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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 79 件
Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャ完全分析
Sparse MoEの原理からMixtral、DeepSeek-V3のMoE実装、ルーティング戦略、ロードバランシングまで、MoEアーキテクチャを完全分析します。
2026-03-03 · 9 分で読めます #ai-papers#moe#mixtral#deepseek#2026-03RWKV-7 "Goose" アーキテクチャ分析 — Transformerを超える線形時間モデル
RWKV-7 GooseのDynamic State Evolutionメカニズム、TC0限界突破、Transformer比較性能を論文ベースで分析します。定数メモリ＋線形時間推論を実現する次世代アーキテクチャです。
2026-03-03 · 11 分で読めます #ai-papers#rwkv#linear-attention#sequence-modeling#2026-03RWKV: Transformer時代のRNN再発明 — v4からv7 Gooseまで
TransformerのO(N²)限界を克服するRWKVアーキテクチャを分析します。Linear AttentionとRNNの融合、選択的状態空間メカニズム、v7 Gooseの革新までコード付きで解説します。
2026-03-03 · 12 分で読めます #ai-papers#rwkv#rnn#linear-attention#state-space-modelDiffusion Transformer（DiT）アーキテクチャ分析：U-NetからTransformerへの転換
Scalable Diffusion Models with Transformers（DiT）論文を分析します。U-Netベースの拡散モデルの限界を超えてTransformerバックボーンへ転換した背景、adaLN-Zero条件付け、スケーリング則、SORA/DALL-E 3への影響まで解説します。
2026-03-03 · 14 分で読めます #ai-papers#diffusion-transformer#dit#generative-ai#image-generationNeMo Guardrails完全ガイド：LLMアプリケーションにプログラマブルなセーフティガードを構築する
NVIDIA NeMo Guardrailsを使用してLLMベースのアプリケーションに入出力モデレーション、トピック制御、ハルシネーション検知などプログラマブルなセーフティガードを構築する方法を実践します。
2026-03-03 · 34 分で読めます #ai-papers#nemo-guardrails#llm-safety#nvidia#guardrailsMamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 論文分析
Transformerの代替として注目されるMambaアーキテクチャを徹底分析します。Selective State Space Modelの核心アイデア、ハードウェア最適化アルゴリズム、実験結果まで、論文の主要内容をコードとともに解説します。
2026-03-02 · 11 分で読めます #ai-papers#mamba#ssm#state-space-model#transformer강화학습(Reinforcement Learning) 완벽 가이드: 이론부터 최신 알고리즘, 실전 구현까지
강화학습의 핵심 이론인 MDP, Bellman 방정식부터 Q-Learning, DQN, Policy Gradient, A3C, PPO, SAC까지 주요 알고리즘을 수식으로 유도하고, RLHF, AlphaGo, 로보틱스 응용 사례와 PyTorch 구현 예제를 총정리한다.
