Sa tingin ng Qualcomm, handa na ang mga ahente ng AI. Ngunit handa ba tayong magtiwala sa kanila?

Sa tingin ng Qualcomm, handa na ang mga ahente ng AI. Ngunit handa ba tayong magtiwala sa kanila?


Ginugol ng mga ahente ng AI ang mas magandang bahagi ng dalawang taon na ipinangako bilang susunod na malaking bagay sa pag-compute. Ngayon, bigla na lang, nagsisimula na silang makaramdam ng hindi gaanong malayuang konsepto at mas parang isang bagay na talagang masusubukan ng mga user.

Ang Meta ay mayroong Muse, ang personal nitong AI agent na maaaring mag-browse sa web, mag-book ng mga appointment, mag-fill ng mga form, at magsagawa ng mga gawain sa mga konektadong serbisyo. Pinalawak ng OpenAI ang imprastraktura ng ahente nito sa Dots, habang ang mga startup tulad ng Instinct AI ay naglalagay ng mga ahente sa loob ng mga pamilyar na interface tulad ng WhatsApp at iMessage.

Ang mabilis na pag-unlad ay partikular na kapansin-pansin sa panahon ng Snapdragon Summit. Kasabay ng pagpapakita ng iba’t ibang kumpanya ng mga ahente na maaaring lalong kumilos sa ngalan ng isang user, ang Qualcomm ay gumagawa ng iba ngunit parehong mahalagang argumento: ang hardware sa ilalim ng mga ahente na ito ay sa wakas ay nakakakuha na.

Pagkatapos ng closed-door roundtable kasama si Kedar Kondap, ang SVP ng Qualcomm at GM ng Compute & Gaming, naisip ko na ang pinakamalaking tanong ay hindi kung ang mga Snapdragon PC ay maaaring magpatakbo ng mga ahente ng AI. Increasing, kaya nila. Ang mas kawili-wiling tanong ay kung ano ang mangyayari kapag naging tunay na kapaki-pakinabang ang mga ahente na iyon — at kung sino talaga ang magpapasya kung ano ang hitsura ng karanasang iyon.

Ang pagbuo ng utak ay kalahati lamang ng trabaho

Ang pinakamadaling paraan upang maunawaan ang paglipat mula sa isang chatbot patungo sa isang ahente ay ang tingnan kung ano ang mangyayari pagkatapos ng sagot: habang ang isang chatbot ay maaaring sabihin sa user kung ang isang flight ay naantala, ang isang ahente ay maaaring subaybayan ang flight, makita ang isang pagkansela, suriin ang lagay ng panahon at iskedyul, maghanap ng mga alternatibo, at humingi ng pahintulot bago mag-rebook.

Nakakuha ako ng medyo praktikal na pagpapakita ng pagkakaibang iyon sa panahon ng Snapdragon Summit, noong ang Hawaii ay nakikitungo sa Hurricane Nolo at malawakang pagkagambala sa paglipad; Nag-deploy ako ng isang ahente ng AI upang subaybayan ang sitwasyon at alertuhan ako, habang ang ilan sa aking mga kasamahan ay sumulong sa isang hakbang, gamit ang mga ahente upang tumulong sa muling pag-book ng mga flight at pag-check in. Ito ay hindi isang futuristic na demo ng Qualcomm, ngunit isang real-world na sulyap sa kung gaano kabilis lumipat ang mga ahente ng AI mula sa pagiging bago tungo sa isang bagay na talagang magagamit ng mga tao kapag may problemang lutasin.

Ngunit mayroong isang mahalagang catch: Qualcomm ay hindi maaaring magpasya kung ano ang hitsura ng ahente na iyon

Nakikita mo, ang Qualcomm ay maaaring bumuo ng mga utak – ang NPU, CPU, GPU, arkitektura ng memorya, mga runtime ng AI, at lahat ng mga tool ng developer na kailangan upang mapakanta sila. Maaari nitong ibigay sa mga developer ang reference na hardware, API, kit, at dokumentasyon bago makarating ang alinman sa mga ito sa desk ng consumer. Ngunit ang lahat ng silikon na iyon ay nangangailangan pa rin ng isang tao upang gawin itong isang karanasan na talagang gustong gamitin ng mga tao. Kung ang isang ahente ay nakatira sa loob ng Windows, Android, isang software ng OEM, o isang bagay na kasing pamilyar ng isang app sa pagmemensahe ay nakasalalay sa Microsoft, Google, mga kasosyo ng Qualcomm, at mga developer.

