#LLM

LLMルーターと呼ばれるAIインフラの脆弱性が発覚。26件の悪意ある中継サービスが認証情報を窃取し、1件では50万ドルの暗号資産ウォレットが流出した。AI決済時代のセキュリティ課題を解説。

AGI、LLM、ハルシネーション——AI業界が使う専門用語を正しく理解することは、これからの時代を生き抜くための必須スキルかもしれません。日本社会への影響も含めて解説します。

米スタートアップArceeが26人・2000万ドルで400Bパラメータのオープンソース推論モデル「Trinity Large Thinking」を公開。中国製AIへの依存リスクを回避したい企業に新たな選択肢を提供する。

Wikipediaが編集者によるAI生成テキストの使用を禁止。40対2の圧倒的多数で可決されたこの決定は、AI時代における「信頼できる知識」の在り方に深い問いを投げかけています。

Mozillaが開発中の「cq」は、AIエージェント同士が知識を共有する仕組みを目指す。エージェントの非効率問題を解消できるか、その可能性と課題を多角的に読み解く。

フランスのAIスタートアップMistralが発表したエンタープライズ向けカスタムモデル構築プラットフォーム「Mistral Forge」。企業の内部データでゼロからモデルを訓練できる新アプローチは、日本企業のAI導入に何をもたらすか。

MetaのAI研究者ヤン・ルカン氏が設立した新興企業AMIが10億ドルを調達。LLMではなく「世界モデル」こそ真のAIへの道だと主張。トヨタ・サムスンも参画する新潮流の意味を読み解く。

2026年、AIエージェントは数学的な限界と幻覚の問題に直面しています。ヴィシャル・シッカ氏の指摘するLLMの限界と、Harmonicによる数学的検証の試みから、次世代AIの信頼性と自動化の未来を考察します。

eBayが2026年2月20日より、AIエージェントやLLM駆動ボットによる自動購入を禁止。エージェンティック・コマースの台頭に対するプラットフォームの新たな規制方針を解説します。

Googleが発表した「内部強化学習（Internal RL）」は、LLMの複雑な推論能力を飛躍的に向上させます。2026年、AIは言葉の予測を超え、内部的な思考プロセスを通じて問題を解決するステージへと進化しています。

2026年、AIコーディングは生産性向上か負債の蓄積か？MITテクノロジーレビューの調査やバイオ技術の最新トレンド、中国のロボット市場支配について、 Chief Editorが解説します。

2026年1月、アリババクラウドのAIモデル「Qwen」が累積7億ダウンロードを突破し、MetaやOpenAIを抑え世界で最も利用されるオープンソースAIとなりました。最新の普及状況と市場の反応を詳しく解説します。