非力なGPUでローカルLLMは動くか――Gemma 4 E2B QATの実験環境とPythonコードを公開
Google DeepMindの軽量モデル「Gemma 4 E2B」およびそのQAT(量子化アウェアトレーニング)版をローカル環境で検証した結果とコードが公開されました。精度を維持したモデルの小型化が確認されており、ローカル環境におけるモデル軽量化技術の実証として参考になります。
Zenn LLM ・ 2026-07-25
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Google DeepMindの軽量モデル「Gemma 4 E2B」およびそのQAT(量子化アウェアトレーニング)版をローカル環境で検証した結果とコードが公開されました。精度を維持したモデルの小型化が確認されており、ローカル環境におけるモデル軽量化技術の実証として参考になります。
Zenn LLM ・ 2026-07-25
GoogleおよびGoogle DeepMindが、科学的発見の加速を目指す「Genesis Mission」に対し、4,000万ドル相当のAIトークンとクレジットを提供することを発表しました。大規模なAIリソースの提供により、先端科学分野におけるAI技術の応用と研究開発を強力に後押しします。
Google DeepMind ・ 2026-07-22
Google DeepMindが「Gemini 3.6 Flash」や「3.5 Flash-Lite」など複数の最新Geminiモデルを発表しました。高速・軽量かつ特定分野に特化したモデルを提供することで、AIアプリケーションの実装コスト削減と応答性向上に大きく貢献します。
Google DeepMind ・ 2026-07-21