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2026年9月19日土曜日

日本Yahoo記事:フィールズ賞受賞者25人が「待った」 AIが数学の難問を解くことの、何が問題なのか

 次はYahooに掲載されたライターMasumiさんによる記事の要約です。


9月11日、テレンス・タオ氏や日本の森重文氏らフィールズ賞受賞者25人が、AI企業に向けた緊急声明を発表した。発端は、米OpenAIによるミレニアム懸賞問題「ナビエ・ストークス方程式」の特定条件下での解決発表とみられる。

数学者たちが危機感を抱くのは「AIの活用」そのものではなく、AI企業の性能競争により「解くこと(結果の速さ)」ばかりが重視され、本来最も重要な「理解を深めるプロセス」が置き去りにされる点にある。声明では、未解決問題のターゲット化、査読や継承プロセスの軽視、アイデアの帰属の曖昧さ、試行錯誤を通じた学習機会の喪失という4つの懸念を指摘している。

この問題は数学界にとどまらず、仕事や勉強でAIを使うすべての人に共通する。単にAIから手早く結論を得るだけでなく、背後にある仕組みを自分の頭で考え、試行錯誤する時間を確保するバランス感覚が問われている。

2026年8月25日火曜日

なぜチャットは動くのに、コーディングAIは家で動かないのか|DeepSeekがMITで公開【ゆっくり解説】


 プリフィル支配:aiには記憶しておく仕組みがないので、毎回、読み込むことに時間がかかる

2026年8月17日月曜日

Hugging Face

 
Hugging Faceは世界中のAIモデルやデータセットを誰でも自由に共有・ダウンロードして使える「AI版のGitHub(オープンソース共有プラットフォーム)」です。

参考リンク:Hugging Face

編集ソフトも動画生成AIも使わずに、解説動画を作っています【制作の裏側を解説】

 
jsonファイルはこのようなところでもつかえるのですね。

semanticaとは?AIの判断の根拠を丸ごとグラフに残すOSSが話題!

 
AIの判断根拠を記録しておくことは大事ですね。

なぜ、一番賢いAIはほとんど使われないのか|Qwen3.8-27Bが家で動く【ゆっくり解説】

 
結局、自分のPCで動きそうなモデルをダウンロードしているということです。

2026年8月15日土曜日

ollamaとLM Studio

 チャットを使うだけであれば、どちらでもよい、というか、アプリひとつで対応できるLM Studioの方が良いかもしれない。ollamaだったら、べつにdockerとopen-webuiを準備しなくてならないから。しかし、エージェントAIまで考えるとバックグラウンドで走るollamaが必要になるので、結局、ollama(llama.cpp)について勉強することにはなる。

Iの「コンテキストウィンドウ」ちゃんと理解してる?


 コンテキストウインドウはあまり長くしすぎても、真ん中あたりの情報をちゃんとaiが保持していないことがあるので、モデルや、VRAMの大きさを考慮して、バランスを取るにしたほうがよいらしいです。

LM StudioでローカルAIがもっと身近に!セットアップ方法と使用感は?

 

2026年8月3日月曜日

Radeon 9060XTでLLMを動かす

 AMD Radeon 9060XT 16GBを使って、ollamaを動かした。特に難しい設定も必要ないが、GPUをインストールしてから、AMDからソフトウェアをダウンロードしてROCmをインストールする必要がある。


Geforceを使って、LLMをうごかしたときは、GPUの3Dの占有率が上昇するが、Radeonのときは、その下のComputeの使用率があがる。