
フロンティア・レーダー特集|エッジとリアルタイム性:VLA と世界行動モデルのレイテンシ予算はどこに使われているか
レーダー 9 月アーカイブの 9 件のミリ秒値:Rolling-WAM は再計画周期 978→215 ms、早期退出と少ステップ化で約 8 割減。量子化は実測で省メモリだが低速。

レーダー 9 月アーカイブの 9 件のミリ秒値:Rolling-WAM は再計画周期 978→215 ms、早期退出と少ステップ化で約 8 割減。量子化は実測で省メモリだが低速。

2026-10-13 更新。15 回を中国語・英語・日本語で公開。動画、教材、出典を用意しています。詳しい解説と練習はログインが必要です。

なぜ今なのか、データ・モデル・計算資源の 3 本の曲線。日本語動画、解説、確認問題、出典をこのページにまとめました(2026-10-04 更新)。

フィジカルAIとは何か、会話するAIから手を動かすAIへ。日本語動画、解説、確認問題、出典をこのページにまとめました(2026-10-03 更新)。

シミュレーションの記録を、ブラウザ再生、ハッシュ検証付きの生データ、3D シーンにまとめます。中心は SmolVLA の閉ループ 30 回のペア実験です。

身体性AIの動向を毎日最大 8 件選び、8 レーンに分類して O/R/M の証拠レベルを付ける朝刊。ルールは公開され、標準ライブラリだけで再現できます。

エージェント評価の 2 回の実行をチェック単位で比べ、平均スコアの上昇に隠れた回帰を見つけます。Inspect AI などに対応し、採点器も監査できます。

各 AI ツールやプラグイン、Git にある Agent Skills を 1 つのカタログにまとめ、dsh やローカル MCP から読み込めます。ファイル検査とハッシュ検証付き。

自分の AWS アカウントで Amazon Bedrock へ直結する WordPress プラグイン。チャット、エージェント、MCP、モデル採点に頼らない回帰チェックを備えます。

AI Chat for Amazon Bedrock のリリース手順:バージョン一致、skip を報告するゲート、SVN、同一バージョン再アップロードで旧 CSS が残った教訓。

本サイトの WordPress 構成:Fargate、EFS、0 ACU まで停止する Aurora、シークレットヘッダーで守る共有 ALB。選択理由と代償を解説。

mod_remoteip 処理後の X-Forwarded-For を PHP で再解析すると偽造値を拾う。CloudFront-Viewer-Address を使う修正と前提。
ログインするとアシスタントとチャットできます。
ログイン