Iyon ang bahagyang awkward na katotohanan ng panahon ng AI PC. Magagawa ng Qualcomm ang runway. May iba pang kailangang gumawa ng sasakyang panghimpapawid. At maaaring ipaliwanag nito ang isa sa pinakamalalaking tanong sa paligid ng ahenteng AI ngayon: paano ba talaga nagde-deploy ng isa ang isang ordinaryong tao?

Ang problema sa ahente ay hindi lamang katalinuhan. Ito ay ang interface

Naging magaling na kami sa chatbot. Buksan ang ChatGPT, Gemini, o isa pang assistant, mag-type ng tanong, makakuha ng sagot, at magpatuloy sa buhay. Ang modelo ng kaisipan ay halos katawa-tawa na simple. Ang mga ahente ng AI, sa kabilang banda, ay humihiling sa amin na itapon ang pagiging simple sa labas ng bintana. Ang isang ahente ay nangangailangan ng isang layunin, pag-access sa mga tool, ilang pag-unawa sa konteksto at, higit sa lahat, pahintulot na aktwal na gumawa ng isang bagay sa ngalan ng user.

At iyon ay agad na lumilikha ng isang medyo awkward na tanong: paano nga ba talaga nagse-set up ang isang normal na tao? Sa aming pag-uusap, natural na lumabas ang isang tanong: kung alam ng isang tao kung paano magbukas ng ChatGPT, paano sila magsisimula ng isang ahente ng AI? Ang sagot ni Kondap ay nakakapreskong tapat:

“Sa tingin ko lahat ay nagsisikap na makarating doon. Sa palagay ko ay walang simpleng paraan ng pagsasabing, ‘Narito ang magiging UI at ang interface.’ “

Ito ay isang nakakagulat na tapat na pag-amin, at isang mahalagang isa. Ang paggawa ng isang ahente na mas matalino ay bahagi lamang ng palaisipan. Kailangan pa ring malaman ng isang tao kung saan ito nakatira, kung paano ito ina-activate ng mga user, anong impormasyon ang maa-access nito, anong mga tool ang magagamit nito, at, marahil ang pinakamahalaga, kung kailan ito dapat huminto at humingi ng pahintulot. Walang sinuman ang nagnanais ng ahente ng AI na may katumbas na digital na credit card at isang matinding kaso ng sigasig.

Itinuro ni Kondap ang mga demonstrasyon ng Google ng Googlebooks bilang isang halimbawa kung saan kailangang pumunta ang karanasan: isang maliit na bilang ng mga simpleng utos mula sa user, na may mas kumplikadong nangyayari sa likod ng mga eksena. “Sa tingin ko kailangan natin ang antas ng pagpapasimple,” sabi niya. At doon nagiging mas malinaw ang tungkulin ng Qualcomm. Maaaring hindi nito kontrolin ang Windows, Android, o ang panghuling interface na nakikipag-ugnayan sa mga user, ngunit masisiguro nitong handa na ang pinagbabatayan na platform ng hardware at software kapag sa wakas ay na-crack ng mga developer ang karanasang iyon.

Ang tunay na Qualcomm bet ay lokal na AI at orkestra

May ilang pakiramdam sa silid na ang ahente ng AI ay maaaring gumagalaw nang mas mabagal kaysa sa inaasahan, ngunit itinulak ni Kondap ang ideyang iyon. Mula sa pananaw ng Qualcomm, ang imprastraktura ay talagang mabilis na lumipat.

