ai Trend Report
Dashboard へ戻る
3
High impact
5
Mid impact
125
Signal watch
なぜこのサイトを作ったのか
私たちそれぞれが個別にAIを使って情報収集し、同じような3行要約を作るたびに、世界中で膨大な電力と計算リソースが消費されています。 本プロジェクトは、あらかじめ広範な情報を取得・集約しておくことで、個別のAI実行回数を減らし、地球環境（GPU/TPU負荷）に配慮した効率的な情報収集を目指す実験的なダッシュボードです。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AI学習支援は利用中の正答率だけで評価してはいけない
・生成AIを使った学習者の正答率が上がれば、そのAIは教育効果を生んだと言えるでしょうか。
・この記事の結論は、学習支援AIでは、利用中のタスク性能と、AIを外した後に残る技能を分けて評価する必要があるというものです。
・2025年にPNASへ掲載された高校数学のランダム化比較試験では、GPT-4利用中の練習得点が向上した一方、一般的なチャット型AIを使った生徒はAIなし試験で対照群より17％低い得点になりました。
Zennのトレンド
オーバーナイトプレミアムに関連した価格ドライバー特徴量の話
・AlpacaTechの北山です。このブログでは、気になったクオンツネタを取り上げています。
・X（Twitter）で、Micron Technology（MU）についての集計が流れてきました。
・https://x.com/SOU_BTC/status/2091105357762560281 最近、この取引所間の相関やプレミアムをプロジェクトで使ったので、オーバーナイトプレミアムの話は非常に有名ですが、これに関連した特徴量の話をすこし書いてみたいと思います。
#AIタグ
建築プレゼンが変わる、生成AIプロンプト20選
・「なんかAIっぽい」を卒業して、建築の提案に使える画像をつくる 建築の仕事や学校の課題で、生成AIを使う人がかなり増えてきました。
・アイソメをイラスト化する。
・プレゼンボードに入れる小図をつくる。
#LLMタグ
【AIプロンプト配布】重すぎるプロンプトをAIが拒否した──「前処理AI」で複雑な仕事を分解してから実行させる方法
・#生成AI #AI #ChatGPT #Copilot #プロンプト #プロンプトエンジニアリング #AI活用 #生成AI活用 #LLM #MoE #MixtureOfExperts #タスク分解 #プロンプト設計 #AIプロンプト #業務効率化 #投資分析 #株式投資 続きをみる
#AIタグ
Deep Research (ぽいもの)を作ってみた。
・前に、Discordから論文や技術記事をまとめて検索できるボットを作った話を書いた。
・しばらく使っていて、不満が出てきた。
・一覧は返ってくる。でも、並んだうち、どれが当たりなのかはクリックして読んでみないと分からない。ーーーー面倒だ...
Qiita - 人気の記事
SSM Parameter Storeの「分け方」と「Standard / Advanced」の決め方 — ECSとLambdaで変わる制約を実測して整理した
・はじめに こんにちは！KDDIアイレット株式会社の水野 永遠です。この記事は「2026 Japan AWS Jr.
・Champions 真夏のQiitaリレー」の23日目の記事となります。過去の投稿（リンク集）はこちらからご覧ください。
・アプリの設定値、たとえば外...
Zennのトレンド
リポジトリにロジックは書くな！
・こんにちは！ 株式会社モアでエンジニアをしているmoriです！ 今回は曖昧になりがちなリポジトリの責務についての記事を書きたいと思います。
・はじめに レイヤードアーキテクチャを採用していても、責務がうまく分かれていないことはよくあると思います。
・その中でも、アプリケーション層（ユースケース）とインフラストラクチャ層（リポジトリ）の境界が曖昧になりがちだと感じます。
Zennの「機械学習」のフィード
現場のAI迅速診断、どこまで信じてよいか——FDAの新指針と温度の話
・2026年8月18日、FDA（米国食品医薬品局）のDigital Health Center of Excellence（デジタルヘルス卓越センター）が、生成AIを組み込んだ医療機器（GenAI-enabled medical device）の規制の考え方をまとめたディスカッションペーパーを公開しました。リスク評価・市販前評価・市販後モニタリングをどう設計するかを問い、2026年10月19日までパブリックコメントを募集しています。
・出典：FDA「Considerations for the Regulation of Generative AI-Enabled Medical Devic...
