分散型コンピューティング概要：概念から実践へ
分散型コンピューティングは、ブロックチェーン技術を通じて世界中の遊休算力をオープンマーケットに接続し、ユーザーに低コストで検閲耐性のある算力サービスを提供する。本稿では、その動作原理、主要プロジェクト、および現在直面している技術的・規制上の課題について概説する。
記事
テック・ロジック
主流の物語になる前に産業の力関係を変える技術システム、ボトルネック、標準を追跡します。
分析を読む
先端チップパッケージングの主導権争い：AIチップ競争の新たな最前線
先端チップパッケージングは、AIチップ競争の中心的戦場となっている。TSMCはCoWoS技術でリードし、サムスンとインテルは追撃を加速させ、各国政府もこれを技術主権の要と見なしている。本稿では、技術トレンド、産業競争、地域情勢を概説する。
全球先端チップパッケージング主導権争奪戦——AIチップ競争の新たな前線
従来プロセスが物理的な限界に近づくにつれ、先端チップパッケージング（2.5D/3Dパッケージング、チップレット、ハイブリッドボンディングなど）は、性能向上と消費電力削減の鍵となっている。AIアクセラレーターの爆発的な需要により、先端パッケージングの生産能力は世界的に希少な資源となっている。TSMCはCoWoS技術でリードし、サムスンとインテルが猛追している。各国政府は先端パッケージングを技術主権戦略に組み込み、世界のサプライチェーン競争はますます激化している。
科学的方法における大規模言語モデルの役割の探求：仮説から発見へ
大規模言語モデル（LLM）は、文献検索、仮説生成から実験設計、データ分析に至るまで、科学研究のあらゆる段階に徐々に浸透しつつある。LLMは科学研究の生産性向上において大きな可能性を示しているものの、基礎科学の発見における実際の影響は依然として限られている。本稿では、科学的方法におけるLLMの既存の応用と将来の可能性を概観し、LLMを科学プロセスに深く統合し、人類の科学目標と整合させ、明確な評価指標を確立する必要性を強調する。
大規模言語モデルの科学的方法における役割の探求：仮説から発見へ
本稿は、大規模言語モデルが科学研究の各段階をどのように強化するかを概観し、基礎科学分野におけるその限界を指摘し、人間の科学目標との整合、明確な評価指標の確立、そしてLLMsの深い統合に向けた提案を行う。
Nidarshan-26：古典からシステムへの工学の知恵
NMAMITの年次雑誌であるNidarshan-26は、「古典からシステムへ」というテーマのもと、リーダーからのメッセージ、大学の動向、教員と学生の考察を集め、知識の古代から現代までの継承と革新を反映しています。