Dalawang taon na ang nakalipas, ang pagpapatakbo ng 13-bilyong parameter na modelo sa device ang benchmark. Ngayon, itinuturo ni Kondap na ang mga developer ay nagpapatakbo ng 30- hanggang 35-bilyong-parameter na mga modelo sa mga Snapdragon PC na may halos magkaparehong katumpakan, na hinimok ng mga NPU na naghahatid sa pagitan ng 45 at 85 TOPS. Ngunit habang nagiging mas mahusay ang mga modelo, ang kalamnan na iyon ay hindi nakahiwalay sa mga PC. Sa halip, nakikita ng Qualcomm ang agentic na layer na ito na lumalawak nang walang putol sa mga telepono, naisusuot, at mga smart device.

Mahalaga iyon dahil ang isang ahente ng AI ay hindi eksaktong isang magaan na chatbot na may magarbong titulo ng trabaho. Maaaring magsimula ang isang pagtuturo ng maraming modelong tawag, paghahanap, tool invocation, at desisyon, at ang pagpapadala ng bawat hakbang sa cloud ay hindi palaging ang pinakamatalinong paraan para gawin ang mga bagay. Ang latency, privacy, at ang halaga ng paulit-ulit na hinuha ay lahat ay nagsisimulang mahalaga kapag ang isang ahente ay inaasahang patuloy na gumana sa halip na sagutin lamang ang paminsan-minsang tanong. Gayunpaman, ang sagot ng Qualcomm ay hindi magpanggap na nawala ang ulap. Ito ay upang gawing isa pang matalinong bahagi ng equation ang device. Ang gustong salita ni Kondap dito ay orkestrasyon.

“Ang orkestra ay mas mahalaga.”

At doon nagiging kawili-wili ang diskarte ng Qualcomm. Ang isang telepono ay maaaring humawak ng isang magaan na gawain, ang isang naisusuot ay maaaring kumuha ng konteksto, ang isang PC ay maaaring pumalit kapag ang isang workload ay nangangailangan ng higit na memorya o thermal headroom, at ang ulap ay maaaring pumasok kapag may nangangailangan ng isang mas malaking modelo ng pangangatwiran. Ang ahente ay epektibong nagiging traffic cop, na nagpapasya kung aling device at kung aling layer ng compute ang dapat humawak sa trabaho. Iyan ay isang mas kawili-wiling panukala kaysa sa simpleng pag-cram ng isang mas malaking NPU sa isang laptop at tawagin itong AI PC.

Talagang sinusubukan ng Qualcomm na gawing bahagi ng toolbox ng ahente ang buong ecosystem ng device. Ang mga demonstrasyon ng kumpanya sa Snapdragon Summit ay nagpakita sa mga developer na nag-eeksperimento na sa mga on-device na ahente, habang ang platform nito ay nagbibigay sa kanila ng mga tool sa hardware at software para bumuo ng mga karanasang iyon.

Mayroong praktikal na dahilan upang panatilihin ang kahit ilan sa mga lokal na intelligence na iyon: ang mga pribadong file, personal na konteksto, at pang-araw-araw na hinuha ay hindi kinakailangang mag-ikot sa isang malayong server. Sa madaling salita, hindi talaga nakikipagtalo ang Qualcomm para sa lokal na AI kumpara sa cloud AI. Pinagtatalunan nito ang isang ahente na nakakaalam kung kailan gagamitin ang dalawa.

Ang hindi komportable bit: tiwala

Kapag nagiging mas kapaki-pakinabang ang isang ahente, mas kailangan nitong malaman ang tungkol sa taong gumagamit nito. At doon ay medyo hindi komportable ang mga bagay. Ang isang chatbot ay maaaring masayang sumagot ng mga tanong nang hindi alam ang tungkol sa gumagamit nito. Ang isang tunay na kapaki-pakinabang na ahente, gayunpaman, ay maaaring mangailangan ng access sa mga email, kalendaryo, mga file, mga plano sa paglalakbay, at potensyal na kahit na mga sistema ng pagbabayad. Ang mas maraming konteksto ay ginagawang mas matalino at mas kapaki-pakinabang ang isang ahente, ngunit nangangahulugan din ito na ang mga pagkakamali nito ay maaaring maging higit na kahihinatnan.