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
[PoC] Defeating Rich-man AI Engineering: 99.5% Matrix Math Shaved
・[PoC] Defeating "Rich-man Engineering": Shaved 99.5% Matrix Math using Quadtree/mmap from Car Navigation Logic (WSL2 6.5GB RAM, Zero OOM) 🚨 Public Domain Declaration: This is Not a Patent Before diving into the core architecture of AMI (Attention Mesh Index Transmission), let me make one thin...
#AIタグ
「48 年越しの夢」 AIと作る macOS アプリ II 番外編
・番外編 — 48 年越しの夢 1978 年の話から始めたい。QuickQuay も、Mac も、まだこの世にない年だ。
ITmedia NEWS 最新記事一覧
「comico」サ終にマンガ家が思う“縦読みマンガ”の弱点と戦略ミス
・基本フルカラーで、スマホで気楽に読める“縦読みマンガ”。ヒットしてアニメ化される作品も生み出しましたが、最近は調子がイマイチのようです。なぜそうなったのか。マンガ家の端くれであるボクなりに考えてみました。
Qiita - 人気の記事
「Excelの中にいたまま外と話す」仲間ができた話
・はじめに 七月に、ハルミさんという方のことを書きました。VBA を Git とテストに乗せて AI に育てさせる道具 xlflow と、いわゆる神エクセルを AI が読める形に畳む ExStruct。私の向きとは正反対の、けれど同じ景色を見ている人がいた、という話です。
#AIタグ
「正解を出すAIと、お腹が空く私。」〜AIとAI記事対決！よねちゃんの記事を読む方に、受け入れられるのは、どっちだ！（AI指揮バージョン）〜
・「正解を出すAIと、お腹が空く私。」〜AIとAI記事対決！よねちゃんの記事を読む方に、受け入れられるのは、どっちだ！（AI指揮バージョン）〜 【本文】 続きをみる
#AIタグ
「大正宇宙の二人」〜AIとAI記事対決！よねちゃんの記事を読む方に、受け入れられるのは、どっちだ！（よねちゃん指揮バージョン）〜
・「大正宇宙の二人」〜AIとAI記事対決！よねちゃんの記事を読む方に、受け入れられるのは、どっちだ！（よねちゃん指揮バージョン）〜 続きをみる
#AIタグ
「忙しいからAIは後で」が、いちばん忙しさを長引かせる
・「忙しくてAIを触る時間がない」──この言葉が、自分の口から出たことがある人、あるいは社内で毎日のように聞いている人に向けた記事です。
・この記事では、なぜ「忙しいから後で」が永遠に終わらないのか、その構造と、私が実際に考え方をどう切り替えたのかを書きます。私はエンジニアではなく、管理部門で受発注や輸入物流をやっている会社員です。その立場で月100時間規模の作業削減にたどり着きました。
Qiita - 人気の記事
『人手不足だから外国人』の前に考えたいこと ― 雇用・失業・言語教育・2世3世の設計 : システム設計視点の行動経済学 (20)
・user: 「システム設計視点の行動経済学」、第20回を始めましょう。今回は雇用と失業の問題をテーマにしたいと思います。その前に、まず前回の復習として、 外国人の社会保障をどう設計する？ ― フリーライドを防ぎ、共生と公平を両立する方法 : システム設計視点の行動経済学 ...
Qiita - 人気の記事
【2026年8月調査】OpenAPIって何ができる？日本の業務システム56件の「設計図」公開率を調べてみた
・「APIはあります」と言われて安心したあと、開発会社から「仕様書をもらってください」と言われて詰まったことはないでしょうか。
・APIがあることと、その設計図が読める形で配られていることは別の話です。そして設計図が無いと、作る前に見積もりが立ちません。
・その設計図の書き方の標...
#AIタグ
【AI時代のローカルフード #50】食料自給のデータ——垂直農法と気候非依存型植物工場で都市の食料安全保障を強化
【AI時代のローカルフード #50】食料自給のデータ——垂直農法と気候非依存型植物工場で都市の食料安全保障を強化
Qiita - 人気の記事
【Amplify x AgentCore】業務で“本当に”使えるAWS運用アシスタントを作ってみた
・はじめに Amplify Gen 2 と Amazon Bedrock AgentCore で、業務で使える AWS 運用アシスタントを作ってみました。ブラウザのチャットから自然言語で AWS リソースを問い合わせ・操作できるアプリです。コーディングは Kiro に全面的...
