AI generated thumbnail

Qwen3.5-35BをVRAM 16GBで爆速動作させるローカルLLM構築術

所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの RTX 3060/4060 Ti 16GBやRTX 5080(16GB)環境で、Qwen3.5-35B-A3Bを秒間70トークン以上の超高速で動作させるローカルAPIサーバー Pythonの基礎(venv環境構築、pip操作)ができること 16GB以上のVRAMを搭載したNVIDIA製GPU(12GBでも量子化次第で動作可能) 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月27日 · 7 分 · 3360 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

Read AI Adaが提示した「メールを起点とするデジタルツイン」は、私たちが1日の30%を費やしていると言われる「返信と調整」という非生産的な作業を、AIエージェントに完全に委譲できるフェーズへ引き上げました。

3行要約 Read AIが個人の分身としてメール対応や日程調整を代行するAIエージェント「Ada」をローンチ。 社内ナレッジ、カレンダー、ウェブ情報を統合し、単なる要約を超えた「意思決定を伴う代理応答」を実現。 従来のRAG(検索拡張生成)をメールという最もパーソナルな動線に組み込み、実務の自動化を加速させる。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月27日 · 7 分 · 3451 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

whatdoiwear.run 使い方とランニング用服装提案エンジンの実力

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 気象データ(気温・湿度・風速・直射日光)と走行強度を統合し、最適なランニングウェアを即座に提案する。 従来の天気予報アプリにはない「体感温度の科学的計算」と「ランナー個人の好み」を数理的に結びつけている。 毎朝のウェア選びに迷うランナーや、遠征先の見知らぬ気候で走る市民ランナーには必須だが、決まった服装でしか走らない人には不要。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月27日 · 7 分 · 3222 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

宇宙用AI推論のボトルネックを物理的に破壊するモジュール型タイルが実用化へ

3行要約 Sophia Spaceが宇宙専用のモジュール式コンピュータタイル開発のため1000万ドルのシード資金を調達した。 従来の巨大で高価な耐放射線コンピュータとは異なり、スケーラブルなタイル構造で熱管理と冗長性を両立させている。 衛星データの地上送信コストを削減するため、宇宙空間での「リアルタイムAI推論」を可能にするインフラとなる。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月27日 · 9 分 · 4442 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

AI検索からの送客で勝つ。Gushworkの900万ドル調達が示す「SEO終焉」の足音

3行要約 Gushworkが900万ドルのシード調達を実施し、ChatGPT等のAI検索経由のリード獲得に特化した基盤を構築。 従来のGoogle検索(SEO)ではなく、LLMが回答を生成する際の「情報源」として選ばれるための最適化が事業の核。 開発者やマーケターは、検索順位ではなく「AIのコンテキスト」に自社情報を潜り込ませる技術への転換を迫られている。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 10 分 · 4643 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

AnthropicがVercept買収で狙うのはAIによるPC操作の「実用化」です

3行要約 Anthropicがコンピュータ操作AI特化のスタートアップ「Vercept」の買収を完了し、エージェント機能を強化します。 Metaによる創業者引き抜きに対抗した形ですが、狙いはClaude 3.5で実装された「Computer Use」の精度向上にあります。 開発者は単なるチャットUIの構築から、OSや特定アプリをAIに直接操作させる「エージェント設計」へのシフトを迫られます。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 11 分 · 5212 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

API Pick 使い方とレビュー:AIエージェントの外部知識アクセスを一本化する統合データAPIの真価

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 AIエージェントがWeb検索、スクレイピング、SNS検索を単一のインターフェースで行うための統合データAPI。 生のHTMLではなくLLMが処理しやすいMarkdown形式でデータを返却するため、トークン消費の削減とハルシネーション抑制を同時に実現できる。 「自律型エージェントに最新情報を追わせたい」中級以上のエンジニアには必須級だが、単一の検索ソースしか使わないなら特化型APIの方が安上がり。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 9 分 · 4243 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

ChatGPTへの広告導入がOpenAIの収益構造とユーザー体験を根本から書き換える

3行要約 OpenAIのCOOであるBrad Lightcap氏がChatGPTへの広告導入を「反復的なプロセス」として数ヶ月かけて検証すると明言しました。 単なるバナー広告ではなく、対話の流れを阻害せずにユーザー体験を向上させる新しい広告モデルを模索している点が特徴です。 開発者にとっては、AIの回答に含まれる情報の「中立性」や「バイアス」を再評価する必要がある大きな転換点となります。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 9 分 · 4155 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

ChatPal 言語学習を自動化するAI英会話パートナーの使い方

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 24時間いつでも待機してくれる「心理的ハードルのない」AI英会話練習環境を構築できる 従来のLLMチャットと異なり、音声認識の精度とレスポンス速度、学習に特化したフィードバック機能に強みがある スピーキングの「アウトプット量」が足りない中級者には最適だが、文法書を読み込みたい初心者には向かない 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 8 分 · 3628 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

DeepSeek API 使い方入門!V4時代を見据えた高精度RAG構築ガイド

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの DeepSeek API(V3/R1)とLangChainを組み合わせ、手元のPDF資料から回答を生成する「現場で使えるRAG(検索拡張生成)システム」を構築します。 前提知識:Pythonの基本的な文法、ターミナルでのコマンド操作ができること。 必要なもの:DeepSeekのAPIキー(クレジットカード登録推奨、5ドル程度のチャージで十分動きます)、Python 3.10以上の環境。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年2月26日 · 8 分 · 3857 文字 · Negi AI Lab