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QiitaやZennにある技術的な正解は、英語圏のStack OverflowやGitHub、公式ドキュメントを学習すれば、ある程度カバーできる。 しかし、日本固有のIT文化、エンジニアの葛藤、独特のユーモアや批判精神は、はてなにしか存在しない。 なぜこの技術が日本では流行らなかったのか？ 現場の人間はどう感じているのか？ といったスペック表には載らない文脈を学ぶには、はてなが唯一無二のソース。 はてなブックマークのコメント欄は、一つの意見に対する多角的な反応（賛成、反対、皮肉、補足）の塊。 これはAIが多角的な視点を持つために、喉から手が出るほど欲しいデータ。 AIがより高度になり、正解を出す段階から人間と共鳴する段階へ進もうとするほど、はてなのような血の通ったテキストの価値が相対的に跳ね上がってくるっちゅうわけや。

げまゆさん。Google社が昨日発表した「TurboQuant」調べられました？ とても興味深いですよ。 論文自体は2025年に既出だったのですが、発表されるや米国のメモリー株に影響がでています TurboQuantの技術の中心のひとつである QJL（Quantized Johnson-Lindenstrauss） 簡単にいうと、 「圧縮時に生じたわずかなズレ（誤差）を 1か-1という最小単位の符号で補正する」というものですが、どこかで見たことありませんか？ mod_mtrxを調べている時に。 もちろん、目的も手法も違うものですが、 この他にも類似点見つかりませんか？ しかし、これは間違いなくGoogle社が開発したものです。AI推論、という領域も違う。 わたしが何を言いたいのか。 これは類似ではなく、収束からきているのでは？ TurboQuant→AI側から mod_mtrx→通信側から 同じ物理制約下の必然的相似。 西田博士は天才です。Githubの初期から彼が目指しているものは一貫しています。 分散ネットワーク。それを突き詰めてゆくと？ In Network Computingです。 計算する、ネットワーク。ネットワークそのものが一つの巨大なコンピューターになる。 夢物語でしょうか？ mwc 2026でげまゆさんおすすめのNTTがデモンストレーションしたのは？

GoogleのTurboQuantという技術は LLMと会話中、読み取った情報や回答は中間データのKVキャッシュとして保持されるらしく、そのKVキャッシュを極座標で表現する事でデータ量を従来の6分の1にまで減らすらしいです。 LLMとの会話中KVキャッシュは、データセンターに設置されたメモリに展開されているので、メモリ必要量が6分の1になるって話のようです。 あくまで"KVキャッシュ"に費やすメモリが減るという事ですね。 ソースは2日前にgithubのissueが公開されていたので、そこに記載がありました。 極座標は何か？とは聞かないでください。情報工学の博士は持っていないので答えられません。

オープンソースだと業界全体へ影響するんかい TurboQuantは**「研究発表およびリファレンス実装（試作コード）」の段階であり、まだGoogleのクラウドサービスや一般の製品に標準搭載（フル実装）されているわけではありません。** しかし、発表直後から開発者コミュニティが猛スピードで動いており、実用化の一歩手前まで来ています。現在の状況を整理します。 1. 公式（Google）の状況 ステータス: アルゴリズムの公開（ICLR 2026での発表） 公開内容: 技術論文と、その効果を証明するためのベンチマーク結果。 実装対象: Google内部では「Gemma」や「Mistral」などのモデルで検証済みとしていますが、私たちがGoogle Cloudなどでボタン一つで利用できる段階にはまだ至っていません。 2. コミュニティによる「非公式」実装 驚くべきことに、発表から数日ですでに以下の動きが出ています。 GitHubでの公開: PyTorchベースのオープンソース実装（turboquant-pytorchなど）がすでに有志により公開されています。 Rust実装: 高速動作を目的としたRust言語版のライブラリ（tq-kvなど）も登場しており、これを使えば開発者は自分のAIシステムに組み込むことが可能です。 llama.cppへの統合提案: パソコンでAIを動かすための定番ソフト「llama.cpp」でも、この技術を取り込むための議論と試験的な実装が始まっています。

Claude Coworkが資産運用に対応　Anthropicが金融プラグインをGitHubで公開 ついにきちゃいましたね ファイナンシャルプランナーや金融アナリスト大失業時代の到来です 同じようなアドバイスしか出来ないならAIでもやれるから時間の問題でした