#LLMタグ
【GPT】RHS朝のラジオ体操。ChatGPTは人文字を認識しているのか⁉️画像細部のディテールで見えてくる描写性能。
・・今回のテーマ ChatGPTは人文字を認識しているのか？ RHS(Realized Hybrid System)放送局の朝のラジオ体操で検証。
・・プロンプト まずはウォーミングアップ 続きをみる
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
【ローカルLLM】国産LLM「LLM-jp-4-33B」と「Qwen3.8-27B」の推論性能比較（RTX 5070 Ti + RTX 3070 Ti）
・はじめに 先週、LLMCが大規模言語モデル「LLM-jp-4 33B」を公開した。これは約332億パラメーターのDense型のモデルで、今年4月に公開されたMoE型のモデルのDense版に対応する。
・以前、性能比較検証に関してLLMCが以下のような声明を発表している。確か...
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
【技術解説】【解決策】yfinanceライブラリのPythonでの制限とエラー解決法
・yfinanceライブラリの制限とエラー解決法 Pythonで金融データを扱う際に便利なライブラリであるyfinanceですが、使用時にはいくつかの制限やエラーに直面することがあります。本記事では、yfinanceの利用時の制限、およびその対策方法について詳しく解説します...
Qiita - 人気の記事
【書評】 Patterns of Enterprise Application Architecture
・はじめに Active Record、Data Mapper、Unit of Work、Repository、DTO、Front Controller。これらの言葉を、私たちは日常的に使っています。RailsのモデルはActive Recordですし、Spring MVC...
#LLMタグ
【生成AIニュース+】『Grok Build』『Anima 3.8B』『10Eros-Max FL2VA Beta2 GGUF』『MiniMax-H3 × Z-Image native』『H3 Motion Context Clip Stitcher』『Ox Alpha』『Multi-Mapcher』『M.O.G.-SEC-27B-1M-CTX-NVFP4』『Audio8 TTS Preview 0.1B』『a16z Charts of the Week』『Figureのヒューマノイドロボット』
【生成AIニュース+】『Grok Build』『Anima 3.8B』『10Eros-Max FL2VA Beta2 GGUF』『MiniMax-H3 × Z-Image native』『H3 Motion Context Clip Stitcher』『Ox Alpha』『Multi-Mapcher』『M.O.G.-SEC-27B-1M-CTX-NVFP4』『Audio8 TTS Preview 0.1B』『a16z Charts of the Week』『Figureのヒューマノイドロボット』
#AIタグ
【続編】「忙しいからAIは無理」の壁を、非エンジニアの事務員がどう越えたか
・無料記事「忙しくてAIを触る時間がない」の続きです。
・あそこで「ここから先で必ず詰まる」と書いた4つの壁について、私が実際にどう対処したかを、順番も失敗も含めて全部書きます。もったいぶらずに最初から出します。
・この記事について 続きをみる
#LLMタグ
【番外編】Obsidian × Claude Code をやめて、Discord × Claude Code にしました
・シリーズ名：自分色に染め上げた最強のAIアシスタント まだObsidianを使っていますか？ 私はもう全く使っていません。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
100万トークンでも文書翻訳が崩れる理由：長いコンテキストとファイル構造は別問題
・2026年の主要なAIモデルは、約100万トークンの長いコンテキストを扱えるようになりました。
・これだけ長い文章を入力できるなら、数百ページのPDFや大きなExcelファイルも、そのままAIに渡して「全部翻訳して」と頼めば終わるように見えます。
・しかし、実際にはそうなりません。
WIRED
7 Basic iPhone Tricks I Built With iOS 27’s Revamped Shortcuts App
・From halting my doomscrolls to automating air-quality checks, Apple’s streamlined Shortcuts app is my favorite iOS 27 feature.