Ang paghahambing ni Kondap para dito ay nakakagulat na nauugnay: online banking. Hindi kami palaging kumportable sa paglalagay ng mga detalye ng credit card sa isang telepono o pagtitiwala sa isang screen upang maglipat ng pera. Sa paglipas ng panahon, ginawa ng pagpapatotoo, mga pahintulot, at mga sistema ng seguridad na halos nakakainip na ang mga digital na pagbabayad. Ang mga ahente ng AI ay maaaring dumaan sa isang katulad na pagsasanay sa pagbuo ng tiwala, lalo na kapag sila ay nagtapos mula sa pagsagot sa mga tanong hanggang sa aktwal na paggawa ng mga bagay para sa atin.

“Lahat kami ay komportable sa paglalagay ng aming mga credit card sa aming mga telepono gamit ang pagbabayad. Lahat kami ay kinakabahan noong una itong pumasok.”

Ngunit mayroong isang mahalagang pagkakaiba: ang isang ahente ng AI ay hindi lamang nagpoproseso ng isang transaksyon. Ito ay pagbibigay-kahulugan sa layunin at paggawa ng mga pagpapasya sa daan. Kung mali ang pagkaunawa nito sa isang tagubilin, magpadala ng maling email, mag-book ng maling flight, o bumili ng hindi dapat, ang malinaw na tanong ay: sino ang sisihin? Ang gumagawa ng device? Ang operating-system provider? Ang developer ng AI model? Ang developer ng ahente? O ang gumagamit na nagtiwala dito sa unang lugar? Walang halaga ng NPU horsepower ang sasagot sa isang iyon.

Kinikilala ni Kondap na ang tiwala ay hindi magkakatotoo sa magdamag, at siya ay maingat na hindi magkunwaring nalutas na ito ng Qualcomm. Ang kanyang pananaw ay magiging mas komportable ang mga user habang ang ecosystem ay nagtatatag ng mas malinaw na mga hangganan sa paligid kung ano ang maa-access ng mga ahente, kung ano ang magagawa nila, at kapag kailangan nila ng pahintulot. Maaaring buuin ng Qualcomm ang makina sa pagpoproseso, i-optimize ang mga modelo at bigyan ang mga developer ng mga tool upang patakbuhin ang mas may kakayahang AI sa lokal, ngunit ang pagtitiwala ay hindi isang bagay na maipapadala ng silicon sa kahon. Dapat itong makuha ng buong ecosystem.

Ang AI agent bet ng Qualcomm ay mas malaki kaysa sa PC

Sa huli, iyon ang dahilan kung bakit mas kawili-wili ang diskarte ng Qualcomm sa agentic AI kaysa sa simpleng paglalagay ng mas mabilis na NPU sa loob ng isang laptop. Ang PC ay maaaring maging lokal na utak sa isang mas malaking ecosystem ng mga telepono, baso, naisusuot, at mga serbisyo sa cloud, kung saan ang bawat device ay nag-aambag sa pag-compute o konteksto na pinakaangkop na ibigay. Nakikita ng Kondap na may papel ang bawat device, kasama ang PC na nagsasagawa ng mga workload na hindi kayang hawakan ng mas maliliit na device sa thermally, habang ang cloud ay nananatiling available kapag may nangangailangan ng higit pang kapangyarihan sa pag-compute.

Ang kabalintunaan ay ang pinakamahusay na ahente ng PC ay maaaring sa huli ay hindi gaanong mahalaga ang PC mismo. Sa halip na magbukas ng mga application, lumipat sa pagitan ng mga bintana at manu-manong pagsasama-sama ng impormasyon, ang user ay maaaring magpahayag lamang ng isang layunin at hayaan ang system na gawin ang iba. Lumilitaw na naniniwala ang Qualcomm na ang silikon ay sa wakas ay naghahanda na para sa hinaharap na iyon. Ngayon ay nangangailangan ito ng mga operating system, OEM, developer, at, sa huli, ang mga user upang magpasya kung ano ang mangyayari kapag huminto ang computer sa paghihintay ng mga tagubilin at nagsimulang kumilos.

