# #LLMコスト#

今夜11時『#TOKIOカケル』# ✨今回の友達ゲストはAI✨ AIの知られざる私生活を大公開！ 超貴重❗ジャネット・ジャクソンのビデオに 16歳のあっちゃんが…👀 さらに小学校時代の特技を30年ぶりに披露👏 そして、意外な下積み時代を語るー エンジェルちゃん:村上知子(森三中) @tokioxinfo

🌸毎日キレイ🌸 あさイチ：10月2日は「プレミアムトーク」に横浜流星が生出演　盟友が語る意外な素顔や弱点　AIの生パフォーマンスも✨ #あさイチ# #博多華丸大吉# #鈴木奈穂子# #横浜流星# #藤井道人# #AI#

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📒NVIDIAが取りにきたのは、シェアではなく規格だった | メモリの設計図と、300万のモデルが積まれた場所 $NVDA 2026年8月26日、水曜日。米国市場の引け後に、NVIDIA（NVDA）が2027年度第2四半期の決算を出した。 数字は良かった。 売上962億ドル、前年同期比106%増。前年比の伸び率が加速したのは、これで4四半期連続になる。データセンターが890億ドルで、全社売上の92.5%を占めた。Non-GAAP EPSは2.22ドルで、市場予想の2.09ドルを上回っている。 しかし、市場が最初にみたのは、そこではない。 粗利率だった。第2四半期の実績75.0%が、第3四半期に74.0%へ落ち、第4四半期には71〜72%まで沈む。CFOのColette Kressは理由を明言した。メモリの価格だ、と。 そして、この会社がこれまで一度もやらなかったことを、一つだけ行った。1年先のガイダンスの公表だ。2028年度の売上は、前年比で約70%増える見通しだと置いた。 良い決算とガイダンスにコストの警告が付いた、という読み方をすれば、それで話は終わりだ。 ところが、同じ日にNVIDIAに関して、意外な発表と報道があった。 一つはNVHBMという技術発表だ。 HBMのメモリコントローラを、演算チップのダイからメモリ側のベースダイへ移す設計になっている。そして注目すべきは、NVIDIAがこれを自社で製造すると言っていないことだ。標準実装を自分で策定し、複数のメモリメーカーがそれに従って供給する形にする、というものだ。 もう一つは買収報道だった。 The Informationが、NVIDIAがHugging Faceを129億ドルで買収することに合意したと伝えた。Hugging FaceはオープンソースのAIモデルが世界中から集まる場所で、300万を超えるモデルが置かれている。年間経常収益は1億ドルほど。利用者の97%は一円も払っていない。 ここで違和感が残る。 決算の数字だけを追っていると、この会社はコストに押されているように見える。粗利率を3ポイント以上削られ、部品の値上げを全額は転嫁できていない。売り手として世界最強クラスの価格決定力を持つ会社が、メモリメーカーの言い値を飲んでいるように写る。 だが、同じ日に出た二つの発表は、コストに押されている会社の動きではない。 メモリの設計仕様を自分で決めて、他社に作らせる。オープンモデルが集まる場所を買う。どちらも、目先の粗利率には一円も効かない。効いてくるのは数年先だ。 粗利率を削られている当の四半期に、なぜ数年先の標準を取りに行くのか。 この1日に出たものを並べ直して、感じたことが一つある。 NVIDIAが取りに行っているのは、もうチップのシェアではない。AIインフラの各層で、みんなが従う形、つまり「規格」そのものだ。 メモリだけの話ではない。相互接続にはNVLink Fusionがあり、他社のカスタムチップを自社のラックへ迎え入れている。モデルの流通にはHugging Faceがある。資本の流れにも、6つの金融機関と組んだ5,000億ドル超の枠を用意した。 自分で全部を作るのではなく、通り道を持つ。同じ形態が何度も出てくることに気が付く。 本記事の前半では、Q2 FY2027の決算を分解する。数字の並びには、この会社が何を先に買ったかがそのまま出ている。後半では、同じ1日に出た発表を層ごとに並べ直す。演算、相互接続、メモリ、モデル、そして資本。5つの層で何が起きたのかを追うと、NVIDIAがどこに立とうとしているのかが見えてくる。今後の投資判断の参考となれば幸いだ。 なお、決算発表とQ&Aの全文日本語訳についてはXのサブスクメンバー向けに公開している。良ければ、合わせて参照してもらえたらと思う。 では、早速決算の中身を見ていく。 （続きは以下のnote記事にて！）

ＢＳテレ東「日経モープラFT」 AI・半導体株　次の主役は　「意外な伏兵」銘柄 #TVer# #日経モーニングプラスFT# #モープラ# @hayaokinikkei

AI の進化によって、開発はもう AI が簡単に行えるようになりました。要件を決めておけば、ほぼほぼ手放しで開発できるというのが現状です。 しかし、運用が意外と難しいということが最近分かり始めました。 ここでの「運用」とは、AI が自律的に判断してシステムを正常稼働させ続けること、と考えています。これの実現が非常に難しく、開発の延長でポン出しのまま動かしていると、普通にエラーが出てシステムが落ちたりします。そのため、エラーの原因分析や修正を行う必要があります。 AI はこの運用に関しては、まだそこまで自律的に行うことができません。そのため、人間が「どういったエラーだったら、どういうことをして、どのように対応するか」ということをきめ細かく指示していく必要があります。 さらに、その指示がちゃんと通っているかを監視する必要もあります。私がやっている範囲では、ここは現状 AI ではなく人間が担当すべきところです。 つまり： 1. AI がシステムを監視する 2. 人間がその AI を監視する（運用の監視） といった仕組みを構築する必要があり、これが今、意外と難しいなと思っているところです。

永らく当店のマスコットアイドルとして愛された通称『バーガー坊や』ですが、この度AIのお力をお借りする事で魂を注入することができました。 #ウーバーイーツ# #生きた昭和遺産# #どうなる最後の一軒さん# #世界にひとつのバーガーシティbyチャーリーニーシオ# #意外としたたかなバーガーシティby内村光良さん# #何ソレMVP受賞# #メディアがくいついてきて# #ほんわか的重要文化財に認定されました# #パンティーテックスby珠代ねえさん# #一挟入魂# #あいててよかったバーガーシティ# #いつまでもあると思うなバーガーシティ# #買って守ろう絶滅危惧店# #絶滅する前にお越しください# #お電話繋がらないときはしばらくしてからお掛け直しください# #今日も元気に11時から19時まで営業中# #店の前は駐車フリーですが酒屋の前だけは駐車厳禁です# #店内外観撮影フリーご自由にどうぞ# #なんとかペイいろいろ使えます# #100円満点バーガーシティ# #きっとあなたの町にもあったはずのバーガーシティ# #となりの人間国宝さんに認定されたい# #探偵手帳がほしい# #又吉直樹さんご来店お待ちしております# #中川家のお二人様バーガーシティをネタにしてくださりありがとうございます# #当店はファミリーパック契約店です# #当店は但馬ファンクラブ協賛店です# #FMジャングル#

転職するごとにどの会社でも『PythonのGILと並列処理、並行処理』、『検索技術入門』、『MLOpsと機械学習/AIの実践的評価方法』みたいな社内勉強会を開催してる気がする。 いずれも知っておくと意外と便利な一方で、自分で調べて勉強しようとすると案外やりにくい領域らしい。