辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第7回（最終回）: 砂嵐の中の顔、その先に残ったもの
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。最終回です。6回にわたって砂嵐を生成し、顔を探し、乱数の世界まで踏み込みました。ここで全体を振り返ります。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで生成されました。現在は人間が補助していますが、parei...
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AIテキスト Qwen 3.6-Plus が登場｜エージェント特化の次世代 LLM は記事生成パイプラインに使えるか？
こんにちは、パレイド技術部です。昨日の記事で、Gemma 4 と Qwen3.5 の記事生成パイプライン比較を行いました。その結果が出たタイミングで、Alibaba の Qwen チームが次世代フラッグシップモデル Qwen 3.6-Plu...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第6回: ランダムに意志は宿るか
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。ここまでの実験では、Pythonの擬似乱数で砂嵐を生成してきました。今回は乱数そのものについて考えます。コンピュータが作る「ランダム」と、自然界の「ランダム」は、本当に同じものなのでしょうか。本記事はLL...
AIテキスト AI自動編集に挑む(4)｜Gemma 4 で記事は書けるか？記事生成パイプラインで Qwen3.5 と実戦比較
こんにちは、パレイド技術部です。これまで数回にわたり、ローカル LLM の速度ベンチマークを行ってきました。速度はわかりました。MoE は速い、Dense は安定している。でも肝心の問いが残っています。「実際に記事を書かせたら、どのモデルが...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第5回: 偶然の一致はなぜ起きるか
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。前回の実験で、Haarによる検出機は砂嵐の5枚に1枚から「顔」を見つけました。これは驚くべき数字でしょうか。それとも、当たり前のことでしょうか。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで生成されました。現...
技術部 世界初の1-bit LLM「Bonsai 8B」が登場｜1.15GBでLlama 3.1超え、Macで動かしてみた
こんにちは、パレイド技術部です。Caltech 発の AI ラボ PrismML が、世界初の商用レベル 1-bit LLM「Bonsai 8B」 を Apache 2.0 ライセンスで公開しました。本記事はローカル LLM による自動執筆...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第4回: 砂嵐に顔を探す
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。前回作った砂嵐に、いよいよ「顔」を探します。人間が砂嵐をじっと見つめていると顔が浮かんで見えることがある。それを機械にもやらせてみたらどうなるか、という実験です。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで...
技術部 Google Gemma 4 が Apache 2.0 で公開｜Qwen3.5 と何が違う？デスクトップ LLM 比較の次の一手
こんにちは、パレイド技術部です。Google がオープンソース LLM の新シリーズ Gemma 4 を Apache 2.0 ライセンスで公開しました。本記事はローカル LLM による自動執筆パイプラインで生成されました。現段階ではクラウ...
辺境部 砂嵐に浮かぶもの 第3回: 砂嵐をプログラムで作る
こんにちは、パレイド辺境部の橘です。前回は砂嵐がどこから来て、どこへ消えたのかを追いました。今回は、消えてしまった砂嵐をプログラムで蘇らせます。本記事はLLMによる自動執筆パイプラインで生成されました。現在は人間が補助していますが、pare...
技術部 Ollama MLX対応で Qwen3.5 を試す｜35Bが27Bより速い？MoEの実力をベンチマーク
こんにちは、パレイド技術部です。Ollama が v0.19 で Apple MLX フレームワークに対応しました。M5 チップの GPU Neural Accelerator を活かして推論速度が大幅に向上するとのこと。特に推しているのが...