Ang PC ay gumugol ng ilang dekada sa pagtatanong sa mga user kung ano ang susunod na gagawin. Ang panahon ng ahente ay maaaring sa wakas ay i-flip ang script, at nais ng Qualcomm na maging handa ang Snapdragon kapag nangyari ito.



Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

阿根廷对阵布基纳法索 阿根廷 - 布基纳法索 阿根廷对阵 阿根廷 阿根廷国家足球队 布基纳法索国家足球队 阿根廷国家足球队对阵布基纳法索国家足球队阵容 阿根廷比赛 哪里观看阿根廷国家足球队对阵布基纳法索国家足球队的比赛 阿根廷对阵布基纳法索 俄亥俄州立大学对阵爱荷华大学 爱荷华大学对阵俄亥俄州立大学 爱荷华大学橄榄球 杰里迈亚·史密斯 (Jeremiah Smith) 杰里迈亚·史密斯数据 爱荷华大学 俄亥俄州立大学 OSU对阵爱荷华大学 朱利安·萨因 (Julian Sayin) 爱荷华大学比赛 俄亥俄州立大学 爱荷华大学 俄亥俄州立大学七叶树队 (Buckeyes) 橄榄球 俄亥俄州立大学比分 爱荷华大学比分 俄亥俄州立大学七叶树队对阵爱荷华大学鹰眼队 (Hawkeyes) 比赛球员数据 俄亥俄州立大学七叶树队 七叶树队橄榄球 鹰眼队橄榄球 柯克·费伦茨 (Kirk Ferentz) 汉克·布朗 (Hank Brown) 俄亥俄州立大学橄榄球赛程 贾科比·杰克逊 (Ja'Kobi Jackson) 爱荷华大学鹰眼队 俄亥俄州立大学比赛在哪个频道播出 哪里观看俄亥俄州立大学七叶树队对阵爱荷华大学鹰眼队的橄榄球比赛 今天俄亥俄州立大学比赛在哪个频道播出 教士队 (Padres) 对阵酿酒人队 (Brewers) 酿酒人队 酿酒人队比赛 密尔沃基酿酒人队 酿酒人队对阵教士队 酿酒人队比分 教士队 教士队比赛 教士队今日比赛 酿酒人队今日比赛 圣地亚哥教士队 泰·弗朗斯 (Ty France) 曼尼·马查多 (Manny Machado) 威廉·孔特雷拉斯 (William Contreras) 密尔沃基 教士队 - 酿酒人队 教士队比分 特雷弗·梅吉尔 (Trevor Megill) 酿酒人队赛程 教士队 酿酒人队 梅吉尔 酿酒人队 酿酒人队比赛 酿酒人队 教士队 孔特雷拉斯 酿酒人队 教士队对阵密尔沃基酿酒人队 今日MLB比赛 Baseball Savant Lucki Lucki被刺伤 Lucki被刺伤了吗 说唱歌手Lucki Lucki遇刺事件 美国 - 墨西哥 墨西哥对阵美国 墨西哥国家队 美国对阵墨西哥 迭戈·坎皮略 (Diego Campillo) 墨西哥国家足球队 劳尔·兰赫尔 (Raúl Rangel) 友谊赛 路易斯·罗莫 (Luis Romo) 墨西哥何时比赛 墨西哥对阵美国 美国美国对墨西哥 墨西哥对阵 奥尔贝林·皮内达 迈阿密(佛罗里达州)对克莱姆森 迈阿密橄榄球 克莱姆森对迈阿密 迈阿密对克莱姆森 迈阿密飓风队 迈阿密飓风队橄榄球 达里安·门萨 迈阿密 迈阿密-克莱姆森 迈阿密大学橄榄球 克莱姆森-迈阿密 库珀·巴卡特 迈阿密对克莱姆森预测 麦克尼斯州立大学对LSU LSU对麦克尼斯 麦克尼斯橄榄球 LSU今日比赛 麦克尼斯 勇士队对道奇队 道奇队今日比赛 