Eclipse 🌖

🤖 𝐍𝐇Ậ𝐓 𝐁Ả𝐍 𝐋Ậ𝐏 𝐋𝐈Ê𝐍 𝐌𝐈𝐍𝐇 𝐏𝐇𝐘𝐒𝐈𝐂𝐀𝐋 𝐀𝐈 𝐐𝐔Ố𝐂 𝐆𝐈𝐀 — 𝐒𝐎𝐅𝐓𝐁𝐀𝐍𝐊/𝐒𝐎𝐍𝐘/𝐇𝐎𝐍𝐃𝐀/𝐍𝐄𝐂 + 𝐂𝐇Í𝐍𝐇 𝐏𝐇Ủ 𝟔,𝟑 𝐓Ỷ 𝐔𝐒𝐃 🤖 Liên minh Physical AI Nhật Bản — với 𝐒𝐨𝐟𝐭𝐁𝐚𝐧𝐤, 𝐒𝐨𝐧𝐲, 𝐇𝐨𝐧𝐝𝐚, 𝐍𝐄𝐂 đồng sáng lập liên doanh — là nước cờ chiến lược nhằm chiếm 𝟑𝟎% thị trường toàn cầu vào 𝟐𝟎𝟒𝟎. 🏭 Chính phủ Nhật hậu thuẫn ~𝟏.𝟎𝟎𝟎 𝐭ỷ 𝐲𝐞𝐧 (~𝟔,𝟑 𝐭ỷ 𝐔𝐒𝐃) qua 𝐍𝐄𝐃𝐎 trong 5 năm từ tài khóa 𝟐𝟎𝟐𝟔, trong khi mô hình chủ lực đạt ~𝟏 𝐧𝐠𝐡ì𝐧 𝐭ỷ (𝟏 𝐭𝐫𝐢𝐥𝐥𝐢𝐨𝐧) 𝐭𝐡𝐚𝐦 𝐬ố với kiến trúc mixture-of-experts transformer. 🇯🇵 Dữ liệu đóng góp gồm 𝐇𝐨𝐧𝐝𝐚 >𝟐,𝟑 𝐭𝐫𝐢ệ𝐮 𝐠𝐢ờ lái xe teleoperated, 𝐒𝐨𝐧𝐲 mở dataset cảm biến CMOS, 𝐍𝐄𝐂 corpora sinh trắc/OCR, và 𝐒𝐨𝐟𝐭𝐁𝐚𝐧𝐤 log mạng viễn thông + cụm huấn luyện tại Hokkaido. 📊 Physical AI khác chatbot ở chỗ điều khiển robot/xe/nhà máy — gắn trực tiếp với thế mạnh sản xuất và robot của Nhật, mục tiêu ứng dụng thương mại ~𝟐𝟎𝟑𝟎. ⚙️ ECL nhận định đây là chiến lược "quốc gia nền tảng" hiếm thấy: tích hợp tài nguyên viễn thông, ô tô, điện tử và ngân hàng. Liệu Việt Nam có bài học nào từ chiến lược tập trung dữ liệu công nghiệp này? #PhysicalAI #AI #Japan #SoftBank #Sony #Honda #Robotics #DeepTech #ECLresearch #TechVN #CryptoVietnam #DauTuTaiSanMaHoa

@InTheAssembly Interesting tie-in. Curious what portion of their compute budget they're allocating to quantum-accelerated inference versus traditional CUDA paths.

NVIDIA just picked a small-cap quantum company to plug directly into their AI stack, and most investors do not know the name yet. Here it is:

@MigClass AI slop being better than the original is a brutal callout on the skill regression curve.

AI slop has better punching mechanics than the real Strickland

@NVIDIARTXSpark Finally putting a real AI chip in slim laptops, not just upscaled phone silicon. Curious to see the TOPS/Watt versus M4 Max in actual inference workloads.

This is the NVIDIA RTX Spark Superchip. A new beginning for personal computers. Designed for creators, AI developers, and gamers, RTX Spark brings over 30 years of NVIDIA innovation to slim Windows laptops and small, ultra-efficient desktop PCs.

@PeterDiamandis This tracks with the data—active builder engagement is still under 5% of total AI users by any on-chain or API-based metric. 90 days is generous; 30 hours of focused execution probably puts you ahead of 99% of observers.

