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LLMを自社でホストすることで、データ、モデル、推論を自らのコントロール下に置くことが可能になります。これは、チーム、企業、国家にとって実用的な**AI主権への道です。ここでは、AI主権とは何か、どの側面と方法**で構築されるのか、LLMの自社ホスティングがどのように関与するのか、国々がこの課題にどのように対応しているのかを説明します。

大型言語モデルをローカルで実行することで、プライバシーの確保、オフラインでの利用、およびAPIコストのゼロ化が可能です。このベンチマークでは、RTX 4080上で動作する9つの人気のあるLLM（[LLMs on Ollama on an RTX 4080](https://www.glukhov.org/ja/post/2026/01/choosing-best-llm-for-ollama-on-16gb-vram-gpu/ “LLMs on Ollama on an RTX 4080”）の実際の性能が明らかになります。

RustエコシステムはAIコーディングツールやターミナルアプリケーションにおいて革新的なプロジェクトが爆発的に増加しています。 この概要では、今月のGitHub上でのトップトレンドのRustリポジトリを分析しています。

Goエコシステムは、AIツール、セルフホストアプリケーション、開発者インフラにわたる革新的なプロジェクトとともに、ますます活気づいています。この概要では、今月のGitHub上位トレンドGoリポジトリについて分析します。

今日、トップレベルの消費者向けGPUとRAMモジュールについて見てみましょう。
特に注目しているのは、RTX-5080およびRTX-5090の価格と、32GB（2x16GB）DDR5 6000です。

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell)は オーストラリアで今すぐ購入可能 の主要PC小売店で在庫あり。

グローバルDGX Sparkの価格と入手方法を ご存知の方は、オーストラリアの価格がストレージ構成や小売店によって 6,249〜7,999オーストラリアドル と幅があることをご存知でしょう。

AI生成コンテンツの増加により、新たな課題が生じています。それは、本物の人の書き方と「AIスロップ」（https://www.glukhov.org/ja/post/2025/12/ai-slop-detection/ “AIスロップ”）を区別することです。AIスロップとは、低品質で大量生産された合成テキストのことです。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築するためのものです。 しかし、これは自社ホストされたモデルと互換性があるのでしょうか？

LLM（大規模言語モデル）を本番環境で使用する際には、構造化された、型安全な出力を得ることが極めて重要です。
BAMLおよびInstructorという2つの人気のあるフレームワークは、この問題に対して異なるアプローチを取ります。

Jupyter Notebookの生産性を飛躍的に向上させるために、データサイエンスおよび開発体験を変革するための必須のショートカット、マジックコマンド、ワークフローのヒントをご活用ください。

正しいベクトルストアを選択することで、RAGアプリケーションの性能、コスト、拡張性が大きく左右されます。この包括的な比較では、2024年～2025年の最も人気のあるオプションをカバーしています。

2025年後半にかけて、メモリ市場はかつてない価格のボラティリティに直面しています。すべてのセグメントにわたってRAMの価格が急騰しており、RAM価格の急騰が深刻な状況となっています。

ローカルでのLLMの展開は、開発者や組織がプライバシーを高め、レイテンシーを減らし、AIインフラストラクチャの制御を強化するための手段として、ますます人気になってきています。

クロスモーダル埋め込みは、人工知能において画期的な進展をもたらし、統一された表現空間内で異なるデータタイプ間の理解と推論を可能にします。

現代のウェブにおいて、クッキーまたは明示的な同意なしに、あなたのデジタルアイデンティティは高度な ディジタルフィンガープリント 技術を通じて追跡されることがあります。

Linuxは、データサイエンス専門家にとって事実上のオペレーティングシステムとなり、類い稀な柔軟性、パフォーマンス、豊富なツールエコシステムを提供しています。