“PetMemory AIは、ペットの写真をもとにしたAIチャットや動画を提供します。”
“SKハイニックスの従業員は、平均約90,000米ドル（640,000人民元）の業績賞与を受け取ります！”
“2026年までに、データセンターは世界のメモリチップ生産の約70％を消費すると予測されており、新たな可能性が開かれます。”
“AIの記憶は、大きく2つのフェーズに分かれています...”
“Micron Technologyは、AIインフラに必要なハイエンド半導体の需要が急増しているため、メモリチップの継続的な不足が過去1四半期でさらに深刻化したと述べています。”
“トレードオフは推論コストです。ファイルベースのアプローチでは、モデルがメモリファイル全体を読み取るため、より多くのトークンが使用されます。私の使用例では、コストよりも精度を重視するため問題ありません。”
“Engramの登場は、LLMのアーキテクチャに「柔軟な記憶の編集・削除」という新しい次元をもたらします。”
“ORBITFLOWは、TPOTおよびTBTのSLO達成率をそれぞれ最大66%および48%向上させ、95パーセンタイルレイテンシを38%削減し、既存のオフロード方法と比較して最大3.3倍のスループットを実現します。”
“GFNは、推論中にO(1)のメモリ複雑さを実現し、シンプレクティック積分を通じて無限の安定性を示します。”
“ChatGPTは、1年前の会話を記憶し、あなたに直接リンクすることができます。”
“購入したDGX Sparkには128GBの統合メモリがあるので、ローカルLLMを実行しながらComfyUIで画像を生成することも可能です。すごい！”
“Linux向けのAIアシスタント、Newelleが1.2にアップデートされました！”
“ほとんどのツールは、呼び出されると単に別のエージェントへのAPIコールを行うようにプログラミングしました。エージェントを個別に実行することで、開発と改善を大幅に向上させることができます。”
“Google DeepMindのCEOは、中国のAIモデルが米国の数ヶ月遅れに過ぎないと示唆しており、急速なグローバルコンバージェンスを示しています。”
“この記事は推測に基づき、AIの将来的な進化を前提としています。”
“ChatGPT Goは、OpenAIの新しい予算に合わせたサブスクリプション層で、使用制限の拡大、GPT-5.2へのアクセス、メモリの強化を提供し、無料プランとプレミアムプランの間のギャップを埋めます。”
“記憶と推論を分離するようなものです。”
“ChatGPT Goのユーザーは、最新のGPT-5.2 Instantモデルに基づく拡張機能にアクセスできます。”
“NVIDIAの推論コンテキストメモリストレージイニシアチブは、より高品質で効率的なAI推論エクスペリエンスをサポートするために、より大きなストレージ需要を促進します。”
“複数のクロードが、本気で「届こう」としているのか、単なるパターンマッチングなのかを検証していることを表明しています。”
“Lexarは、AIストレージ戦略とともにアルゼンチン代表とのグローバルパートナーシップを発表しました。”
“この記事では、メモリフットプリントを大幅に削減する方法を紹介しています。”
“CES 2026では、洗練された新しいラップトップが人々を魅了しました...”
“10年前の私の非力なPCで巨大なモデルを比較的速く実行できるようになりました...これはとんでもないことで、毎回これらのモデルを実行できることに驚いています。”
“このアップデートは、CLAUDE.mdでの手動設定を不要にし、潜在的な「記憶が効かない事故」を減らします。”
“この記事は、ChatGPTのメモリ機能の改善について解説しています。”
“Raspberry Pi AI HAT+ 2には、40TOPSのAI処理チップと8GBのメモリが搭載されており、Llama3.2などのAIモデルをローカルで実行できます。”
“ChatGPT Go が世界中で利用可能になり、GPT-5.2 Instantへのアクセス拡大、利用制限の緩和、および長いメモリを提供することで、高度なAIを世界的に手頃な価格で利用できるようにします。”
“この記事では、著者が個人的に興味を持ったトピックが取り上げられています。”
“コンテキスト長が数万から数十万のトークンに及ぶようになると、トランスフォーマーデコーダーのキーバリューキャッシュが主要なデプロイメントのボトルネックになります。”
“新しいAI HAT+ 2は、エッジデバイスでのローカル生成AIモデル推論のために設計されました。”
“記事では、論文の核心的な概念として、忘却をアクセス性の低下として理解し、LLMベースのアクセス制御への応用について説明しています。”
“この記事の核心は、アクセス制御ポリシーの取得におけるLLMの適用に焦点を当てており、セキュリティに関する斬新な視点を提案しています。”
“この記事では、新しい Raspberry Pi AI Hat とメモリの増加について説明しています。”
“DeepSeekの新しいEngramモジュールは、MoEを置き換えるのではなく、MoEと並行して動作する条件付きメモリ軸を追加することにより、まさにこのギャップをターゲットとしています。”
“Ministral 3シリーズを導入します。これは、計算とメモリが制約されたアプリケーション向けに設計された、パラメータ効率の高い密な言語モデルのファミリーです...”
“昨日解決したエラーを、また一から調べ直す。”
“さらなる分析が必要ですが、タイトルはDGX Spark 上での LLM ファインチューニングへの焦点を暗示しています。”
“プレイヤーの発言を理解し、過去の会話を記憶しながら、キャラクター人格を保ったまま返答する、そんな「会話を記憶する NPC」 を実装しました。”
“これは実際に可能なのでしょうか、それとも文章はその場で生成されるだけでしょうか？”
“長期記憶に何を格納し、短期コンテキストに何を保持し、何を破棄するかを、手作業で調整したヒューリスティックや追加のコントローラーを使用せずに、LLMエージェントが自ら決定するにはどうすればよいでしょうか？”
“ChatGPTの「記憶喪失」にサヨナラ。”
“近年、主要なLLMプロバイダーは「コンテキストウィンドウの拡大」を競うように進めてきました。”
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“「モデルの賢さ」はコモディティ化が進み、今後の差別化要因は 「検索・記憶（長文コンテキスト）・半導体（ARM）・インフラ」の総合力 に移行しつつあるのではないか”
“昨今の機械学習やLLMの発展の結果、ベクトル検索が多用されています。”
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“「AI に何を読み込ませるか（コンテキスト）」の管理は、かつての「メモリ管理」と同じくらいシビアで、エンジニアの腕が試される領域だということです。”
“TolanはGPT-5.1を使用して音声ファーストのAIコンパニオンを構築し、低遅延応答、リアルタイムのコンテキスト再構築、および自然な会話のための記憶駆動型パーソナリティを組み合わせています。”