Claude 4をCursorで素早く活用する方法 CursorPositionがClaude 4をリリース直後に統合したとは、想像もしていませんでした——そのスピードはまさに稲妻です！ How to Quickly Use Claude 4 on Cursor for Advanced AI Tasks さらに、CursorでClaude 4を使うと限定的な無料提供があります： - 「claude-4-sonnet」の一度の使用は0.5リクエストしかかかりません。「claude-3.7-sonnet」と比べて50%も安くなります。 - 「claude-4-sonnet (thinking)」の一度の使用では0.75リクエストしかかかりません。これは「claude-3.7-sonnet (thinking)」と比較して驚異的な62.5%の割引になります。 Claude 4は決して手頃な価格ではありませんが、Cursorはユーザーを引き込むために全力を尽くしているようです。 How to Quickly Use…
カーソル、クラウド4.0の出力をサポート開始：高品質だが高コスト 今朝、私は0.5アップデートを体験しました。クラウド4.0は4つの新しいモデルをリリースしましたが、言っときますが、クラウド4.0を使うにはそれなりのコストがかかります。バージョン3と同じ料金体系で、さらに、試す機会を得ることさえ非常に難しいです。今朝だけで、私は3回から4回ほど試みましたが、それぞれの試みで18から20個の高速アドバンスドトークンを使ってしまいました。 カーソル、クラウド4.0の出力をサポート開始：高品質だが高コスト 請求の更新後、今朝行った簡単なトークンテストの最終画像をご覧ください。消費はかなりありました——私の高速アドバンスドトークンが大量に減りました。さらに、追加料金もかかります。デフォルトではまず500個の高速アドバンスドトークンが引き落とされ、それがなくなったら追加料金が発生します。 カーソル、クラウド4.0の出力をサポート開始：高品質だが高コスト 興味深いことに、追加の請求は古いレートに従っているようです：トークンあたり約$0.05から$0.3です。もし私があなたなら、無料のディープシークオプションと組み合わせることをお勧めします。もう一つの秘密を教えましょう：特別なトリックなしで、現在の0.5倍割引でクラウド4.0のソネット機能を使用すると、生成サイクルが無限に続きます。 カーソル、クラウド4.0の出力をサポート開始：高品質だが高コスト しかし、最終的にアウトプットに切り替えるとループが壊れました。結果として、50個以上の高速アドバンスドトークンが燃え尽きましたが、300行を超えるGoベースのウェブクローラーを作成することができました。その結果は非常に満足できるもので、バージョン3.7を大きく上回りました。最終的な統計はシンプルで非公式ですが——興味があれば、ぜひ自分で試してみてください。 今日、私は気づきましたが、バージョン3.7と4の無制限の無料利用は過去のこととなりました。無料アクセスは完全に終了しました。カーソルがついに動きを見せました。 カーソルプロアカウントを共有したい場合は、私に連絡してください。わずか9.9元で、4人分のグループプランに参加でき、500個の高速アドバンスドトークンが含まれており、最大追加請求額は$21（800-1000個の高速アドバンスドリクエスト相当）です。ただし、これはカーソル教育アカウントや四半期契約ではありません。
AIマジックブラシ「馬良ツール」で単一の写真を3D都市に変換 プリンストン大学、コロンビア大学、そしてサイバーエバーAIは共同で、3DTownフレームワークを発表しました。これは、一枚の俯瞰画像から現実感のある3D街並みを生成する画期的なツールです。驚くべきことに、このプロセスにはトレーニングが不要で、事前に訓練された3Dオブジェクトジェネレーターを使用して、これらの活気あるシーンを生み出します。 Turn Single Photo into 3D City with AI Magic Brush Ma Liang Tool 従来の3Dモデリングは、高価な機器の必要性、膨大なデータ収集の要請、そして時間と専門知識を要する労働集約的な作業によって長年妨げられてきました。AIは3Dオブジェクトの生成において大きな進展を遂げてきましたが、複雑なシーンを扱う際には幾何学的な不整合や論理的に不合理なレイアウト、低品質なメッシュなどがしばしば発生します。 Turn Single Photo into 3D City with AI Magic Brush Ma Liang Tool 3DTownは「分割して征服する」アプローチにより、これらの課題を解決し、俯瞰画像を重複する領域に分割して、ピースごとに3Dコンテンツを生成します。この方法は解像度と詳細度を向上させるとともに、画像入力とその3D対応物の正確な一致を保証します。さらに、空間認識型の3Dインペイント技術により、欠けた構造をスムーズに埋め込み、全体的なシーンの連続性を維持します。…
