AI generated thumbnail

ローカルLLMが爆速に。llama.cppの新機能をフル活用するRTX・Macの選び方と比較

3行要約 llama.cppの「Prompt Lookup Drafting(PLD)」により、コード生成やRAGなど特定の用途で推論速度が最大42倍(実効2〜5倍)に向上する。 高価な「2枚挿し」をせずとも、VRAM 16GB以上のシングルGPU構成で最新の7B〜14Bクラスを実用レベルの速度で回せるようになった。 失敗しないコツは、推論速度(t/s)に惑わされず「VRAM容量」と「メモリ帯域」のバランスでハードウェアを選ぶこと。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月2日 · 8 分 · 3712 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

ローカルLLM環境の選び方と比較!Claude Code全盛期にGPUやMacを買うべき理由

3行要約 Claude CodeやCursorを「定額・無制限」で使い倒すなら、ローカルLLM環境の構築が実質的な最安解になる 予算20万円以下ならRTX 4060 Ti 16GB、実務でQwen 72Bクラスを回すならMac StudioかRTX 4090が必須 失敗の多くは「VRAM不足」と「電源容量不足」。推論速度よりも「モデルが載るか」を最優先で選ぶべき 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月2日 · 8 分 · 3822 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

AIエージェント監査iFixAi導入ガイド。仕事で使うおすすめGPU・Mac比較

3行要約 AIエージェントの挙動を120秒以内に監査するiFixAiは、エージェント経済圏の信頼性を担保する必須ツール。 本格運用にはエージェント用と監査用のLLMを同時並行で動かすため、VRAM 24GB以上または統一メモリ64GB以上が分岐点。 ツール自体の導入は無料だが、精度の高い監査を行うにはClaude 3.5 Sonnet級のAPIコストか、ハイエンドなローカル環境への投資が不可欠。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 9 分 · 4153 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

AMD EPYC 256コア vs RTX 5090比較!ローカルLLM用PC選びと失敗しないメモリ帯域の知識

3行要約 新型EPYCはメモリ帯域1.6TB/sに到達し、RTX 5090の約91%という「CPU推論の限界」を突破した。 100Bパラメータを超える超巨大モデルをVRAM不足を気にせず動かしたい層にとって、16チャネルDDR5構成は唯一無二の選択肢。 一般的な開発者や個人のAI用途なら、依然としてRTX 5090の複数枚挿しやMac Studioの方がコストパフォーマンスと電力効率で勝る。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 8 分 · 4005 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

Dots by OpenAI 自律型エージェントの実務導入と技術仕様

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 OpenAI純正の「Always on(常時稼働)」型エージェントで、複雑な多段階タスクの完全自律化を実現する。 従来のAPI呼び出しとは異なり、エージェント側が思考・ツール実行・検証のループを自己完結させる点が最大の特徴。 開発工数を削って素早くAIエージェントをデプロイしたい企業エンジニアには最適だが、自由度を求める研究者には不向き。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 8 分 · 3790 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

MLX入門:Apple Silicon MacでローカルLLMを高速動作させる方法

所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Apple純正の機械学習フレームワーク「MLX」を使い、MacのGPU性能をフルに引き出して日本語LLMと対話するチャットプログラムを作ります。 Pythonの基礎(pipインストールや環境変数の理解)があれば、ライブラリの導入から文字生成までスムーズに完結できます。 最終的には、メモリ消費を抑えた「4ビット量子化モデル」を使い、MacBook上でサクサク動く推論環境を構築します。 ...

2026年10月1日 · 9 分 · 4315 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

Squint レビュー 画面上の領域をAIのコンテキストに変える新習慣

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 画面上の任意の範囲をドラッグするだけで、その内容をAIに即座に質問・解析させることができる。 スクリーンショット保存、ブラウザ起動、画像アップロードという「思考を分断する3ステップ」を完全に排除している。 視覚情報の言語化が苦手な人や、コード化されていないUI・グラフを日常的に扱うエンジニアに向く。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 8 分 · 3593 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

トランプ政権のAI規制撤廃で変わる開発環境:ガードレール消滅と電力争奪戦のリアル

3行要約 トランプ次期大統領はバイデン政権の「AI安全規制」を即座に撤廃し、技術開発のスピードを最優先する方針を固めている。 「AI」という言葉が持つ「恐怖や規制」のイメージを排除し、軍事や産業に直結する「計算資源」と「自律システム」への投資を加速させる。 開発者にとっては、モデルの出力制限(ガードレール)が緩和される一方で、データセンター向けの電力確保が最大の死活問題になる。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 7 分 · 3116 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

ブラウザでAIを動かす常識が変わる。Hugging Faceが公開した「世界最速のWebGPUカーネル」を使えば、あなたのブラウザがそのまま高性能なAI実行環境になります。

所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの ブラウザ上でLlama 3などのLLMを爆速で動かすチャットアプリ Python不要、ライブラリのインストールも最小限で済むJavaScript実装 前提知識:JavaScriptの基本的な文法がわかること 必要なもの:モダンブラウザ(Chrome/Edge)、インターネット環境 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 9 分 · 4057 文字 · Negi AI Lab
AI generated thumbnail

米中が合意したAI新呼称「SI」の衝撃と開発者が備えるべき規制リスク

3行要約 米中首脳がAIの安全管理において、従来の呼称を超えた「SI(Super Intelligence)」を用いることで合意しました。 技術用語のASI(人工超知能)とは異なり、国家安全保障や核兵器管理に匹敵する「リスク管理対象」としての政治的定義です。 開発者にとっては、将来的に一定の推論能力や計算資源を持つモデルに強力な法的規制がかかる「線引き」の合図になります。 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年10月1日 · 7 分 · 3055 文字 · Negi AI Lab