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計算資源とインフラ / 01米国のデータセンターは年間で約190億ガロンの水を消費しており、AI計算能力の拡大により水冷モニタリングに対する新たな需要が生まれていますAIBase AI情報
01 / IN FOCUS

米国のデータセンターは年間で約190億ガロンの水を消費しており、AI計算能力の拡大により水冷モニタリングに対する新たな需要が生まれています

AIBase AI情報
AnthropicがS-1ファイルを修正:AIが再帰的自己改善の閾値に近づく可能性
02 / IN FOCUS

AnthropicがS-1ファイルを修正:AIが再帰的自己改善の閾値に近づく可能性

AIBase AI情報
The Letter CompanyがLetterpress-1をリリース:成長エンジニアリング向けに構築されたコーディングエージェント
03 / IN FOCUS

The Letter CompanyがLetterpress-1をリリース:成長エンジニアリング向けに構築されたコーディングエージェント

マークテックポスト
マーベル、Lumentumの買収を提案 AI時代における光回線スイッチングとAI接続技術の統合へ
04 / IN FOCUS

マーベル、Lumentumの買収を提案 AI時代における光回線スイッチングとAI接続技術の統合へ

サーブザホーム
AI画像強化によりフリップチップ接続部の欠陥検出が向上(MCL、PVA TePla、ASE)
05 / IN FOCUS

AI画像強化によりフリップチップ接続部の欠陥検出が向上(MCL、PVA TePla、ASE)

セミエンジニアリング
重要な瞬間に向けた力強い前進
06 / IN FOCUS

重要な瞬間に向けた力強い前進

MITニュース AI
ウェブホスティング企業Squarespaceが従業員の19%を削減
07 / IN FOCUS

ウェブホスティング企業Squarespaceが従業員の19%を削減

TechCrunch · AI
ニューヨーク・タイムズなどメディア各社が、コンテンツの不正スクレイピングを理由にウェブブラウザー「Brave」を提訴
08 / IN FOCUS

ニューヨーク・タイムズなどメディア各社が、コンテンツの不正スクレイピングを理由にウェブブラウザー「Brave」を提訴

TechCrunch · AI
Anthropic、ClaudeのAIビデオゲームクローンに厳格な対応
09 / IN FOCUS

Anthropic、ClaudeのAIビデオゲームクローンに厳格な対応

ザ・バージ・AI
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Open Designデザイン・3D

OpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。

AI設計ツール分类推荐榜首無料で開始可能詳細を見る
Warpプログラミング・開発

Warpは現在、クラウド型ソフトウェアファクトリーのインフラストラクチャを軸としており、構成可能な定義によりリポジトリ、エージェント、モデル、実行環境、権限を設定できます。さらに、評価、タスク統合、ガバナンスによる開発プロセスの管理も組み合わせています。公式サイトには、Warp Terminalのダウンロードリンクも引き続き掲載されています。

AIプログラミングツール分类推荐榜首料金未確認詳細を見る
JAXモデル・基盤

JAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。

AI開発プラットフォーム分类推荐榜首料金未確認詳細を見る
BrowserOSAI エージェント・自動化

BrowserOS neoは、AIエージェント向けのローカルなオープンソースブラウザで、Chromeのログイン状態をインポートし、互換性のあるエージェントに接続して、タスクの進行状況を監視し、セッションを再生できます。ブラウザソフトは無料ですが、外部のAIサービスおよびAPIキーはユーザー自身で設定する必要があります。

分类推荐榜首詳細を見る
AI Short文章・コンテンツ作成

AISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド

AIのヒントコマンド分类推荐榜首料金未確認詳細を見る
MemoAI音楽・音声

MemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。

AIオーディオツール分类推荐榜首料金未確認詳細を見る
WhisperAI音声認識

由OpenAI开发的通用语音识别模型。

翻訳待ち・原文を表示中 · zh分类推荐榜首料金未確認詳細を見る
IamIP業界別アプリケーション

IamIPは、AIを駆動する検索、分析、監視ツールを提供する特許プラットフォームであり、ユーザーが特許研究と管理をより効率的に行えるようにします。

待评分 · 分类列表推荐料金未確認詳細を見る
Gatekeepその他のAIツール

数学的な物理学の問題を説明するビデオを生成するAI教育ビデオ生成ツール

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妙播マーケティング・EC

広告からAIライブテレコムソリューション

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いま起きている AI の変化

1671 件の公開ニュース
計算資源とインフラ · 143 件のニュース絞り込みを解除 ×
2026-11-03
時系列で変化を追う
09:12

米国のデータセンターは年間で約190億ガロンの水を消費しており、AI計算能力の拡大により水冷モニタリングに対する新たな需要が生まれています

液冷モニタリングのスタートアップ企業Omen AIは、競合企業Aquatic Labsを現金1,600万ドルと株式で買収し、リアルタイムの水質センシング技術を統合して冷却液モニタリングの自動化を推進すると発表しました。Omen AIは今年6月にシリーズAラウンドで3,100万ドルの資金調達を完了しています。ウォーター・ファウンデーションのデータによると、米国のデータセンターにおけるチップ冷却に使用される水の年間消費量は約170億〜190億ガロンで、今後5年以内に3倍に増加すると予測されています。現在、冷却液の検査の多くは試験室への持ち込みが必要です。

