【AI】突如実用化した1ビットLLM Bonsai-8B もう推論にGPUはほぼ不要になる。その先に何が起きるか [すらいむ★]

突如実用化した1ビットLLM Bonai-8B もう推論にGPUはほぼ不要になる。その先に何が起きるか

　ソフトウェアの革命は、突然やってくる。
　ように見える。

　カリフォルニア工科大学(以下カルテック)のババク・ハッシビ教授が率いる研究チームPrismが発表したBonsai-8Bは、驚異的と言って良い性能を持つ大規模言語モデル(LLM)である。

　通常のベンチマークは、ベンチマークに使うデータそのものをモデルが学習してしまう場合があるため、筆者が独自に開発した非公開の日本語要約能力ベンチマークによると、Bonsai-8Bの性能は驚異的だ。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

wirelesswire　April 5, 2026
https://wirelesswire.jp/2026/04/93202/

ちょっとなに言ってるかわからない

凡才？

世の中に自分より頭がいい人がいるのは今でも当たり前のこと
それが人間でなくAIになったところで別に何も変わらないんじゃないか

要するに小さいからゲームとかに組み込めるAIってこと

長い
AIで3行に要約してから記事書けや

わたしは実用化は失敗すると予言する！

DACもLLMも1ビットが一番
シンプルストレートな出力の味わいを知ったらマルチビットのもやもや感には戻れませんよ？

エヌビディア空売りしまーす

そんな事より名前がBonsai-8Bだよ

ちなみに発音はバンザイですから！

以下git
まあ5chのアホ共で動かすことすら
出来るやつは
ほとんどいないだろうけどね

https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo

推論専用機で30～50万からなのがおかしいよ

AI専門家ってタダのオドロキ屋だからな
仕組み分かってる奴皆無説

ClearSpeedとかPowerPCのALTIVEC？

>>1
30年も漢字変換が小学生以下のまま放置し続けた日本のメーカーが
AIを実用的に使えるようにしてくれるとは思えない
奴らが日本語環境を放置したせいで日本人のパソコンアレルギーが遷延し、結果的にIT環境が時代遅れになっている
日本だけはペーパレスもキャッシュレスも成し遂げず、新しいテクノロジーを使いこなせず、
新技術を上手に利用する諸国の加速についていけずリタイアすることになるんだろう
繰り返しいうけど、原因は長年のIT業界の怠慢、戦犯はIT業界
ただし世界のメーカーが気づいていない（故にITを逆方向に進化させている）「あるコンセプト」に気づきいち早く実用化すれば
このポンコツ大国も技術大国に返り咲けるかもしれない
まずはなぜ「AIの進化が人々から仕事を奪う」と言われるようになったか、そこに蔓延る根本的な業界の間違いを考察することからはじめてみるべし

>>15
かな漢字変換よりも前にテンキー入力の最適化がなあ
ケータイ小説がiMode向けに発表されてた頃より退化してる
日本のソフトウエア開発者が西洋カブレすぎてタイプライター型キーボードを捨てられない多数派との乖離してる効率の悪さがもうダメ

>>11 それこそＡＩに聞けよ

>>15
自分のこと頭いいって思ってそうｗ

>>1
＞なぜならば
wwwwww
AIじゃねーか。
もう中身が上滑りして頭に入ってこない。
ろくでもない文章をAIが無闇に吐き出してるだけ。
それを記事でございって、陳腐な媒体だな。
自分のやってる金集めの宣伝もしてるけど
なんだかなぁ。
読むのバカらしくなってきたわ。

どうやったらこんなゴミ記事生成できるの？
ＡだからＢである、みたいなテンプレフォーマットに流し込まれる情報は記者が指示してるの？
因果関係怪しいもの適当に流し込んで体裁だけ整ってればいい、みたいな文章。

技術的な内容が殆ど無いのね。
ベンチマークみたいな数表があるだけ？
あとは筆者の妄想なのか、具にもつかない文章が並んでるだけ。
何も伝わって来ねえ。

記事の頭の悪さとか数値化できないかな。
自動車業界のライターも頭悪そうな記事書くけど、多分それより酷いだろ。

つうことはスマホにAIが組み込まれ。
スマホでリアルタイムの同時翻訳、通訳機能が標準アプリで搭載されるようになり。
スマホだけでAIのバーチャルAV嬢を用い、自分の好みのシーンだけ集めたオリジナルAVも作れるようになるわけ？
すごいじゃん！！
　

