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RAG設計の信頼性向上:6つの核心的課題と実務でのリスク管理徹底解説

RAG導入のリスクと信頼性向上策を解説。金融・医療分野の実例と2025年論文の6つの課題を徹底分析。詳しくはこちら→
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西武鉄道がAIで革命!2026年版「落とし物クラウド find」徹底解説

AIが遺失物管理を変える!西武鉄道が導入する「落とし物クラウド find」で、忘れ物の検索精度3倍アップ。24時間チャット対応で返還率向上を実現。詳しくはこちら→
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2026年版!オフラインAIの最強3モデル徹底解説:64GB RAM&16GB VRAMで最適化

64GB RAM&16GB VRAM環境で動作するオフラインAIの最強3モデルを厳選解説。推論速度や日本語対応を比較し、用途に応じた選定方法を紹介。今すぐチェック!
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2026年版!非技術者向けローカルLLMモデル選定の徹底解説

非技術者でも1TBデータをローカルで分析!Ollamaやllama.cppを活用したLLMモデル選定のポイントを解説。100GB処理経験から導き出す最適な選定方法を徹底ガイド。
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XQuantでLLMのメモリ革命!12.5倍圧縮で精度96.88%を実現

LLMのメモリ消費を12.5倍圧縮し、精度96.88%を維持するXQuant技術を徹底解説。ローカル実行環境の限界を突破する衝撃の手法を詳しくご紹介。
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衝撃!2026年中国製GLM-4.7-Flashがgpt-oss-20bを上回る!ローカルLLMの新時代完全版

2026年中国製GLM-4.7-Flashがgpt-oss-20bを上回る!ローカルLLMの性能と実用性を徹底解説。OpenAI依存の時代が終わる?詳しくはこちら→
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2026年版!AI CMSで企業サイト構築が劇変!徹底解説

アイレットが2026年に発表したAI CMSで企業サイト構築が革命!コストと時間を大幅に削減。詳しくはこちら→
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DeepSeek Engramモデルの1000億パラメータオフロード技術徹底解説

DeepSeekのEngramモデルがLLMオフロード技術でGPUメモリ削減を実現!1000億パラメータでも16GBメモリPCで安定動作。詳しくはこちら→
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AdvantechがNVIDIA Jetson ThorでエッジAI革新!ロボティクス・医療向けソリューション徹底解説

AdvantechがNVIDIA Jetson Thor搭載のエッジAIソリューションを発表!ロボティクス・医療分野でAI性能最大2070 FP4 TFLOPSを実現。詳しくはこちら→
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DAIV Z4でローカルLLMをサクサク実現!軽量1.14kgの秘密とは?

DAIV Z4でローカルLLMをサクサク実現!軽量1.14kgでデータを外部に出さずにAI活用。セキュリティとパフォーマンスを両立する方法を徹底解説。