RTX5060 GPU フレーム生成：RTX4060 より 25% 高速化でゲームパフォーマンス向上 Nvidia の RTX 5060 は、最新の GPU プレビューにおけるフレーム生成において、その前世代である RTX 4060 に対して驚異的な 25% の性能向上を達成しています。しかし、より強力な RTX 5060 Ti 8GB と比較すると、約 15% 弱い結果に留まっています。RTX 5060 のプレリリースドライバーはレビュアーには提供されませんでしたが、Nvidia は一部のメディアに今後の RTX 5060…
RX 9070 XT パフォーマンステスト：詳細な結果と分析が公開 Nvidiaが最近RTX 50シリーズ全体のパフォーマンステストを終えた後、AMDは次世代RX 90シリーズグラフィックスカード（RDNA 4アーキテクチャベース）のベンチマーク結果を発表しました。これはハイエンドのRX 9070 XTと比較的手頃な価格のRX 9070モデルを含みます。 RX 9070 XT パフォーマンステスト：詳細な結果と分析が公開 RDNA 4アーキテクチャはその前世代であるRDNA 3に比べて先進的なレイトレーシングユニットとAIアクセラレーターを導入しており、レイトレーシングとAIアクセラレーションの両方で大幅な向上をもたらしています。レイトレーシングのパフォーマンスは前世代比で30%以上向上しています。さらに、高度な4nm製造プロセスのおかげでエネルギー効率も著しく改善しました。 RX 9070 XT パフォーマンステスト：詳細な結果と分析が公開 約300Wの消費電力で動作するRX 9070 XTは、同じ消費電力のRX 7900 XT（ほぼRX 7900 XTXに匹敵）を上回り、ラスタライゼーション性能はRTX 5070…
ローカルに展開されたLLMユーザーエクスペリエンス：メリット、課題、パフォーマンスの洞察 最近、大規模言語モデルをローカルに展開するためのチュートリアルが爆発的に増えています。今日は、RTX 5090セットアップで巨大なAIモデルを動かす私の実体験をお届けします——良い面、悪い面、そして驚くべき現実についてです。 Locally Deployed LLM User Experience: Benefits, Challenges & Performance Insights **私のパワフルなセットアップ:** - GPU: ビーストリーなRTX 5090 (32GB VRAM) - CPU: フラッグシップi9-14900K - RAM: 64GBの高速メモリ - テストしたモデル: qwqとdeepseek r1の32B…
NVIDIA RTX 5090 vs 5090D: ゲーマー向けに説明された主要なAIパフォーマンスの違い 私は、Mobulan（有名なBilibiliのテックインフルエンサー）と肩を並べて比較を行い、mmapeakというオープンソースのベンチマークツールを使用しました。このツールはGPU行列乗算と蓄積（MMA）ピークパフォーマンスを測定するために設計されています。テストは同一の条件（Ubuntu 24.04、CUDA 12.8）で実行されました。追加のベンチマークデータについては、以下のsahalakaによるNGAフォーラムの包括的な分析をご覧ください。 NVIDIA RTX 5090 vs 5090D: ゲーマー向けに説明された主要なAIパフォーマンスの違い 結果は雄弁です：図1および図2で明らかに示されているように、選択された混合精度およびFP8ベンチマークにおいて、5090はその5090Dに対し驚異的な70%以上も優れたパフォーマンスを発揮しました。この劇的な差は、5090が専門的な行列演算に対して卓越した計算能力を持っていることを示しています。 NVIDIA RTX 5090 vs 5090D: ゲーマー向けに説明された主要なAIパフォーマンスの違い ただし、私は依然として国内ユーザーには5090の購入を控えるよう警告します（保証に関する問題は依然として深刻です）。AI専門家であっても同様です。現実世界でのアプリケーションでは、特に業界標準のFP32およびFP16操作において、両方のGPUが同等の結果を提供するため、性能の違いはほとんど見られないでしょう。ゲームやプロフェッショナルアプリケーションでは？ほぼ互角です。 ベンチマークツール: mmapeak (GitHub) – 開発者に感謝 BilibiliのMobulanによるFP32/FP16比較テストに拍手: BV1JidsYDE2L…