2026-03-01 · 69 分で読めます #reinforcement-learning#deep-learning#dqn#ppo#rlhfGAN論文完全分析：生成的敵対ネットワークが切り開いたAI生成モデルの時代
Ian Goodfellowの原論文からDCGAN、WGAN、Progressive GAN、StyleGANまで -- 生成的敵対ネットワークの核心理論であるminimaxゲーム、Nash均衡、学習不安定性の解決法を数式とともに分析し、GAN系譜の進化を総整理する。
2026-03-01 · 52 分で読めます #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generationLoRA: 大規模言語モデルの効率的ファインチューニング論文分析
LoRA（Low-Rank Adaptation）論文の核心原理を数学的に分析し、HuggingFace PEFTを活用した実践的な適用方法をまとめる。
2026-03-01 · 26 分で読めます #ai-papers#lora#fine-tuning#llm#peftFlashAttention: GPUメモリ階層を活用したアテンション最適化の分析
FlashAttention論文をレビューし、GPU HBM/SRAMメモリ階層を活用したIO-awareアテンション最適化の原理を詳細に分析する。
2026-03-01 · 27 分で読めます #ai-papers#flash-attention#gpu#optimization#transformerAttention Is All You Need - Transformer論文の完全分析
Transformerアーキテクチャの基盤である「Attention Is All You Need」論文を、Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encodingなどのコアメカニズムを一つずつ分析する。
2026-03-01 · 27 分で読めます #ai-papers#transformer#deep-learning#attentionGPTシリーズ論文完全分析：GPT-1からGPT-4まで、言語モデルが世界を変えるまでの軌跡
OpenAIのGPTシリーズを世代別に完全分析する。GPT-1の教師なし事前学習、GPT-2のZero-shot学習、GPT-3のIn-context LearningとScaling Law、InstructGPTのRLHF、GPT-4のマルチモーダルまで — 各論文の核心的貢献とアーキテクチャの進化を数式とともに整理する。
2026-03-01 · 58 分で読めます #gpt#openai#language-model#transformer#pre-trainingOpenAI Codex完全分析：AIコード生成の誕生からクラウドコーディングエージェントの進化まで
OpenAI Codexの完全分析。AIコード生成の歴史からクラウドベースのコーディングエージェントへの進化まで。
2026-03-01 · 51 分で読めます #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-codingSegment Anything Model 完全攻略：SAM 1 → SAM 2 → SAM 3 論文分析と実践ガイド
Meta AIのSegment Anything Model（SAM）シリーズを完全攻略する。SAM 1（画像プロンプタブルセグメンテーション）、SAM 2（動画リアルタイムセグメンテーション）、SAM 3（概念認識セグメンテーション）まで、アーキテクチャ、データセット、核心的イノベーション、性能ベンチマーク、そしてインストール・実行方法を総まとめする。
2026-03-01 · 26 分で読めます #sam#segment-anything#computer-vision#image-segmentation#video-segmentationResNet論文の徹底分析：残差結合（Residual Connection）がディープラーニングの深さの限界を突破した方法
Microsoft ResearchのResNet論文を深層分析する。Degradation問題の発見、Skip Connectionの数学的原理、Bottleneck構造、ImageNet ILSVRC 2015優勝アーキテクチャを数式とコードで整理し、ResNetが現代ディープラーニングに与えた影響を展望する。
2026-03-01 · 42 分で読めます #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classificationVision Transformer（ViT）論文の徹底分析：1枚の画像は16x16の単語に値する
GoogleのViT論文を深層分析する。画像をパッチシーケンスに変換する革新的アプローチ、Patch EmbeddingとPosition Embeddingの原理、CNN比での性能とデータ効率性のトレードオフ、そしてDeiT、Swin Transformer、BEiTなどの後続研究まで総整理する。
2026-03-01 · 43 分で読めます #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classificationRAG: Retrieval-Augmented Generation 論文分析と実践アーキテクチャ
RAG論文の核心概念を分析し、Chunking戦略、Vector DB選択、Advanced RAGパターンなどプロダクションレベルのRAGシステム設計をまとめる。
2026-03-01 · 36 分で読めます #ai-papers#rag#llm#vector-database#langchainDDPM論文完全分析：ノイズから画像を生み出す拡散モデルの数学と原理
Ho et al.のDDPM論文を深層分析する。Forward/Reverse diffusion process、変分下限（ELBO）、ノイズスケジューリング、単純化された学習目標（simplified objective）を数式で導出し、DDIM、Latent Diffusion、Stable Diffusionへの進化まで総整理する。
2026-03-01 · 45 分で読めます #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusionBERT論文完全分析：双方向TransformerがNLPの構図を変えた方法
GoogleのBERT論文を深層分析する。Masked Language Model（MLM）とNext Sentence Prediction（NSP）による双方向事前学習、Fine-tuning戦略、そして11個のNLPベンチマークを席巻したアーキテクチャの核心原理を数式とコード例で整理する。
2026-03-01 · 41 分で読めます #bert#nlp#transformer#pre-training#fine-tuning