AIのメモリの壁：AI搭載PCが追いつけない理由
AI PCが増え、期待が高まるにつれ、見過ごされがちな制約が、ローカルAIが実際にどこまで進化できるかを静かに決定づけている。AI PCは急速に普及している。シリコンロードマップは積極的で、ソフトウェアスタックは成熟しつつあり、ローカル、つまりオンプレミスのAIに対する期待は高まっている。.
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予算内でAIを活用する：大学が予算を圧迫せずにイノベーションを起こす方法
費用対効果が高く持続可能な高等教育におけるAIイニシアチブは、実現可能な範囲にある。日常生活においてAIが普及しつつあるのと同様に、高等教育においてもAIの役割はますます大きくなっている。世界中の大学が、学生の成功パターンを分析するためにAIを活用し始めている。.
準備、開始、トレーニング：AIのためのデータとインフラストラクチャを準備する3つのステップ
チームの連携からインフラストラクチャの選択まで、効率的で安全なAIトレーニングの基盤を築く方法をご紹介します。この記事は、よりスマートでビジネスに即したAIの構築に関する2部構成シリーズの第2弾です。第1部では、AIの重要性と...
小規模言語モデルと大規模言語モデル：その違いと重要性
違いを理解することで、効率的でスケーラブル、そして導入しやすいAIの構築にどのように役立つかをご覧ください。人工知能に関する議論は、規模が中心になりがちです。より大きなモデル、より多くのパラメータ、より多くの計算能力、そしてより大きな野心。大規模言語モデル（LLM）….
既成のAIを超えて：独自データの力を引き出す
AIの真の価値を引き出すには、まず自社のビジネスを特徴づける要素に基づいてモデルをトレーニングすることから始めます。この記事は、よりスマートでビジネス対応可能なAIの構築に関する2部構成のシリーズの第1回です。自社データに基づいてAIをトレーニングすることが、真のビジネス価値創出の鍵となる理由に焦点を当てています。.
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