Googleの第7世代アイアーノウッドTPU：機械学習とクラウドコンピューティング向け次世代AIアクセラレーター 🔥 ラスベガスで開催された興奮に満ちたCloud Nextカンファレンスにおいて、Googleは画期的な第七世代テンソルプロセッシングユニット（TPU）——アイアーノウッドを発表し、大きな話題を集めました。同社は驚異的な性能指標を明らかにしました：各アイアーノウッドポッドが驚異的な42エクサフロップ以上の演算能力を提供し、現在世界最速のスーパーコンピューターであるエルキャピタンを24倍上回る性能を誇ります。 Googleの第7世代アイアーノウッドTPU：機械学習とクラウドコンピューティング向け次世代AIアクセラレーター GoogleはこのアーキテクチャがAIコンピューティングにおける重要な進化を示すものであり、「推論中心」のパラダイムへのシフトを強調しました。 💜 前世代のTPUが「トレーニング＋推論」のバランスを取っていたのに対し、アイアーノウッドはデプロイ後のモデル運用を革新し、推論タスクに特化しています。各パワフルなポッドには9,000を超える最先端チップが搭載されており、そのエネルギー効率は前世代の2倍に達します。この革新により、単にパフォーマンスが向上するだけでなく、生成型AIのエネルギー消費を削減し、持続可能なスケーリングを実現します。 💛 ソフトウェアの面では、GoogleはゲームチェンジャーとなるGemini 2.5 Flashを導入し、Geminiモデルラインアップを強化しました。従来のモデルが即座の答えを返すのに対し、この革新的シリーズは高度なマルチステップ推論と反射能力を備え、精密な金融予測から革命的な製薬研究まで、複雑なアプリケーションの潜在能力を最大限に引き出します。
OpenAI GPT-4.1リリース：より強力なAI機能と手頃な価格について説明 先ほど、OpenAIは三つの新しいモデルをリリースしました： GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano。 これらのモデルは、GPT-4oおよびGPT-4o mini（図2️⃣）を総合的に上回っています。 さらに、GPT-4.5よりも優れています（少し抽象的ですが、4.1 ＞ 4.5 笑）。 （ただし、これらはAPI経由でのみ利用可能です。） OpenAI GPT-4.1 Release: More Powerful AI Features & Affordable Pricing Explained GPT-4.1ファミリーは、コーディングと指示に従う能力で大幅な改善が見られます。 すべてのモデルが100万トークンのコンテキスト長を特徴としています（図3️⃣、Cyber Zen Heart提供）。 OpenAI GPT-4.1…
GPT-4.1 vs GPT-4o: OpenAIの最新AIモデルはあらゆる面で優位に立つ 画期的な三兄弟が登場：GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano——これらはその前世代を凌ぐ驚異的な進化を遂げ、特にコーディング能力と指示実行において卓越している。これらのパワーハウスモデルは、100万トークンという広大なコンテキストウィンドウを持ち、長文処理能力において新たな境地を切り開いている。GPT-4.1が最先端の機能で業界ベンチマークを圧倒する様子をご覧ください： GPT-4.1 vs GPT-4o: OpenAI's Latest AI Model Outperforms in Every Aspect **コーディングの達人**: 競争相手を圧倒し、SWE-benchで54.6%のパスレートを達成——これはGPT-4oより21.4%高く、GPT-4.5より26.6%高い結果でコーディングの頂点に立つ。 **精密な指示実行**: ScaleのMultiChallengeにおいて、GPT-4.1は38.3%を記録し、GPT-4oよりも10.5%高い指示フォローアップ能力を示した。 GPT-4.1 vs GPT-4o: OpenAI's Latest AI Model Outperforms…
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