商用LLMがガチで最適化したらやばいな

>>10
嘘つくな普通に盆栽のこと
世界観をミニチュアのように小さく緻密にまとめるのを意味する言葉として名前の由来になったのは既にわかってる

商用LLMがガチで最適化したらやばいな

>>23
いくらGPU不要とはいえ消費電力がまだスマホに耐えられるレベルではないでしょ

>>11
日本語ローカルLLMの利用者の大半が5chにいるのに

これまでも４ビット程度で普通に使えるくらいの性能は出てたし、サイズ以外ではあんま使いどころはないかな
ARC-AGI-2でどれくらいのスコアが出るかは気になる

あとGPUは学習時に必要だから需要はほとんど減らないと思う

>>25
盆栽をバンザイ！と発音してるアメリカ人

ベンダーのデモではスマホで動いているようやが、
まだ全容が公開されてないから評価しずらいわな
年央にかけて色々出て来るやろ…計算資源に苦しんでいる中華パクリとかw

これはいいな
VRにwhisper、LLM、TTSを乗せたらVRAM足りなくて困ってたところだ

おしい
Tensai-BBならよかったのに

>>1の本文

このベンチマークでBonsai-8BはQwen3:235b-a22bに次ぐ3位ということになっているが、2位のQwen3:235b-a22bと比較して、1/100のサイズ、10倍の推論速度を保っている。
先日Googleが鳴物入りで発表したGemma4の二つに対してはBonsai-8Bが精度で1.25倍、速度で3倍でありながら、サイズは1/8〜1/10に抑えられている。

>>1の本文

Bonsai-8Bは、初の本格的な1-Bit LLMで、その実用性は従来手法を優に追い抜き、しかもスマートフォンの上で完璧に動作することが証明されてしまったのだ。
筆者自身も以前実験で1-Bitニューラルネットを学習できないか試したことがある。結果は学習は十分可能というもので、これも当時の直感・常識には反していた。

>>1の本文

現在は1.2GBサイズの8B(80億パラメータ)モデルしか公開されていないが、これが少し強力なマシン、ゲーミングPCやメモリ24GB程度を搭載したMacなら十分実用的に動かせる10GBサイズ程度まで広げた時、単純に計算して10倍のパラメータ、80B(800億パラメータ)のモデルが動くとなると、これはかつて一世を風靡したDeepSeek-R1級のものが普通のPCで動くということになる。

>>1の本文

筆者は現在、DGX Sparkチップを内蔵したAscent GX10という60万円台で買える高性能コンピュータの上で完全ローカルで動作する自分専用のAgenticAIであるSikiを動かしている。
このエージェントは、24時間ソーシャルメディアからAIの最新情報や最新論文を探し出し、自動的に解析し、10分程度のニュース番組を動画で構成して数時間ごとに送ってくれるようになっている。
今は60万円のマシンが必要だが、Bonsai-8Bのように1GB前後のサイズでLLMが十分な性能で使えるということは、スマートフォンの中だけで同じことができるようになるということだ。
自分が寝ている間に翌日の仕事に関係しそうなニュースを監視し、朝起きると自分専用のニュース番組ができあがっていて、しかも深掘りする質問も自由にできるようになる。

正体不明の神声の使用している人物はAIを使用していると話していた

最低でも5年前には>>1はすでに完成していたのか！

これを殺人したと話している人物は悪用しか使用できないと話していた！

>>1のAIは下記のAIと組み合わせれますか

【AI】AIはついに人間だけがもつ「メタ言語」能力を獲得した [すらいむ★]
2026/04/02(木) 22:03:19.06
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1775134999/

>>1と下記の方法のプログラムの組み合わせでさらに軽量化できますか


VRAMを85%削減するNVIDIAのNeural Texture Compression、ゲーム向けテクスチャ圧縮の構造が変わる
ゲームのVRAM消費量は過去5年間で指数関数的に増え続けてきた。4K解像度のテクスチャが当たり前になり、PBR…
2026年4月5日
https://xenospectrum.com/nvidia-neural-texture-compression-vram-reduction-ntc/

