Nvidia、LLMコストを8分の1に削減、AI推論に革命

Nvidiaの研究者たちは、VentureBeatによると、大規模言語モデル（LLM）の推論におけるメモリコストを最大8分の1に削減できる新しい技術、動的メモリ疎化（DMS）を開発しました。この画期的な技術は、VentureBeatが報じているように、OpenClawのようなAIエージェントに関連するセキュリティリスクへの懸念が高まる中で登場しました。OpenClawは、企業のマシンへの導入が急速に増加しています。一方、コンピューティングの状況は進化を続けており、Wiredが強調しているように、ゲーミングノートPCから代替モバイルオペレーティングシステムまで、さまざまな選択肢があります。

DMS技術は、LLMがプロンプトを処理し、問題を推論するために使用する一時的なメモリであるキーバリュー（KV）キャッシュを圧縮します。実験によると、DMSはLLMが精度を犠牲にすることなく、より長く「思考」し、より多くの解決策を探求することを可能にすると、VentureBeatは報じています。この進歩は、LLMの効率性とアクセシビリティに大きな影響を与える可能性があります。

同時に、OpenClawのようなAIエージェントの急速な普及は、セキュリティ上の懸念を引き起こしています。VentureBeatによると、OpenClawの導入は、およそ1,000件から1週間足らずで21,000件以上の公開された導入へと急増しました。この増加により、従業員が単一行のインストールコマンドでOpenClawを企業のマシンに導入し、自律型エージェントが機密データやシステムにアクセスできるようになりました。ワンクリックのリモートコード実行の脆弱性であるCVE-2026-25253により、攻撃者は認証トークンを盗み、完全なゲートウェイ侵害を達成できると、VentureBeatは指摘しました。

進化する技術的状況は、消費者にもさまざまな選択肢を提供しています。Wiredは、パフォーマンス重視のモデルから薄さやコストを優先するものまで、ゲーミングノートPCで利用可能な多様なオプションを強調しました。この記事では、Googleとそのサービスを排除する代替モバイルオペレーティングシステムへの関心の高まりについても議論しました。

ソフトウェア開発の分野でも、LLMの使用は進化しています。Hacker Newsは、LLM対応のソフトウェア開発における検証可能な正確性の重要性について議論し、より堅牢で信頼性の高いアプリケーションを構築するための潜在的なツールとして、色付きPetriネット（CPN）を挙げています。Petriネットの拡張であるCPNは、複雑なシステムのモデリングを可能にし、LLMのパフォーマンスとセキュリティを向上させるために使用できます。