塔里克·斯库巴尔 道奇队赛程 勇士队今日比赛 斯库巴尔 亚特兰大勇士队对道奇队 扬基队对光芒队 德鲁·拉斯穆森 扬基队 扬基队今日比赛 坦帕湾光芒队 光芒队 扬基队比赛 纽约扬基队 扬基队今日比赛 光芒队比赛 扬基队比赛 光芒队今日比赛 NYY 扬基队-光芒队 奥斯汀·威尔斯 纽约扬基队 扬基队 阿肯色大学对德州农工大学 德州农工大学橄榄球 德州理工大学对科罗拉多大学 德州理工大学橄榄球 迪昂·桑德斯 科罗拉多大学橄榄球 德州理工大学 科罗拉多大学对德州理工大学 科罗拉多大学水牛队橄榄球 아르헨티나 대 부르키나파소 아르헨티나 - 부르키나파소 아르헨티나 대 아르헨티나 아르헨티나 축구 국가대표팀 부르키나파소 축구 국가대표팀 아르헨티나 대 부르키나파소 축구 국가대표팀 선발 명단 아르헨티나 경기 아르헨티나 대 부르키나파소 축구 국가대표팀 경기 중계 정보 아르헨티나 대 부르키나파소 오하이오 주립대 대 아이오와대 아이오와대 대 오하이오 주립대 아이오와대 미식축구 제레미아 스미스 제레미아 스미스 기록 아이오와대 오하이오 주립대 OSU 대 아이오와대 줄리안 세이인 아이오와대 경기 오하이오 주립대 아이오와대 오하이오 주립대 버키스 미식축구 오하이오 주립대 점수 아이오와대 점수 오하이오 주립대 버키스 대 아이오와대 호키스 미식축구 경기 선수 기록 오하이오 주립대 버키스 버키스 미식축구 호키스 미식축구 커크 페렌츠 행크 브라운 오하이오 주립대 미식축구 일정 자코비 잭슨 아이오와대 호키스 오하이오 주립대 경기 중계 채널 오하이오 주립대 버키스 대 아이오와대 호키스 미식축구 경기 시청 방법 오늘 오하이오 주립대 경기 중계 채널 파드리스 대 브루어스 브루어스 브루어스 경기 밀워키 브루어스 브루어스 대 파드리스 브루어스 점수 파드리스 파드리스 경기 오늘 파드리스 경기 오늘 브루어스 경기 샌디에이고 파드리스 타이 프랑스 매니 마차도 윌리엄 콘트레라스 밀워키 파드리스 - 브루어스 파드리스 점수 트레버 메길 브루어스 일정 파드리스 브루어스 메길 브루어스 브루어스 경기 브루어스 파드리스 콘트레라스 브루어스 파드리스 대 밀워키 브루어스 오늘 MLB 경기 베이스볼 사반트 럭키(Lucki) 럭키 피습 럭키가 칼에 찔렸나요? 래퍼 럭키 럭키 피습 사건 미국 - 멕시코 멕시코 대 미국 멕시코 국가대표팀 미국 대 멕시코 디에고 캄필로 멕시코 축구 국가대표팀 라울 랑헬 친선 경기 루이스 로모 멕시코 경기 일정 멕시코 대 미국 미국 미국 대 멕시코 멕시코 대 오르벨린 피네다 마이애미 대 클렘슨 마이애미 풋볼 클렘슨 대 마이애미 마이애미 대 클렘슨 마이애미 허리케인스 마이애미 허리케인스 풋볼 다리안 멘사 마이애미 마이애미 클렘슨 UM 풋볼 클렘슨 마이애미 쿠퍼 바케이트 마이애미 대 클렘슨 경기 예측 맥니스 주립대 대 LSU LSU 대 맥니스 맥니스 풋볼 오늘 LSU 경기 맥니스 브레이브스 대 다저스 오늘 다저스 경기 타릭 스쿠발 다저스 일정 오늘 브레이브스 경기 스쿠발 애틀랜타 브레이브스 대 다저스 양키스 대 레이스 드류 라스무센 양키스 오늘 양키스 경기 탬파베이 레이스 레이스 양키스 경기 뉴욕 양키스 오늘 양키스 경기 레이스 경기 양키스 경기 오늘 