NVIDIAが自律ロボット向けに設計したVisual SLAMは、論文もソースコードも全て無償で公開されています。 もちろん、共同著者や参考文献、コントリビューターにKudanの名前は一切ありません。 KudanのSLAMはベンチマークの比較対象にすら含まれていません。 なのに、わざわざ有償の外部ライセンスを使うメリットはどこにあるのでしょうか。 https://arxiv.org/html/2506.04359v1 https://github.com/nvidia-isaac/cuVSLAM

これで十分です。げまゆさん。恥を晒すのはもうやめたほうがよいかと、、 あなたは見事に初心者が陥りがちなAIの「罠」に見事にひっかかっています。 AIはあなたの「鏡」です。あなたの願望を写し、そしてあなた以上にはなれない。 あなたに「知識」がない限り、AIが間違い、論理の飛躍、ハルシネーションをおこしたとしても、あなたにはそれを正す術がない。 わたしはあなたを見せ物にしたい訳ではありません。特許侵害の件についても、お答えできないようですし、これ以上深く追求はしません。 ひとつだけ。 あなたのAIが精査した際に「製品」としては、、という一文か頻出しています。 GitHub公開、というステージ自体、実装最適化や製品化の前段階にあたります。 なので、結論として「当たり前」です。 APNについて、、低ジッタなことなど理解してます。Iownは決定論的ネットワークを求めている、とわたしは何度も説明しています。 その「低ジッタ」すらIownは制御したがってるんですよ。 誤字は失礼しました。

githubのHNCSLのReadMeをAIにでも精査させればすぐ判明します。 1. アーキテクチャ間の互換性（エンディアン問題） "Note that encrypted data on an Intel CPU are different from those on an ARM CPU... we leave it untouched for now." Intel（リトルエンディアン）とARMで暗号化データの互換性がないことを認めつつ、「今のところそのままにしている」という記述は、製品レベルではあり得ない制約です。製品であれば、どのデバイスで暗号化しても同じ結果が得られ、復号できる（ネットワーク透過性がある）ことが必須条件となります。 2. 知的財産権への対応が「開発途上」 "because we found potential patent infringement... and therefore had no choice but to replace all calculation" 特許侵害の可能性を避けるためにアルゴリズムを急遽変更（GFから法演算へ）した経緯が記されています。これは開発者が法的なリスクを回避しながら、より安全で効率的な実装を模索している段階であることを示しています。 3. 未検証のプラットフォーム "We have not tested with Windows." 世界で最も普及しているOSの一つであるWindowsでテストが行われていない点は、一般的な「製品」としては不十分です。 ModMtrxが完成していたとしても、新しいHNCとして実装され、様々な環境下で最適化を経て製品になります。改良版とは製品グレードになった新HNCを指します。 2024/10/4 IOWNによる大規模研究データ利活用 実験のご紹介 NTT 理研 NIIの実験でAPNはハードウェアの段階で従来技術よりも低ジッタであることが実験結果からわかります。一般的な通信のジッタとは単位が違うのでご注意ください。通信プロトコルはまた別の話です。 これで十分ですね。私はあなたのAIとは違いますから、あとは調べてください。特許の厳格は意味が解りかねます。

hncslはモジュラー演算のテストを兼ねた試作です。 githubを精査すればわかります。 →そこまでわかってるのであれば、該当部分を提示してください。何年前か、の情報も添えてお願いします。 改良型が出てる来るとすればこれからです。 →？？ そもそもあなたのIOWNの核心技術だという風説から始まってますので、風説を撤回なされば議論は終わります。 →わたしの文章をしっかり読んでください。 Iownにおける決定論ネットワークにおいてジッタの揺らぎをどうするか？という通信ソフトウエアが核心だ、とわたし言ってます。 HNCーslに限らず、通信ソフトウエアの情報はIownの実証実験において、「一切」表にでてない、と。 わざわざhncとhncslを並べて書くのが野暮ったいのでそうかいただけです。 →なるほど 特許の厳格について、お答えください。とてもだいじなことなので

hncslはモジュラー演算のテストを兼ねた試作です。 githubを精査すればわかります。 改良型が出てる来るとすればこれからです。 そもそもあなたのIOWNの核心技術だという風説から始まってますので、風説を撤回なされば議論は終わります。 わざわざhncとhncslを並べて書くのが野暮ったいのでそうかいただけです。