エッジコンピューティングへの国内投資は24年に1兆6千億円--IDC予測
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IDC Japan（IDC）は、国内エッジインフラ市場予測を発表した。これによると、2024年の国内エッジインフラ市場の支出額は、前年比12.3％増の1兆6千億円になると推計している。また、2022〜2027年の5年間における年間平均成長率（Compound Annual Growth Rate：CAGR）は12.4％で、2027年の同支出額は2兆3千億円になるとしている。 IDCは、エッジコンピューティングを「集中型データセンター（企業のデータセンターやパブリッククラウドなどのコアIT環境）の外部で実行されるITによる処理」と定義している。この処理を行うエッジインフラは、接続されたエンドポイントとコアIT環境の仲介役を担うとする。 I
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▼ 2024 (105) ► 4月 (3) ▼ 3月 (36) わたしの食卓 紙屋町店 2024年3月 汁なし担担麵 味源 汁なし担担麵 (15) 笑う門には福喜多る つけそば 三そば (2) 唐々亭 新天地店 チャーシュー盛り (26) 麺屋台 我馬 紙屋町店 ガバヤムクン ラーメンファクトリー 煮干しブラック 尾道ラーメン 暁 唐揚げセットA (40) 呉麺屋 アクアセンター街店 呉冷麺 (5) ラーメン階杉 広島八丁堀店 黒バラ海苔ラーメン (2) 麺や なかいま 煮干し濃厚鶏白湯つけ麺 鶏soba 鶏真 鶏白湯 ～溜まり醤油～ 花山椒 八丁堀店 汁なし担担麵 (20) やまふじ 月見うどん (19) うまいもん屋 おたべ ミラネーズ (5) 守家庵 味噌煮込みうどん (5) 麺屋 麻沙羅 チーズチリトマト (12) 永斗麺 紙屋町本店 サンマらーめん (19) ラーメン階杉 広島八
Amazon、「Claude 3」のAnthropicに27億5000万ドルの追加投資
米Amazonは3月28日（現地時間）、AIチャット「Claude 3」を手掛ける米Anthropicに追加投資すると発表した。投資額は27億5000万ドル（約4162億3200万円）。Amazonは昨年9月に12億5000万ドルの投資を発表し、その際に最大40億ドルを投資する計画だとしていた。今回の追加投資で完了になる。 AmazonはAntrhopicの少数株を維持し、取締役会に参加することはないとしている。 Anthropicは5日に発表したAIチャット「Claude 3」について、最上位モデルの「Opus」が多くのベンチマークで米OpenAIのGPT-4や米GoogleのGeminiなどの競合するシステムを上回る性能を発揮したと主張している。 AmazonはClaude 3発表に合わせ、AWSの一部のリージョンのAmazon BedrockでClaude 3 Sonnet（中位モデ
Intel幹部いわく「次世代AI PCには40TOPS以上のNPUが搭載されてCopilotをローカルで実行可能になる」
MicrosoftはAIアシスタント「Copilot」をWindows向けに提供していますが、記事作成時点ではCopilotによる処理はクラウド上で実行されています。新たに、Intelの幹部が「将来的にAI PCには40TOPS以上の処理性能を備えたNPUが搭載され、Copilotがローカルで実行可能になる」と発言しています。 Intel confirms Microsoft's Copilot AI will soon run locally on PCs, next-gen AI PCs require 40 TOPS of NPU performance | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-confirms-microsoft-copilot-will-soon-run-loca
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
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