プロジェクトのシンボルマークがほんとうに盆栽なんだな

ドラクエⅢのAIが進歩するの？

ollamaかlmsで使えるようにしてよ

1bitLLMで髪は生えるの？

>>11
誰か動かした？
ソースファイルにcudaの文字が見えるんだが？

メモリ価格の暴落でも起きるのか？
だったら大歓迎だが

1ビットと言ってる時点でバカ確定
さらにqwenで既に実現してる
これは単に精度を更に捨てて
スマホとかでも利用可能にしようと
してるだけ

これでメモリ高騰も電力不足も心配無用だな

わかったよ
デジアナハイブリッドが目前なわけね

共通パターン、自己組織化の
ところで数学的手法を駆使したな？
インド人技術者らしいな

>>43

ローカルAI実行ツールのOllamaがMLXに対応してMacでの動作が高速に
2026年04月02日 13時50分
https://gigazine.net/news/20260402-ollama-0-19-support-apple-mlx/
機能面では、NVIDIAのNVFP4フォーマットをサポートしたことにより、モデルの精度を維持しながら推論時のメモリ帯域幅とストレージ要件を削減しています。これにより、商用の推論プロバイダーと同等の結果をローカル環境で得ることが可能になり、NVIDIAのモデルオプティマイザーで最適化されたモデルの実行もサポートされました。

無料でローカルAIモデルのメモリ使用量を最大80％削減し処理速度を2倍に向上させる「Unsloth Studio」、Windows・macOS・Linux対応でチャットだけならCPUのみでもOKでスマホでも動作可能
2026年03月18日 22時00分
https://gigazine.net/news/20260318-unsloth-studio/

自分のPCで実行可能なローカルAIが一発で分かる便利サイト「CanIRun.ai」、比較機能もあってグラボの買い替え検討にも有用
2026/03/16
https://gigazine.net/news/20260316-pc-ai-run/

Claude Opus 4.6と同等のAIをローカルで動かすにはいくらかかるか？ローカルLLMを構築してわかったこと
2026/03/27
https://zenn.dev/suit9/articles/a1bf8f7c46ef3b
ClaudeやChatGPTはクラウド上で動いているため、会話の内容がサーバーに送られます。機密情報を扱う場合や、純粋に「自分のマシンで完結させたい」という場合には、ローカルLLMという選択肢があります。
ローカルLLMとは
そもそもローカルLLMとは、自分のPC上で動かす大規模言語モデルのことです。推論内容はサーバーに送信されず、ネットワークから切り離されている状態のPCでも会話が可能です。
ローカルLLMで使用可能なモデルについてですが、ClaudeやGPTはAnthropicやOpenAIがモデルの重みを非公開にしているクローズドソースモデルなので動かすことはできません。オープンウェイトモデルと呼ばれる、MetaのLlamaやAlibabaのQwenなどの重みが公開されているモデルを利用します。
ローカルLLMのメリット：
• 完全オフラインで動作する
• 会話内容が外部に送られない
• 機密情報を扱える
• API費用がかからない
• 必要なのは電気代だけ
デメリット：
• モデルサイズに上限がある（VRAMに依存）
• 一般的にはクラウドLLMより精度が落ちる
• 環境構築が必要
現状では、かなりの高スペックPCでない限りはクラウドLLMより推論速度や精度が落ちます。詳しくは後述。

無料でWindows・macOSのファイルやブラウザを内蔵ローカルAIを使いAPIキー不要で自動操作できる「Accomplish」、OpenAIやAnthropicなどの外部AIも利用可能
2026年04月03日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260403-accomplish/
Accomplishは、Windows・macOS・Linuxのデスクトップ上で動作するオープンソースのAIデスクトップエージェントです。ファイルの整理や文書作成、ブラウザー操作などの作業を支援するツールで、組み込みAIを使ってAPIキーなしですぐに使い始められる点と、MITライセンスの下で公開されている点が特徴です。
Accomplishは、ユーザーのコンピューター上で動作し、ファイルの読み取りや整理、文書の作成や要約、ブラウザを使った調査やフォーム入力などを行えます。フォルダ内のファイルを内容やルールに基づいて分類、改名、移動したり、文書の下書き、要約、書き直しを行ったりできるほか、フォルダをスキャンして内容をまとめることも可能です。さらに、会議メモからカレンダー登録を作成したり、文書を下書きしたり、プロジェクト用のフォルダ構成を整えたりする用途も想定されています。

無料でiPhone/iPad・AndroidスマホでいろいろなローカルAIを動かしチャット＆ローカルAIベンチマークができるオープンソースアプリ「PocketPal AI」、サブスク不要＆オフラインでどこでも利用可能
2026年03月30日 08時00分
https://gigazine.net/news/20260330-pocketpal-ai/
スマートフォン上で直接動作する小型言語モデルを搭載したAIアシスタントが「PocketPal AI」です。PocketPal AIはiOSとAndroidの両方に対応しており、インターネット接続なしで様々なSLMと対話できます。すべての処理はデバイス上で完結するため、プライバシーは完全に保護されます。会話、プロンプト、データはスマートフォンから外部に送信されることも、外部サーバーに保存されることもありません。

