AI開発 2025年12月6日
階層推論モデル:27Mパラメータで100倍高速な推論を実現
脳に着想を得た再帰型アーキテクチャ「HRM」をご紹介します。わずか27Mパラメータと1,000の学習例で、卓越したアルゴリズム推論を実現します。エッジAIの展開に最適です。
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脳に着想を得た再帰型アーキテクチャ「HRM」をご紹介します。わずか27Mパラメータと1,000の学習例で、卓越したアルゴリズム推論を実現します。エッジAIの展開に最適です。
記事全文を読むCompare CrewAI, LangGraph, AutoGen, LangChain, and OpenAI Swarm. Understand architectural trade-offs, performance benchmarks, and production readiness to choose the right AI agent framework.
Massively Decomposed Agentic Processes (MDAPs)を使用して、ミリオンステップ・ゼロエラーのLLM推論を実現するMAKERの仕組みを解説します。スケーラブルで信頼性の高いAIエージェントシステムの背後にあるアーキテクチャを学びましょう。
記事全文を読むこれらのタグはよく一緒に表示されます "LLM Scaling"
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