データセンター・クラウド原文を読む 経緯と関連報道
07:17

llama.cpp · b12061

mtmd: Pocket tts - 音声クローンなしの音声をサポート (#31429) * feat: 音声クローンなしのPocketTTS音声をサポート kyutai/pocket-tts-without-voice-cloning の重みは、音声プロンプト後のバックボーンKV状態として事前定義された音声を搭載しています。コンバーターは各状態を再びプロンプト埋め込みに変換し、mmproj(voice.)に格納します。ゼロ化された音声エンコーダーは除外され、/ttsおよび--tts-voiceの「voice」フィールドでそのうちの一つを選択します。モデルに音声エンコーダーがない場合、スピーカーリファレンスは拒否されます。Assisted-by: Claude Fable 5.1 * convert : pocket-tts音声は変換に失敗せず、状態のドリフトを記録する Kyutaiが提供する音声状態は、パックの重みがプロンプトに与えるものとは必ずしも一致しません:イタリア語、ドイツ語、スペイン語はbf16の丸め誤差の範囲内で一致し、英語

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
06:41

llama.cpp · b12059

llama : flash_attn_ext_rows - 複数シーケンス用の統一されたkvをより効率的に実装 (#29510) * llama : 統一アテンションのために llm_attn_mask と kv_rows を使用 Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) Co-authored-by: Georgi Gerganov * cont : `get_seq_cells` を最適化 * llama : 各シーケンスごとのセルビットマップから kv_rows リストを構築する 各シーケンスごとにセルのビットマップ(`seq` の転置)を保持し、seq_pos_inc/dec で更新して、そのセットビットを走査することでセルリストを構築します。リストはセル順に保たれ、複数のシーケンスで共有されるセルはすべてのリストに含まれ、セルが削除されても再構築する必要はありません。また、スライスの各トークンから SWA が隠すセル(標準およびチャンク化された SWA)もリストから除外します。 * cont : get_kv_rows_ を作成

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
05:08

AI画像強化によりフリップチップ接続部の欠陥検出が向上(MCL、PVA TePla、ASE)

Materials Center Leoben、PVA TePla、Advanced Semiconductor Engineering(ASE)の研究者らは、「AIベースの画像強化によりマイクロエレクトロニクスパッケージングにおける接続部欠陥の検出が向上」を発表しました。要旨抜粋:「従来の故障解析(FA)手法は、現代の半導体デバイスの微細化と複雑化に伴い、ますます大きな課題に直面しています。特に、極低K材料におけるクラックの検出は…」 » 続きを読む この投稿「AI画像強化によりフリップチップ接続部の欠陥検出が向上(MCL、PVA TePla、ASE)」は、Semiconductor Engineeringに最初に掲載されました。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
04:00

3D統合によりGPUスケーリングのエンベデッド排出量への影響が低減(imec、VUB)

imecとブリュッセル自由大学の研究者らは、「低炭素AI向けチップレット化GPUにおける2.5Dおよび3Dスケーリングのエンベデッド排出量」を発表した。要旨「GPUコンピュートリソースは増大するAIワークロードに対応するためにスケーリングされており、高性能GPUに依存するハイパースケールデータセンターの気候変動への影響はさらに増大している。パッケージングの決定がどのように... » 続きを読む 記事「3D統合によりGPUスケーリングのエンベデッド排出量への影響が低減(imec、VUB)」はSemiconductor Engineeringに最初に掲載された。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
03:30

llama.cpp · b12058

imatrix : fix --nextn のクラッシュ (#31522) **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI 有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12058/llama-b12058-bin-ubunt

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
02:44

llama.cpp · b12054

ggml-zdnn:ホストとバッファを共有する(#31481)署名者:Aaron Teo **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64、KleidiAI有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12054/llama-b12054-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/downlo

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
02:23

llama.cpp · b12053

ggml:すべてのAppleプラットフォームで`posix_memalign`の代わりに`vm_allocate`を使用 (#31437) * ggml:iOSでは`posix_memalign`の代わりに`vm_allocate`を使用 * ggml:すべてのAppleプラットフォームでvm_allocateを使用し、デフォルトでtest-host-buffer-releaseを実行 **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI有効) [無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12053/llama-b12053-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
01:45