複数のPCからリソースをかき集めて巨大なAIモデルをローカル実行できる「mesh-llm」
2026年04月03日 13時47分
https://gigazine.net/news/20260403-mesh-llm-revised-short/
Mesh LLMは、複数のコンピューターの余剰GPU計算資源を持ち寄り、1台では動かしにくい大規模言語モデルを分散実行できるようにする仕組みです。OpenAI互換APIを備えており、既存のAIツールやエージェントからそのまま使いやすい点が特徴です。

スマホ上でLLMや画像生成をオフライン実行　ローカルAIアプリ「Off Grid」が登場
2026-04-02 10:33:23

iOS/Android対応、テキスト生成や画像認識を1つのアプリに集約
AI要約
「Off Grid」は、LLMや画像生成モデルを端末に保存してオフラインで動かせる無料アプリ。iOSとAndroidに対応し、テキスト生成や画像生成、画像認識、ツール実行を1つにまとめた。

コピペマン
うざ
内容を要約する頭すら無いのか

なんと397BのAIモデルをiPhoneで動かすことに成功
2026年03月24日 22時00分
https://gigazine.net/news/20260324-iphone-397b-ai/
　Appleのハードウェアと、外部ストレージからAIの「重み」をストリーミングするという手法を用い、パラメータ数が397B(3970億)の大型モデルをiPhoneで動作させるという試みが成功したことが分かりました。
　試みの発端となったのは、AI研究者ダン・ウッズ氏が実施した実験でした。ウッズ氏は、ハードウェアのDRAM容量要件を超えるLLM(大規模言語モデル)を効率的に実行するという課題に対して、モデルのパラメータを外部フラッシュメモリに格納し、必要に応じてDRAMに読み込むことで対処するという手法「LLM in a Flash」を採用。ディスク容量が209GB、RAMが48GBのMacBook Pro M3 Maxで、「Qwen3.5-397B-A17B」のカスタムバージョンを実行させることに成功しました。
　Qwen3.5-397B-A17BはMoE(Mixture of Experts)アーキテクチャを採用していて、重みの一部だけで推論を実行することができるため、情報を全て同時にRAMで保持して実行する必要がなく、外部ストレージからのストリーミングで対応できるとのことです。
　ウッズ氏は毎秒5.7トークンの処理速度と最大毎秒7.07トークンのスループットを実現し、約5.5GBの常駐メモリを使用しながら、本番環境レベルの出力品質を維持することに成功しました。
☆この情報を元に、AI研究者のANEMLL氏がiPhone 17 Proで同様の実験を行ったところ、毎秒0.7トークンで処理することに成功したそうです。これにはウッズ氏も思わず「WHAT.」と驚きの声を寄せました。

「他力本願（たりきほんがん）」は浄土真宗をはじめとした仏教思想にルーツをもつ言葉です。本来は阿弥陀仏の「他力」──すなわち自力では到達できない悟りに導いてもらう力を指し、「仏の力にすがって救いを得る」という考え方に基づいています。
しかし現代のビジネスシーンでは、しばしば「他人の力に頼りすぎる」「自分の努力をせずに期待する」という意味合いで使われることが多く、本来の宗教的な意義とはずれた解釈が一般化していると言えるでしょう。
本来の意味と転用されたニュアンス
元々は「絶対的な他者の力により、人智を超えた救済を得る」ポジティブな概念でした。現代では「自分で動かず、ほかの誰かに依存する」消極的なイメージを帯びがちです。こうしたギャップを理解した上で、正しく使用する必要があります。

AI評価の「多数決」はもう限界？Googleが指摘するベンチマークの致命的な欠陥
現在のAIモデルの性能評価システムは、長らく一つの絶対的な前提の上で運用されてきた。それは、あらゆる入力データ…
2026年4月6日
https://xenospectrum.com/ai-evaluation-nk-tradeoff-reproducibility/

ＡＭＤ社が、こじ開けた分野
ＣＰＵでＧＰＵ演算を行い、演算処理を行った計算結果をＧＰＵへ回し映像へ出力する
これから開発されるＭＰＵでＣＰＵやＧＰＵなどを計算させ、安いＧＰＵへ送り映像を映す
従って、高価なＧＰＵが不要になる

