LLMをファインチューニングしてファッション採点アプリをつくる
AIでコーディネートを採点。オフラインで。 できるだろうか？ おしゃれは定性的なもの。 答えは一つじゃない。 AIは一般的な答えは出せるが、ファッションのように文化によって多様な評価軸のあるもの...
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iPhoneのローカルLLM：GPUは短距離、Neural Engineは長距離 — 10分の持続生成で測った熱スロットリング
前回の続き：初速だけ見ても半分しか分からない 前回、iPhoneで各ランタイム（MLX / llama.cpp / LiteRT-LM / CoreML）の 初速（バースト tok/s） を比較...
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Appleの新AI推論フレームワーク Core AI に最速でOSSを建てた
Appleの新しいAIフレームワーク、CoreAIが公開されました。 好きなAI/LLMモデルをCoreAI形式に変換して、iOSやMacOSで使用することができます。 Apple公式のCore...
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Apple Neural Engine で Gemma4 をうごかす
沈黙する演算器 — Apple Neural Engine に Gemma 4 を走らせるという仕事 — 一 Apple 製の端末には、Neural Engine と呼ばれる演算ユニットが入って...
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iPhoneでローカルLLM、結局どのランタイムが速い？ MLX / llama.cpp / LiteRT-LM / CoreML を実機ベンチした
iPhoneでLLMを動かしたい。 が、 ランタイムの選択肢が複数あり、どれを選べばいいのかわからない。 比較ベンチもあんまり見当たらない。 ランタイム 概要 MLX appleがローカルLLM...
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目の前に商品を持っていく。“物理”を感じる — Gaussian Splatting × AR の商品ビューア
ネット通販では商品の質感は想像するしかありません。 「実物は届いてみないとわからない」 「わからないから、評判の良いものにしておこう」 このように保留された商品も多いはずです。 ネット越しに商品...
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【おせっかい】Apple公式変換レシピの7モデル（gpt-ossなど）をCoreAI（.aimodel）形式に変換して配布
WWDC 2026 で発表された Core AI（Core ML の後継）。 Apple 公式 がいくつかのモデルのエクスポートレシピを公開しています。 coreai-models ただ、変換...
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Apple の LLM フレームワークのバックエンドを Google の LiteRT-LM にした
要点 FoudationModelsはiPhoneやMacでオンデバイスLLMモデルを使える便利なフレームワーク。 LiteRT-LMはGemma4などのLLMをGPUで高速に走らせることのでき...
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VLM（画像入力LLM）× iOS のレシピ
画像を見せて「これ何?」と聞けるAIがあります。 「木製のダイニングテーブルですね。マグカップが2つあって、片方は紅茶のようです」と説明してくれる。Vision Language Model（V...
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iPhoneで Gaussian Splatting モデルの反射をリアルタイムで更新する
iPhone上で、撮影済みの3Dシーンを好きな照明で照らし直すビューアをMetalで作った。HDR環境マップを差し替え・回転させると、物体の反射がリアルタイムに追従し、背景にもその環境が描かれる...
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Apple Core AI の MoE を Metal で 2〜3.6× にした
鳴かぬなら、カスタムカーネル、ほととぎす 要約 MoE(Mixture of Experts): モデル全体を動かすのではなく、必要な部分のみが動くことで 「賢さは大きいモデル並み、速さ・メモリ...
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iPhone+AIでアナログ機器（メーター・金属プレート）を読み取る
必要なのはiPhoneだけ。AIの力で自動で現場チェック 現場には、点検して転記する仕事が、たくさんあります。 設備プレート。ガスや水道のメーター。薬品ラベル。圧力計、電圧計。 型式、製番、定格...
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# くらべたら爆速 - Appleの新「Core AI」を実機ベンチ
Appleの新フレームワークでオンデバイスLLMをMLXと比較した 実際に比較してみるのって大切ですね。 どうせ遅いと思ってた。 使いやすいようにぬるい感じになってるんでしょって。 ゴリゴリ最適...
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「犬」って打ったら犬を検出する — YOLO-WorldをiPhoneで動かす
何ができるのか 「person, red car, coffee cup」とテキストを入力すると、カメラに映ったそれらの物体をリアルタイムに検出する。クラスの一覧は不要。好きな言葉を好きなだけ指...
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YOLO26をiPhoneでリアルタイム物体検出する
YOLO26とは 2026年1月にUltralyticsからリリースされた最新の物体検出モデル。前世代のYOLO11と比べてCPU推論が最大43%高速化され、エッジデバイスでの実用性が大幅に向上...
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Segment Anything （なんでも画像から切り抜き）をiOSでネイティブに動かすSwiftライブラリ
以前からMeta の Segment Anything Model (SAM) を iOS 上でオンデバイス動作させる Swift Packageを作りたいなと思っていました。 タップしたオブジ...
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Claude Code の応答をずんだもんが読み上げてくれる CLI を作った
ずんだもんに読み上げてもらう Claude Code、便利ですよね。ただ、長い応答が返ってくると画面を凝視し続けることになります。 「これ、読み上げてくれたら画面見なくていいのでは？」 そう思っ...
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【AppleのLLM Foundation Models】で thinking モードをつくる
オンデバイスLLMの推論精度を2倍に ソースコード: DeepThinkKit 小型LLMの限界を突破したい Apple Foundation Models は軽量なモデルです。 単純な質問には...
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物体検出の「最後の1マイル」を埋める — peaceofcake 🍰 という選択肢
2024年、物体検出に何が起きたのか YOLOv1が世界を驚かせたのが2016年。あれから8年、物体検出の精度は劇的に向上した。 だが、ここで一つ問いたい。 あなたは最新の物体検出モデルを、自分...
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物体検出モデル用のデータセットレシピ
データセットを楽に用意 物体検出モデルのレシピの肝はデータです。 課題にうまくフィットするデータを用意して初めて、役にたつAIシステムができます。 モデルは誰でもアクセスできます。 目的のドメイ...
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