録音を手元で文字起こしするNemotron 3.5 Transcribe 言語・GPU・校正費を先に測る
会議や講義の録音を自社環境で処理するなら、対応言語の数より先に、実際の音声で誤り方と校正時間を測る必要がある。Nemotron 3.5 Transcribeは録音後の処理を想定したオープンウエイトモデルで、GPU、ライセンス、保存期間、話者表示の扱いまで一つの受け入れ表に置く。
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Excel関数は4つから SUM・IF・COUNTIF・XLOOKUPの基本
集計や条件分岐、検索を一つの関数で済ませても、参照範囲やデータ形式がずれていれば結果は正しくならない。数式の構造を先に押さえ、SUM、IF、COUNTIF、XLOOKUPを仕事別に選んで検算するのが基本となる。
OTT動画配信の仕組み ライブ・VOD・IPTVを分ける三つの基準
一般のインターネットを通じて映像を届けるOTTは、ライブとVODの両方で使われる。HLSやMPEG-DASHでは、回線状況に合わせて複数の画質から受信する映像を切り替える。
企業のAIモデル選定 精度・費用・データ・更新を測る六つの基準
生成AIの業務利用では、最高性能のモデルでも費用、応答時間、データの扱いが現場の条件に合わなければ運用は続かない。先に合格基準と失敗時の損失を決め、同じ評価データで候補を測った後に、版管理と切り替え方まで選定記録へ残す。
OpenAI、LunaのAPI料金を8割下げ 中国勢台頭で変わるモデル選定
生成AIの業務利用では、処理が長期化するほどトークン費用の管理が難しくなる。OpenAIはGPT-5.6 LunaのAPI料金を8割、Terraを2割引き下げ、中国の低価格・オープンウェイトモデルが伸びる市場で競争を一段と強めた。
企業のAIアクセラレーター選定 GPU・ASICを比べる六項目
AIアクセラレーターは、カタログ上の演算性能だけで選ぶと、入力処理やメモリー、低い稼働率が隠れた費用になる。モデルの変更頻度から3年間の総保有費用までを同じ表に置き、自社の通常時、ピーク時、障害時の負荷で候補を比べる。
AIラックの電力密度設計 搬入前に詰める電源・冷却・床荷重・冗長化
AIサーバーのラック消費電力は、NVIDIAの構成例だけでもH100の40.8kWからGB200の約120kWまで開きがあり、従来設備の平均値を流用すると受電と冷却の不足が搬入後に表面化する。実機の部品表からピーク負荷を積み上げ、電源経路、液冷と空冷、床荷重、ネットワークを同じ容量表で照合してから障害時を含む統合試験へ進む。
Coldcardの秘密鍵を弱めた乱数生成 設定値「0」を見逃した5年
Coldcardの一部ファームウェアで作られたシードは、装置が正常に動いて見える一方、秘密鍵の基になる乱数の予測困難性が失われていた。原因は、無効を示す設定値「0」をライブラリーが有効と扱い、ハードウェア乱数ではなく決定論的な代替処理を呼び出したことにある。