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インフラからインテリジェンスへ:GTC 2026を振り返り、PhisonがAIをより実用的なものにする方法を探る

今年のNVIDIA GTCカンファレンスでは、一つのメッセージが明確に伝わってきました。AIは実験段階を超え、実際の運用ワークロードへと移行しつつあります。基調講演やセッションでは、モデルトレーニングの画期的な進歩よりも、AIを実運用に活用するために必要なこと、つまりAIの実運用に必要な要素に焦点が当てられました。.

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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。.

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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...

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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)….

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