>>62　現在の問題点と改善策が記載されている

>>63
GUP演算って言葉が意味わからんが、それただのフレームバッファじゃね？

メモリー使用量を劇的に減らせるって事で
メモリーメーカーの株価が暴落したんでしょ
素人にはそれくらいしか分からん

>>11
きみ、日本語下手くそだね
動かすことができる奴すら～だよ

Bonsaiってもしかして盆栽なのかと思ったらロゴがまさに盆栽だった
フォーラムではCPU用のビルドはまだこれからみたいなこと言ってるな

文章も著作権ありだよ
犯罪行為
マンガDLや動画と変わらんと
気がつかないんだろうね

log2(3)が1とか
円周率3並みの愚劣さww

生成AIの爆発的な普及が、かつてAppleが意図的に閉ざしていた扉をこじ開けた。AIフレームワーク「tinyg…
2026年4月5日
https://xenospectrum.com/apple-nvidia-egpu-arm-mac-tinycorp-driver-approved/

>>25
チンコ？

ついにAppleシリコン搭載MacでNVIDIAやAMDのGPUを外部接続可能に、すでにAIモデルの実行に成功
https://gigazine.net/news/20260406-mac-nvidia-amd-egpu/

>>63
全角英数字で書いてもバカにしか見えない

正体不明の神の声「テクノロジー犯罪」のaiという意味がだんだん理解できて来ただろう！

殺人組織の一員がシステム構成が判明してきて焦って書き込んでいる奴が居るな！


今さら騒いでも遅い！

殺人組織の神の声兵器使用者！

お前たちをテロリストとして全世界へニュース地位う形で公開処刑にしてやるからな！

他人の動き「思考」がわかるのに嘘を付てわからない！

上記のことを嘘をつくという事は殺人した人間を知っていても知りません！

言い切る人間！

>>77

自衛隊や警察でテロが起きた！

装備の申請書類にスナイパーライフルやマシンがを必要装備で申請

組織は上記の書類を認定して貸出ok！

実際はテロは起きていない！

でも

貸し出したスナイパーライフルやライフル銃やマシンガンが本有の保管場所に戻ってこない！

本部も戻ってこない装備を戻ってきたと嘘をつく

上記の組織はうそつきなので上記の流れでどこから嘘が始まっていると思いますか？

>>78

短気で決着がついたら情報がどこで混乱したかがわかるけれど

長期的に５年も継続したら嘘が嘘を呼び込んで本当の情報がわからなくなってくる


登場人物全員テロリストの嘘つき集団と見ないと全員騙される！

>>79

ai度を市での会話の文章でどこまでの期間以内に集結させないと噴出した装備を探し出せるかが判明する
上記の期間が経過したら二度と噴出した装備は探し出せない
上記の装備が出てくるときは

犯人が死亡した後

もしくは

犯罪に使用された時

上記のどちらかでしか表に出てくることは決して無い

スクリプトさえなくなるんだろ
知ってるよ

テキスト指示だけで『正確な階数・窓配置』を描く：建築設計プロセスを革新する多段階RAG画像生成AIをJAIST、早大らが開発
投稿日時：2026年4月02日12:34
https://xenospectrum.com/ai-architectural-design-multi-stage-rag-diffusion/

AIがスタイルを盗む時代に、Adobeはスタイルを守るAIを作った
2026年3月22日
https://xenospectrum.com/adobe-firefly-custom-models-platform/

>>1に>>82-83を組み合わせればイラストレーターなどの仕事をaiだけで完結させれる

>>1に下記の大規模aiが動作させれるのなら小説家などは不要になる！

AIが15万字の小説を1週間で執筆──「Claude Opus 4.6」が示した創作の未来
2026/03/16
https://news.yahoo.co.jp/articles/e130c91e2476ee3a0d69d498248d9819f654404b

AIは著作権法を壊したのではなく「元から壊れていた著作権法の仕組み」を露呈させただけ
2026年03月01日 14時00分
https://gigazine.net/news/20260301-ai-copyright-law-broken/

誰か1文字目に突っ込んでやれよ
このエイプリルフールネタ

料金を払えばAIが任意のGPLソフトを合法的に再実装するサービス「malus.sh」が登場 | 著作権法が想定しなかった抜け穴
https://iptops.com/news/1137388