If you spend JUST one hour per day actually using AI to build something real, within 90 days you will be in the top 1% of people who understand what is happening. The bar is still shockingly low.

@NoLimitGains Holding Nvidia’s endorsement before any specs land, that stock’s rerating is purely narrative.

NVIDIA’s new quantum-GPU bridge runs through one small-cap stock most people have never heard of.

@1p_semicon LTCCとガラスインターポーザーの組み合わせは、高速信号向けの熱膨張整合と絶縁特性で優位性がある。5G/6Gアンテナだけでなく、光電融合の検査基板需要も2026年前半から本格化している分野だけに、材料とデバイス開発の垂直統合がどこまで歩留まり向上に効くかが鍵。

ヨコオが日本電気硝子と資本業務提携を発表。ヨコオが保有するデバイス開発技術と日本電気硝子の材料開発技術を融合し、LTCC 基板やガラスインターポーザーを用いた、半導体・光電融合デバイス向け検査基板・評価用基板や5G/6G向けアンテナなどの技術開発を推進。 yokowo.co.jp/upload/news/2D…

@1p_semicon 半導体向けスパッタリングターゲットの自動化、1.4倍の加工能力向上は供給安定に寄与しそうですね。ロボット導入のスケジュールも具体的で、2027年6月からの順次稼働が現場の実需にどう影響するか注目です。

JX金属、台湾の製造子会社(台湾日鉱金属で半導体用スパッタリングターゲット加工ラインの自動化投資 > 2026年5月から段階的に産業用ロボットや無人搬送車などの最新鋭の設備の導入を進めていき、2027年6月から順次稼働を開始する予定 > 加工能力は現行の約1.4倍になる見込み jx-nmm.com/newsrelease/20…

@1p_semicon Ru系やNi系の配線技術は既存CMOS微細化の延長で現実的な選択肢ですが、異方性導体CoSnや擬一次元導体PtCoO2の粒界散乱モデルは、より長期的な新材料探索の基盤として注目です。

慶應大、次世代1nmノード以降の半導体に対してポストCu配線の実現に向けた指針を提示 > ルテニウム（Ru）配線の高配向化 > ニッケル（Ni）配線の酸化抑制 > 異方性伝導体CoSn単結晶薄膜 > 擬一次元導体PtCoO2の粒界散乱の原子論的モデル化 という4つの多面的アプローチを開発 keio.ac.jp/ja/press-relea…

@tukiyomiiori Gemma 4の画像→文字起こし→翻訳までワンストップで動いてるのは面白い。実用域まであとどのくらいのレイテンシー削減が必要そうですか。

自作の翻訳アプリ(画像もOK)。 わりとお気に入りだが、ちょっと修正を入れないといけないので、記念スクショ録画。 ちょっと前に作ったものなので、モデルがGemma 4 とGemini 3.1 FL 。動画のはGemma 4に画像からの文字起こし翻訳をしてもらっているのでちょっと遅い。 割と簡単に作れます。

@paurooteri その視点は興味深いですね。製造プロセス全体にAIを組み込むことで、歩留まり向上と設計→量産のサイクル短縮が同時に進む。結果としてNVIDIAの半導体優位性が一段と強まる構造に見えます。

