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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 8 件
みんなのためのAI 第6回 — 111万パラメータの拡散モデルで単語から数字を描く
"zero" と書けば0を描く条件付き拡散モデルを111万パラメータで作りました。ノイズを混ぜる forward は数式1行、復元する reverse はその1行を400回逆にたどるだけです。第5回で L1 損失が色を褪せさせた問題を拡散がどう回避するのか、そしてなぜモデルがノイズを予測するよう学習されるのかを、実際の生成結果で確認します。
2026-08-24 · 15 分で読めます #ai#diffusion#ddpm#generative#pytorch拡散 LLM が CUDA カーネルを書く — DICE と、なぜ並列生成が効きうるのか
DICE は 2026 年 2 月のプリプリントで、拡散(diffusion)大規模言語モデルが CUDA カーネル生成において同規模の自己回帰(autoregressive)モデルを上回り、新たな最高性能(SOTA)を打ち立てたと主張します。核心は、トークンを左から右へ一つずつ書く代わりに、系列全体を並列に生成し、どの位置でも非逐次的に書き直せることです。大域構造が重要なコードという課題に合いそうな性質です。著者らは CuKe という
2026-07-11 · 12 分で読めます #ai#llm#diffusion#cuda#gpuDiffusion LMの台頭 — 自己回帰の代替になり得るか
2026年6月、GoogleがDiffusionGemmaを公開し、テキスト拡散モデルがGeekNewsとHacker Newsを賑わせています。自己回帰生成の構造的限界、マスキングに基づくデノイジングの原理、ブロック単位の並列生成、4倍速いという主張の実態と品質トレードオフまで批判的に分析します。
2026-06-12 · 30 分で読めます #llm#diffusion#text-generation#gemma#inferenceDiffusion Models Deep Dive — DDPM、Latent Diffusion、Classifier-Free Guidance、DDIM、Stable Diffusion 完全攻略 (2025)
Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney、Soraの基盤となるdiffusion model。本記事ではDiffusion Modelをゼロから解剖します。Forward/Reverse diffusion process、DDPMとvariational lower bound、Score-basedの視点、DDIMによる加速sampling、U-Netアーキテクチャとcross-attention、Lat
2026-04-15 · 36 分で読めます #diffusion#generative-ai#stable-diffusion#ddpm#machine-learning2025年AI研究トレンド総整理：HuggingFace人気論文からAI研究10大トレンドまで
HuggingFaceトレンディング論文TOP10と2025年AI研究10大トレンドを開発者視点でレビュー。DeepSeek-R1の純粋RL推論、Nemotron-Cascade 30B/3B MoE、GRPO、PagedAttention、100万トークンコンテキストの限界まで。
2026-03-21 · 28 分で読めます #ai-research#papers#huggingface#reasoning#moeWan Text-to-Video/Image-to-VideoとZ Image Turbo完全分析：次世代ビデオ・画像生成モデルのアーキテクチャと活用
Wanビデオ生成モデルとZ Image Turboの完全分析。アーキテクチャ、性能、実践活用ガイド。
2026-03-01 · 54 分で読めます #wan#text-to-video#image-to-video#z-image-turbo#video-generationText-to-Imageモデル学習方法論完全ガイド: GANからFlow Matchingまで
GAN、VAE、Diffusion、Flow Matchingに至るText-to-Image生成モデルアーキテクチャの学習方法論を論文ベースで詳細に分析します。Stable Diffusion、DALL-E、Imagen、Fluxなどの主要モデルの学習戦略とファインチューニング手法を包括的に解説します。
2026-03-01 · 64 分で読めます #deep-learning#text-to-image#diffusion#stable-diffusion#generative-aiACE-Step：AI音楽生成の新パラダイム — アーキテクチャ・学習手法・実践応用の完全分析
ACE-Step音楽生成モデルのアーキテクチャ、学習方法論、テキストから音楽への生成原理を徹底分析。MusicGen、Suno、Udoioなどの競合モデルとの比較を通じて、AI音楽生成の現在と未来を考察する。
2026-03-01 · 52 分で読めます #ace-step#music-generation#ai-music#deep-learning#diffusion