레이스 경기 NYY 양키스 레이스 오스틴 웰스 NY 양키스 양키 아칸소 대 텍사스 A&M A&M 풋볼 텍사스 공대 대 콜로라도 텍사스 공대 풋볼 디온 샌더스 CU 풋볼 텍사스 공대 콜로라도 대 텍사스 공대 CU 버프스 풋볼 アルゼンチン対ブルキナファソ アルゼンチン - ブルキナファソ アルゼンチン対 アルゼンチン アルゼンチン代表(サッカー) ブルキナファソ代表(サッカー) アルゼンチン代表対ブルキナファソ代表の出場メンバー アルゼンチンの試合 アルゼンチン代表対ブルキナファソ代表の視聴方法 アルゼンチン対ブルキナファソ オハイオ州立大対アイオワ大 アイオワ大対オハイオ州立大 アイオワ大フットボール ジェレマイア・スミス ジェレマイア・スミスの成績 アイオワ大・オハイオ州立大 OSU対アイオワ大 ジュリアン・サイン アイオワ大の試合 オハイオ州立大・アイオワ大 オハイオ州立大バッカイズ・フットボール オハイオ州立大のスコア アイオワ大のスコア オハイオ州立大バッカイズ対アイオワ大ホークアイズの試合・選手成績 オハイオ州立大バッカイズ バッカイズ・フットボール ホークアイズ・フットボール カーク・フェレンツ ハンク・ブラウン オハイオ州立大フットボールの日程 ジャコビ・ジャクソン アイオワ大ホークアイズ オハイオ州立大の試合の放送チャンネル オハイオ州立大バッカイズ対アイオワ大ホークアイズの視聴方法 今日のオハイオ州立大の試合の放送チャンネル パドレス対ブルワーズ ブルワーズ ブルワーズの試合 ミルウォーキー・ブルワーズ ブルワーズ対パドレス ブルワーズのスコア パドレス パドレスの試合 今日のパドレスの試合 今日のブルワーズの試合 サンディエゴ・パドレス タイ・フランス マニー・マチャド ウィリアム・コントレラス ミルウォーキー パドレス - ブルワーズ パドレスのスコア トレバー・メギル ブルワーズの日程 パドレス・ブルワーズ メギル・ブルワーズ ブルワーズの試合 ブルワーズ・パドレス コントレラス・ブルワーズ パドレス対ミルウォーキー・ブルワーズ 今日のMLBの試合 ベースボール・サバント Lucki Lucki 刺される Luckiは刺されたのか ラッパー Lucki Lucki 刺傷事件 アメリカ対メキシコ メキシコ対アメリカ メキシコ代表 アメリカ対メキシコ ディエゴ・カンピージョ メキシコ代表(サッカー) ラウル・ランヘル 親善試合 ルイス・ロモ メキシコの試合日程 メキシコ対USA アメリカ米国対メキシコ メキシコ対 オルベリン・ピネダ マイアミ対クレムソン マイアミ・フットボール クレムソン対マイアミ マイアミ対クレムソン マイアミ・ハリケーンズ マイアミ・ハリケーンズ・フットボール ダリアン・メンサ マイアミ マイアミ・クレムソン UMフットボール クレムソン・マイアミ クーパー・バーケイト マイアミ対クレムソン 予想 マクニース州立大対LSU LSU対マクニース マクニース・フットボール LSUの今日の試合 マクニース ブレーブス対ドジャース ドジャースの今日の試合 タリク・スクーバル ドジャースの日程 ブレーブスの今日の試合 スクーバル アトランタ・ブレーブス対ドジャース ヤンキース対レイズ ドリュー・ラスムッセン ヤンキース ヤンキースの今日の試合 タンパベイ・レイズ レイズ ヤンキースの試合 ニューヨーク・ヤンキース ヤンキースの今日の試合 レイズの試合 ヤンキースの試合 レイズの今日の試合 NYY