アクセラレータ向けRay特別研究グループ(SIG)の発表

本日、ハードウェアアクセラレータ向けRay特別研究グループ(SIG)を発表いたします。10年以上前にUCバークレーでRayが誕生した当時、コンピューティングの状況は非常に… この投稿「アクセラレータ向けRay特別研究グループ(SIG)の発表」は、PyTorchに最初に掲載されました。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
00:54

llama.cpp · b12050

vulkan:RDNA3およびRDNA4でのsmall-n split-K選択を改善 (#30146) * vulkan:RDNA3およびRDNA4でのsmall-n split-K選択を改善 * コメント化されたコードを削除してテストケースを整理 要求に従いテストを削除 **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12050/llama-b12050-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI有効) [DISABLED](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12050/llama-b12050-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12050/llama-b12050-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.c

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
00:10

llama.cpp · b12048

sycl:Intel Arc Pro B70sでのggml_sycl_comm_exchange()の高速化(#30956)* ggml-sycl.cppを更新 PPLの変化なしで、-smテンソルプロンプト評価の速度を19%向上。 * ggml-sycl.cppを更新 wait()呼び出しの最初のペアをext_oneapi_submit_barrier()に置き換え。wait()呼び出しがMTPの低下を引き起こすことが判明したため。 * ggml-sycl.cppを更新 初期化時(ホットパスではなく)にSYCL_ENABLE_DEFAULT_CONTEXTS=1設定で制御される、2バッファと4バッファのggml_sycl_comm_exchangeバージョン間の切り替え用にcomm_exchange関数ポインタを追加。 * ggml-sycl.cppを更新 4バッファフリーの後半部分を復元。 * ggml-sycl.cppを更新 追加の空白を削除。 * ggml-sycl.cppを更新 Windows向けはWindowsでの検証が完了するまで除外。 **ウェブサイト:** - **認証:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](h

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
2026-11-02
時系列で変化を追う
22:25

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏が、パーソナルコンピューターはメモリを無駄遣いしていると発言し、ネット上で非難の声が高まり、イーロン・マスク氏も追撃に加わった。

IT之家 11月2日の報道によると、サム・アルトマン氏の最近のメモリに関する発言に対し、反対意見がますます広がっており、イーロン・マスク氏もこの批判の輪に加わった。先週、同氏の発言はネット全体、特にゲーマー層の間で強い不満を引き起こした。彼は、人々がデータセンターではなくパーソナルコンピューターにメモリを搭載するのは「非常にまずい」ことだと述べた。ブロガーのCheeky Pintとのインタビューの中で、アルトマン氏は次のように語った:...

データセンター・クラウド# AI# テンセントニュース原文を読む 経緯と関連報道
19:31

llama.cpp · b12038

ggml:AVX512 BF16 を使用した clang-cl ビルドを修正(#31276)* clang-cl および avx512bf16 でビルドする際に immintrin.h のインクルードを正しく制御 * ggml:clang-cl 用に明示的なベクトルキャストを追加 **ウェブサイト:** - **証明書:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12038/llama-b12038-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon(arm64、KleidiAI 有効)[無効化](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12038/llama-b12038-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12038/llama-b12038-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64(CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b12038/lla

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
16:02

llama.cpp · b12034

webgpu:バッチ長に応じてスクラッチ割り当てサイズを単調に保つことでCIを修正(#31422) * webgpu:バッチ長に応じてスクラッチ割り当てサイズを単調に保つ フラッシュアテンションのベクトルパスとMMVQパスでは、dstの後にスクラッチ領域を追加しているが、get_alloc_sizeは現在のバッチがそのパスを採用する場合にのみこれを考慮していた。そのため、サイズはバッチ長に対して単調でなく、n_ubatch(タイリングパス、スクラッチなし)や1トークンで予約されたグラフでは、クエリ行数が2~19のバッチをカバーできず、GGML_SCHED_NO_REALLOCによるビルドが予期せぬ再割り当てによって中止される問題が生じていた。行数を両方のパス判定条件に渡し、短いパスが対象とする最長バッチの行数に制限した上でスクラッチサイズを設定するように修正した。 * 詳細:mmvqパイプラインのキーをclang-format 22に合わせる * webgpu:@yomaytkへのレビュー対応、mat-vecの行を命名

推論システム・導入原文を読む 経緯と関連報道
16:01

AIを試す

検証者を検証するのは誰か?これは、半導体システムの検証に関わるすべての人にとって古くからの問いです。では、AIを検証するのは誰でしょうか?「AIを試す」という記事は、Semiconductor Engineeringに最初に掲載されました。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
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