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Semantica グラフ構造でLLMの「根拠なき回答」を打破する新世代インフラ

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 従来のベクトル検索(RAG)が苦手とする「複雑な関係性の理解」をグラフ構造で解決するデータ基盤 AIの回答プロセスをブラックボックス化させず、どのデータからどう推論したかの「説明責任(Accountability)」を担保する 厳密な論理が求められるB2Bシステム開発者には強力な武器になるが、単純なチャットボット作りには過剰 📦 この記事に関連する商品(楽天メインで価格確認) ...

2026年8月11日 · 9 分 · 4195 文字 · Negi AI Lab
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Google TurboQuant 6倍圧縮の衝撃 VRAM不足を解消する「魔法」の正体

3行要約 GoogleがAIの推論メモリ(VRAM)を最大6倍圧縮する新アルゴリズム「TurboQuant」を発表した。 従来の4bit量子化の限界を超え、精度低下を抑えつつデータサイズを劇的に削る「ミドルアウト」的なアプローチが特徴。 実用化されればRTX 4090で400Bクラスの超巨大モデルを動かせる可能性があり、推論コストが数分の一に下がる。 📦 この記事に関連する商品 ...

2026年3月26日 · 9 分 · 4121 文字 · Negi AI Lab