キーワード：LLM認知コア, エッジAI, 小型モデル, パーソナルコンピューティング, マルチモーダル, デバイスサイドファインチューニング, クラウド連携, Gemma 3nモデル, 数十億パラメータモデル, AI能力調整, ツール使用能力, 常時接続AI
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Karpathy氏が「LLM Cognitive Core」の概念を提唱、エッジAI競争が激化: Andrej Karpathy氏は、AI競争の次の焦点が「LLM Cognitive Core」になると予測しています。これは、百科事典的な知識を犠牲にして極限の能力を追求する、数十億パラメータの小型モデルです。パーソナルコンピューティングのカーネルとして、常にオンラインで、すべてのデバイスでデフォルトで実行されます。その特徴には、ネイティブなマルチモーダル、調整可能な能力、強力なツール使用能力、デバイス上でのファインチューニング、そしてクラウド上の大規模モデルとの連携などが含まれます。この構想は、Googleが発表したGemma 3nモデルと奇しくも一致します。Gemma 3nはマルチモーダル入力をサポートし、わずか2GBのRAMで動作可能であり、エッジデバイスで強力なAI能力を実現するポテンシャルを示しています。これは、パーソナルAIコンピューティング時代の到来が加速していることを予感させます (ソース: karpathy, Omar Sanseviero, zacharynado, teortaxesTex, jeremyphoward)