1ビットLLM　０と１の２値に量子化して計算する技術。小型デバイスでも実行が可能になる。 スケーリング理論＝べき乗則。データセットの数が多ければ多いほど、性能はべき乗でよくなる。 フューショットラーニング＝大規模言語モデルで少数の例が効率的に解決する方法。 AIの解釈性（ブラックボックス問題）。SHAP、LIMEなど解決法が考えられている。 汎用人工知能＝AGI＝強いAI。まだ到達は難しい。さらにASI＝人工超知能。人間を超える知識処理を行う。 AIの検定 G検定、E資格、AI実装検定（B,A,S級）Python３エンジニア認定データ分析試験、AWS認定AIプラクティショナー 、Google認定データエンジニア、Microsoft認定Azureエンジニア、データサイエンティスト検定、など Github　Copilotは、コードを生成する能力を持つ。 AIプロジェクトの失敗は８０％以上、通常のITプログラムの２倍。技術と期待とのギャップ、品質の高いデータの不足、過度の依存、など。 AIに仕事を奪われる。労働人口の４９％。