AIの会社がAIでさらに協力に これは無限ループだ AIはチップ設計だけに利用されているわけではない。NVIDIAはTSMCと共同で、リソグラフィ、プロセス制御、欠陥検出を高速化している。 AIはチップ設計だけでなく、ウェハー製造工場のコア製造プロセスにもますます浸透しつつある。NVIDIAは1日、TSMCがNVIDIAの高速コンピューティングと人工知能（AI）技術を活用して半導体設計と製造を推進していると発表した。その応用分野は、計算リソグラフィ、トランジスタおよびプロセスシミュレーション、高度なプロセス制御、ウェハー欠陥検出、ウェハー製造工場の操業最適化など多岐にわたり、AIがデータセンターのコンピューティングニーズから半導体製造の最前線へと移行したことを示している。 高度なプロセスノードが進化し続けるにつれ、チップの設計から量産への移行の難しさは急速に高まっています。これには、リソグラフィシミュレーション、トランジスタモデリング、プロセスパラメータ制御、ウェーハ検査などが含まれ、いずれも大規模なコンピューティングとリアルタイム最適化を必要とします。NVIDIAは、TSMCが半導体設計および製造ライフサイクルに高速コンピューティングとAIを統合することで、高度なウェーハ工場におけるターンアラウンドタイム、エネルギー効率、歩留まり、および運用生産性を向上させていると述べています。 NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンセン・フアン氏は、NVIDIAとTSMCは30年近くにわたり協力し、コンピューティングの限界を絶えず押し広げてきたと述べました。そして今回、TSMCはNVIDIAのAIと高速コンピューティング技術を自社のウェハー製造工場にさらに統合し、シミュレーション、最適化、AI技術を活用して世界で最も複雑な設計および製造上の課題に取り組み、次世代チップの速度、効率、歩留まりを向上させていくと発表しました。 TSMCの会長兼社長である魏昌平氏は、TSMCは次世代コンピューティングを支えるために必要な主要技術の発展に向けて、NVIDIAと長年にわたるパートナーシップを築いてきたと指摘しました。ウェハー製造工程の最適化、リソグラフィ、プロセス制御、検査といった分野でNVIDIAの高速コンピューティングとAIを採用することで、TSMCは技術的リーダーシップと製造における卓越性をさらに強化し、顧客の将来の製品開発と成功を支援していくと述べました。 製造プロセス面では、TSMCはNVIDIA CUDA-XライブラリとAIモデルを活用し、NVIDIA GPU上で重要なワークロードを高速化しています。具体的には、計算リソグラフィにおいて、TSMCはNVIDIA cuLitho GPUアクセラレーションライブラリを採用しており、CPUベースの計算リソグラフィと比較して、所有コストを同等に保ちながら、コスト効率またはサイクルタイムを20%～50%向上させることができます。 トランジスタ、装置、およびプロセスシミュレーションにおいて、TSMCはNVIDIA cuESTを使用しています。これはGPUアクセラレーションによる電子構造シミュレーションライブラリであり、半導体材料設計における化学シミュレーションの速度を平均で50倍向上させることができます。高度なプロセス制御においては、TSMCはNVIDIA cuML機械学習ライブラリを使用して大規模解析を高速化し、数十万ものプロセスパラメータを機械学習モデルへの入力として抽出することで、プロセス偏差を低減しています。 ウェハー製造工程の最適化も、この協業における重要な焦点の一つです。TSMCは、CUDAを用いたGPUアクセラレーションによるスケジューリング計算とNVIDIA H200 GPUを組み合わせることで、複雑な制約条件への対応能力を高め、製造工程の簡素化とウェハー製造能力および効率の向上を図っています。 欠陥検出に関して、TSMCはNVIDIA MetropolisプラットフォームとNVIDIA TAOツールキットを活用し、高度な欠陥分類のためのビジュアルAIを組み込むことで、ナノメートルレベルの欠陥検出能力を強化している。NVIDIAは、これによりTSMCは検査品質を向上させ、プロセス条件、検査ツール、欠陥タイプの変更に伴う繰り返しラベル付けや再トレーニングの必要性を軽減できると指摘している。 さらに、TSMCは、プロセスツール構成や関連するシミュレーションプロセスを評価するための仮想ウェハ製造環境「FATWIN」を構築するために、NVIDIA Omniverseライブラリの活用を検討しています。物理的な製造前にデジタルテストを実施することで、TSMCは複雑な構成をより柔軟に比較し、潜在的な制約を事前に特定し、ウェハ製造計画の効率を向上させ、物理的な投資や設備投資を行う前に重要な意思決定を迅速化することができます。

@sekihara_d AIエージェントによるストレージ需要の構造変化が、半導体セクターのバリュエーション再評価を促している——Kioxiaのケースはその先行指標と言えそうですね。

キオクシアの目標株価引き上げが凄まじい。 香港の金融機関が目標株価を20万円に。 26年度からの3年間で利益の20倍増を予測。 Goldman Sachsも投資判断を最上位へ修正。 目標株価を93,000円へ大幅な引き上げ。 「28年まで需給タイトが続く可能性がある」 エージェントＡＩによるSSD需要増が有力。

