blueqat(ブルーキャット) | 半導体&AI&量子コンピュータの最新動画(5/28 13:11)

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  【フローマッチング】画像生成を大幅に短縮する数理とは？ディフュージョンを超えた最新生成AIの裏側

  従来の「拡散モデル（Diffusion Models）」は、ノイズから画像を作るまでに何百回もの計算を繰り返す必要があり、圧倒的な「遅さ」が最大のボトルネックでした。この課題を克服するため、生成AIの数理は劇的な進化を遂げています。本

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  [論文レビュー] LLMの速度が4倍に！同じモデルが「自分で下書きして自分で検証する」新技術【Nemotron-Labs-Diffusion】

  NVIDIAが突如発表した、LLMの推論速度を劇的に進化させる最新技術「Nemotron-Labs-Diffusion」について解説します！現在のLLMの最大の問題点である「推論スピードの限界（メモリ帯域幅の壁）」を、NVIDIAはどう

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  なぜ最新AIモデルは「Mamba」ではなく「Transformer」を使い続けるのか？【適材適所の真実】

  動画をご視聴いただきありがとうございます！ブルーキャットです。今回は、今流行りの大規模言語モデル（LLM）のブレイクのきっかけとなった「Transformer」と、線形の計算量で注目を集める新アーキテクチャ「Mamba（マンバ）」につい

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  【Transformer超え？】次世代AIアーキテクチャ「Mamba」の仕組みと進化ロードマップ

  ご視聴ありがとうございます！今回は、AI界の最大のボトルネックである「Transformerの計算量問題」に挑む、今最もアツい最新アーキテクチャ「状態空間モデル（SSM）Mamba」のすべてを徹底解説します。そもそも「状態空間モデル

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  [対談] 量子と聞くと製品が売れない。。。

  今回は日本量子コンピューティング協会の代表理事である高野さんをお迎えして、対談を行いました。お試し対談なので、内容もお試しで。一般社団法人日本量子コンピューティング協会https://www.jqca.org/index.php

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  数兆パラメータを「省エネ」で動かす魔法。巨大AIの頭脳を最適化する「MoE」の仕組み

  LLM（大規模言語モデル）の進化を支える最重要アーキテクチャ「MoE（Mixture of Experts：混合専門家）」について、その基礎から解説！「モデルを大きくすると、計算コスト（電気代やGPU代）が跳ね上がる」というデンス（密）

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  半導体サプライチェーンと量子コンピュータの繋がり

  2026年、半導体市場は1.5兆ドル規模への拡大を続け、計算パラダイムは「量子」へと劇的にシフトしています。その本命とされるのが、既存の300mmウェハ製造インフラを活用できる「半導体量子ドット」方式です。本動画では、マイクロ波制御を不要に

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  生成AI×内製化が製造業を変える。コストを抑えつつ開発速度を高速化する「新・共創モデル」とは？

  生成AI（LLM）の登場は、受託企業にとっての脅威であると同時に、メーカーや事業会社にとっては「自社でITを武器にする」最大のチャンスです。なぜ今、多くの先進企業が外注依存を脱却し、システムの内製化に舵を切っているのか？

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  量子コンピュータに巨大冷凍機は不要？

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  【完全解説】半導体量子コンピュータの衝撃。シリコンの王者が量子を支配する日。最強の「最先端人材」になるためのロードマップ。

  次世代の計算機、量子コンピュータ。その中でも今、最も「本命」と目されているのが「半導体方式（シリコンスピン方式）」です。しかし、この領域で戦うには、従来の半導体工学、物性物理、そして量子計算という3つの巨大な知識の壁を越えなければなりま