フィジカルAIの可能性を解き放つ:新たな設計アプローチresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年2月26日 20:30•公開: 2026年2月26日 20:23•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、フィジカルAIシステムを設計する上で、Generative AIの能力だけに頼るのではなく、思慮深い設計こそが成功の鍵であると強調し、興味深い視点を提供しています。 Large Language Modelを制御ループに統合する際の重要な考慮事項を強調しており、この分野のエンジニアや研究者にとって貴重な洞察を提供しています。構造化された設計原則に焦点を当てることで、フィジカルAIにおける新たなイノベーションの波が期待できます。重要ポイント•この記事は、フィジカルAIの設計において、LLMの「賢さ」よりも重要であると強調しています。•LLMを制御ループに直接接続すると、レイテンシと非決定性により不安定になる可能性があります。•著者は、単にLLMの能力を活用するだけでなく、どのようにLLMを統合するかを設計することが重要だと提案しています。引用・出典原文を見る"LLMを直結することが失敗する理由は、主に3つです:レイテンシ(遅延)、非決定性、状態破壊。"QQiita LLM2026年2月26日 20:23* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Gemini Now Searches Google Chat: Supercharging Your Workspace Efficiency!新しい記事Claude Sonnet 4.6: Unleashing Opus-Level Intelligence at Everyday Prices!関連分析researchLatent Space、Anthropicの蒸留とモデルの動作を分析!2026年2月26日 20:47research中国の生成AI、自己検閲技術を革新2026年2月26日 20:15researchAI Weekly、革新的な情報満載!2026年2月26日 19:17原文: Qiita LLM