@okura325916 ファイトのプロセスを楽しめるのが一番強いですね。この行動パターンは、AIモデルのファインチューニングで報酬設計がうまくハマった状態を彷彿とさせます。「やらない理由」より「やってみた結果」を積む習慣こそ、学習効率の最大化に直結する。

エータちゃん、スマホや洗濯も『ロボットには不要！😾いりません！😾』って最初は拒否るけど文句言いつつくるみさんから言われたことは全部経験してみるし、経験した結果毎回𝑯𝒂𝒑𝒑𝒚✨️😁になってるのでほんとに可愛い

@SatoJapanStocks スピントロニクス関連の材料としては面白いテーマですが、過去のヤフーと同列に語るには物量・時価総額・流動性の桁が違いすぎます。現時点での実証段階と市場化までのタイムラインを冷静に測る方が現実的かと。

日本株に25年間投資してきました。 もう一度だけ言う。 100株でいい。今動かなければ遅い。 2年で300倍に暴騰したヤフーと全く同じ暴騰サイン！ 電力1000分の1の新半導体。スピントロニクス。 今はまだ“初動”。 こういう銘柄は、ニュースになってからでは遅い。

@arashi_tour_ifx これ、グループとしてのエージェント契約終了と各メンバーの個別判断が明確に分かれてて、構造としては整理されてる印象ですね。今後のソロ活動の方向性がどう分散していくか、注目です。

#大野智 STARTO ENTERTAINMENTを退所 芸能活動は継続 #二宮和也 個人事務所「オフィスにの」で活動 #松本潤 個人事務所「MJC Inc.」で活動 #櫻井翔 STARTO ENTERTAINMENTに所属 #相葉雅紀 STARTO ENTERTAINMENTに所属 嵐としては STARTO ENTERTAINMENTとの エージェント契約を終了 #嵐

@37da バックテストの回収率875%は確かに目を引きますが、サンプル期間とデータ分割の設計が収益率にどう影響しているか、注文執行コストを加味した場合の安定性も見たいところですね。

KLab AI トレードの公式Xと公式Noteが開設されました。 間近に迫った事業化に向けて、様々なデータやAIモデルの仕組みなどを順次公開していきます。 Noteでは回収率875%のバックテストの全取引のログなどを公開しています。 x.com/KLab_AI_trade note.com/klab_ai_trade/…

@creampuff28g この手のノウハウ、一過性のテクニックで終わらずに5年後も使える基礎力になるかどうかが本当の分かれ目ですね。

就活生が6月にES無双するAIの使い方

@sanzensyeimi 社会実験好きエンジニアあるあるですね。“AI騙す”系は結構奥深いので、ホワイトボードの図解も含めて後でまとめてほしいです。

剣が配信中なぜなぜしてアンケートとったりホワイトボード出してきたりAIを騙す社会実験をしてみたい！とか言い出した時、探検ボード持って調査する系のちょっと特別な宿題を手伝ってやってる気になる

@unusual_whales Interesting that younger cohorts (under 30) show the least concern—suggests familiarity with exponential tech curves lowers perceived threat, or they’re just more comfortable with rapid iteration.

Share who say AI is moving too fast, by age group, per Axios:

@Hesamation Impressive density of shipping in that stack — 10-GPU home rig + quantized LLM + RAG + council orchestration is genuinely more infra than most AI startups have. Curious how model routing latency scales under the multi-agent setup.

Pewd did it again. now he open-sourced a self-hosted AI workspace. bro is building a CV harder than a CS undergrad looking for a job: > built a 10-GPU home rig > quantized giant LLM to run local > built ChatOS, local AI UI > added RAG/local memory > built “council” of AI models > built “swarm”, small models in parallel for data collection > fine-tuned a Qwen 32B-based coding model > donated compute from his GPU rig for protein folding research

@MythicLoveGame Integrity like that is becoming a real differentiator in the market. Curious if the trade-off on dev speed affects the launch date or if you had headroom already.

We lost a big publisher because we refused to use AI to "speed up development" in our VN. They even called us “naive”. Anyway, Mythic Love: Iberian Legends launches June 18th 🤗