TECH 軽量VLモデル百花繚乱の理由──なぜVisionは“小さくてよい”時代に入ったのか
軽量VLモデルが急増している理由を、構造と実用の視点から解説。なぜVisionは高性能よりも軽さが重要なのか、ローカル環境と相性の良さ、評価軸の変化を整理する。
VISION推論
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TECH Meta SAM3は世界を理解したのか──Vision推論が到達できない境界線
SAM3はVision AIの到達点を示したが、警告や規範判断には踏み込めない。本記事では、SAM3の価値とVision推論の原理的な限界、その意味を整理する。
TECH 誰でも“カメラだけでIoTセンサー”──Vision AIがセンサーデバイスを過去にする日
スマホのカメラで温度計・湿度計・在室表示まで読めてしまう──。IoTデバイスを作り替える時代は終わり、「人間の目で読めるものはAIも読める」時代へ。Visionモデルが再定義する“カメラ＝万能センサー”の可能性を、実例とともに解説。
TECH Vision AI は「理解している」── Qwen-3-VL に写真を食わせたら、想像以上に“見えていた話”
Qwen-3-VL に写真を読み込ませたら、顔・名札・ナンバーなどの個人情報を理解していた。Vision AI は画像を「解析」ではなく「読解」する──その瞬間を記録したレポート。
TECH Qwenは“見える”が“分かっていない” ─ Visionモデルの落とし穴と、危険な知識補完【Qwen 3-VL 実験レポート】
Qwen 3-VLは画像を正確に“見る”が、意味や知識を理解しているとは限らない。Vision推論で起こる「もっともらしい誤解」とハルシネーションの危険性を実例で解説。
HowTo LM Studio × Qwen3-VL Vision推論─ローカルで写真を“自動タグ付け”する実装（HTML可視化付き）
LM Studio × Qwen3-VL でローカル Vision 推論を実装。画像を一括推論し、タグ・説明文・処理時間を HTML 可視化（report.html）するツール公開。JSONの地獄から卒業。
HowTo LM Studio SDKで写真自動タグ付けを実現 ─ Vision推論は「Qwen3-VL」が「Gemma3」より4倍速かった
LM StudioでQwen 3-VL-4BとGemma-3-4b-itを同条件で比較。画像→説明→JSON化までのVision実行をp50/p95で速度計測。再現可能な手順・スクリプト・実務的な結論を提示。