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AI サポートの再考：ハイブリッド AI アーキテクチャによる安全・高精度な対応

顧客が求める安全性、精度、低遅延を実現するため、データ漏洩や企業声調の逸脱を防ぐハイブリッド AI アーキテクチャの重要性を論じる。

Baseten Engineering が、GPT-2 から Kimi K3 に至る AI モデルの進化過程を解説した記事を発表した。

Kimi K3 は昨年の Linear モデルの生産向け拡張版で、推論効率向上とネイティブなマルチモーダルサポートを備える。

Sebastian Raschka は、推論モデルやエージェントワークフローの増加に伴い、コンテキスト効率を重視する新しい LLM アーキテクチャが注目されていると指摘し、KV キャッシュサイズ削減のための KV シェアリングや mHC などの技術動向を紹介している。

著者が過去数年にわたり解説してきたLLMアーキテクチャを収集・整理し、45種類のアーキテクチャギャラリーを作成した。

Jim Gough氏が、安全なAPI接続の複雑さを管理する方法を説明し、開発者とセキュリティのギャップを埋めるためのCommon Architecture Language Model（CALM）フレームワークを共有した。