【11/04】SLM台頭で計算コスト5%未満達成と推論エラー修正技術が登場【今朝のAIニュース】米国AI解読ch

MIT Technology Reviewが2025年の10大ブレークスルー技術にSmall Language Modelsを選定。従来の巨大モデルから小型で効率的なモデルへのトレンド転換が明確化し、計算コストを5%未満に削減。一方でMetaはLLM推論の正しさを予測し誤りを修正するCircuit-based Reasoning Verification技術を開発。推論コストは2年間で1000分の1に低下しWeb検索と同等のコストを実現。

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・MIT選定の10大技術SLMsが示す効率性優先のパラダイムシフトと市場成長予測
・Meta LLaMA 4のマルチモーダル対応と200言語対応の技術詳細
・MetaのCRV技術がLLM推論エラーをリアルタイム修正する仕組み
・Chain-of-Thought推論の限界研究が明らかにした過剰思考のリスク
・LLM推論コストが18ヶ月で280倍以上減少した技術革新の背景
・Anthropic Claudeが企業向けLLM市場シェア32%獲得でトップに躍進
・環境負荷とデータ枯渇問題がAI開発の方向性に与える影響分析
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・Boston Institute of Analytics https://bostoninstituteofanalytics.or...
・MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/2025...
・Harvard Business Review https://hbr.org/2025/09/the-case-for-...
・World Economic Forum https://www.weforum.org/stories/2025/...
・Meta AI Blog https://ai.meta.com/blog/llama-4-mult...
・Proffiz https://proffiz.com/large-language-mo...
・VentureBeat https://venturebeat.com/ai/meta-resea...
・AryaXAI https://www.aryaxai.com/article/top-a...
・AI and Big Data Expo https://www.artificialintelligence-ne...
・Stanford HAI https://hai.stanford.edu/ai-index/202...
・Menlo Ventures https://menlovc.com/perspective/2025-...
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#SLM #推論コスト #LLaMA4 #CRV技術 #Claude #AI効率化
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