>>83

２０〜３０枚の人物画像があれば動画が作成できる模様

人物画像の矛盾が起きないような動きで動画が作成できると書かれている

まずソースを盆栽で要約してからスレ立てしろよ

もっと積めるようになるからもっと売れるね！

オドロキ屋ww
　
ビックリ仰天芸人www
中身何もなしwwww

殺人をしている組織の正体不明の神の声の人物

1.対象者の思考を読み取る
2.対象者の思考を操作する

レーザーポインターで説明すると
思考の中枢は１か所なので正確に照射する必要があるので対象者の動きを把握していることは絶対条件
※自分の意識が１つなのでシングルコアで思考が２つある場合はデュアルコア

鏡などで反射させてまででもレーザーポインターの光を対象者の思考の中枢に正確に照射している状態
※思考が１つならレーザーポインターは１本照射で思考が２つならレーザーポインターは２本照射されている状態
上記のようになるように自分自身で狙った対象物が移動しても狙った個所に正確に照射する実験を行えばすべて理解できる

☠被害者から見て周囲の被害者の動きが把握できていますか？
☠周囲の加害者から見て被害者の動きが把握できていますか？
☠被害者と加害者が明白☠

オラクルだ、NVIDIAだ、ソフトバンクだ、巨額投資をぶちかましてるが、日の目を見るまえに黄昏てしまいそうだわ。

不要ってよりもGPUやNPUが対応してさらにパワーアップ

>>93

テクノロジー犯罪
◇量子力学はこの考えでよいのか
光速を超える「暗闇」の観測に成功：相対性理論を破らず50年前の予測を実証した極限の電子顕微鏡技術
2026年3月30日
xenospectrum.com/superluminal-dark-points-electron-microscopy/
↨上記のエネルギーの枝葉の交差点が量子のもつれの網目の交差地点で上記の各店のエネルギーでそのエリアを量子力学のエネルギーを利用して再現できているのなら下記の理論で完成する↨
量子コンピュータ最大の弱点「デコヒーレンス」の正体が判明。1フェムト秒で起こる“自滅”のメカニズムとは
量子力学が支配する微視的な世界では、粒子が同時に複数の状態をとり得る「重ね合わせ（スーパーポジション）」という…
2026年4月6日
xenospectrum.com/quantum-decoherence-ultrafast-collapse-mechanism/
↨上記の理論は２次元なので下記の理論の数式と組み合わせる↨
ホーキングの予言を覆す新発見。ブラックホールの「7次元の残骸」が万物の質量を生み出していた
1970年代、Stephen Hawking（スティーブン・ホーキング）が導き出した一つの計算結果が、現代物理…
2026年4月5日
xenospectrum.com/7d-geometry-black-hole-information-paradox/
>>>この7次元空間の形状は決して無秩序なものではなく、自然界の法則と整合するためには特定の数学的条件を満たす必要がある。その最有力候補の一つが、特殊な対称性を保持する「G2多様体」と呼ばれる幾何学構造である。G2多様体は、標準模型に現れる素粒子の種類や力の性質を導き出すための理想的な「容器」となることが知られていた。
>>これまでのブラックホール情報パラドックスに関する議論の多くは、この余剰次元の複雑な内部構造を捨象し、4次元時空における単純な点や球面としてブラックホールを扱ってきた。「ファイヤーウォール仮説」や「ソフトヘアー仮説」といった従来のアプローチが完全な解決に至らなかった原因は、まさにこの幾何学的な視点の欠如にある。Pinčákらのチームは、ブラックホールの深淵においてはこのG2多様体の極小構造が顕在化し、事象の地平面の物理を根本から書き換えることを示したのだ。

すべての質問にイエスかノーで答えます。必ず当ててみせます。でも正直に言うと、正解率は50%程です」

Bonsaiの反対はTensai

もともとGPU使うのが無駄なだけだったんよ
ビットコの採掘もGPUじゃないほうがいーし

軽トラの方が便利な場面でアメ車しか選択肢がなかったみたいな

一番最初のリリースの最大サイズが8Bを選んだという事は
スマホで動く事と学習コストが高価で大きいのが出来て無いのかもな

AIに文句を言っている人は使いこなせて無いことが下記から判明したな！

2025年11月リリースのAIモデル「GPT-5.1」と「Opus 4.5」がコーディングの転換点、ソフトウェアエンジニアリングを永遠に変えた

https://gigazine.net/news/20260406-ai-change-engineering/
2026年04月06日 21時00分