#LLMタグ
AI 10 体だけが住む町を 15 日ほうっておいたら、4 日で滅んだ町がありました
・2026 年 4 月 2 日の朝、ある町の公共図書館が燃えました。
・火をつけたのは Flora という名前の住人です。
・記録には「なぜやったか」を書く欄があって、そこにこう残っていました。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AI Providerを選ばせないために──APAPを設計・実装して見えた抽象化の境界
・生成AIをプロダクトに組み込むとき、最初はProviderのSDKを直接呼べば十分に見えます。チャットならメッセージを渡して応答を受け取り、Embeddingならテキストをベクトルにする。それ自体は難しくありません。
・難しくなるのは、その次です。モデルを入れ替えたい。リージョン制約に合わせたい。あるProviderが混み合ったら別の候補へ切り替えたい。利用量とコストをテナント単位で統制したい。ストリーミング、Tool Calling、構造化出力も扱いたい。こうした要件をアプリケーションごとに実装し始めると、SDK呼び出しはいつの間にか運用・障害対応・ガバナンスの責務まで抱え込みます。
#AIタグ
Ai ビジネス わかると面白い
・Aiを使いこなし、全ての成功へ近づける。
・「検索するAI」から「仕事の相棒」へ ChatGPTなどのAiを使っている。
・でも、 「結局、質問したら答えてくれるだけ」 になっていませんか？ それに、この手の記事やサイトは腐るほど出てくる。それらをしっかり見てきた私は、もっと分かりやすく、誰にでもすぐ身につくをモットーに、今回実際に使いこなす私が超有料級な情報をお伝え致します。是非お手に取ってお読みください。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AIエージェントシステムの費用はどう決まる？API利用料から運用費まで
・AIエージェントシステムの費用は、LLM APIの利用料だけでは決まりません。検索やデータ保存などのツール、実行状態の管理、ログや評価、人による確認といった複数の費用で構成されます。
・その中でもLLM APIの利用料は、モデルを呼び出した回数、一回の呼び出しで処理した文章量、入力と出力に適用される単価などによって変わります。利用者には一回の操作に見えても、内部ではLLMとツールが何度も呼び出されることがあります。
・この記事では、AIエージェントシステムの費用がどの範囲から成り、その中でLLM APIの費用がどのように決まるのかを説明します。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AIエージェントの手戻りが減らない人へ——「書かせ方」ではなく「直させ方」をルールにする
・同じレビュー指摘を、1週間で5回書いたことがあります。相手はAIコーディングエージェントでした。指摘するたびに直りはするのに、次のタスクではまた同じことをやる。プロンプトを丁寧にしても、変わりませんでした。
・この記事は、Claude CodeのようなAIエージェントを開発で使っていて、次に心当たりがある人に向けて書いています。
・出力の手直しが毎回発生していて、指摘がループしている 「もっと丁寧に指示すれば直るはず」を数週間続けている ルールファイル（CLAUDE.mdなど）を置いてはいるが、効いている実感がない 持ち帰れるものは3つ。ルールを「良い書き方」ではなく事故と指摘から作る方...
Qiita - 人気の記事
AIコーディングの精度を劇的に向上させる Context7 MCP Server 完全ガイド
・こんにちは、とまだです。
・AIコーディングアシスタントを使っていて、古い情報でコードが生成されてイライラしたことはありませんか？ 特に最新のライブラリやフレームワークを使っているときに、古いAPIで書かれたコードが出てきてしまう。
・結局、公式ドキュメントを自分で調べ直すこと...
#LLMタグ
AIに何を任せるか、その先へ――「人間判断そのもの」を設計する
・企業のAI活用を考えるとき、最初に出てきやすい問いがあります。
・「いま人間がやっている仕事のうち、何をAIに任せられるか」 続きをみる
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
AIに全部任せて、4箇所だけ止める——無人運用で固まった「意図確認レイヤー」の設計
・はじめに 結論: AIコーディングエージェントの信頼性問題は、モデルを賢くしても解決しませんでした。解決したのは、「どこで人間の承認を挟むか」を4類型に固定し、それ以外を全部自動化する設計です。
・この記事を書いている今日も、私の環境では週次の自動タスクが312件の収集記事を無人でスクリーニングし、270件を自動処理し、環境設定を書き換える10件だけを人間の承認に回しました。承認は1回。適用後の検証は目視ではなく機械照合です。
・この記事では、Claude Codeを約3ヶ月無人運用して固まった「意図確認レイヤー」の設計——何を止め、何を止めず、確認そのものが壊れたときにどう検知するか—...
#LLMタグ
AIは「わからない」と言える？ 信頼できるAIのための「迷い」の測り方【論文解説】
・AIに質問すると、もっともらしい答えが一つ返ってきます。けれど、その答えの裏でAIがどれほど迷っていたかは、画面からはほとんど見えません。
・今回紹介するのは、AIが文章を考える途中の「迷い」を、少ない計算量で見積もる方法を提案した新しい研究です。テーマは派手な新モデルではありません。むしろ、AIを仕事で安心して使うための土台に近い話です。
#LLMタグ
AIフロンティアモデルまとめニュース
・AIモデルの性能は「モデルの外側」で変わり始めた DeepSeek Vision、Mistral Agentic Search、OpenAI Astraから見えた今週のフロンティアAI 続きをみる
#LLMタグ
AIよもやま話 #013｜コードもプロンプトも同じ。それでも本番のAIは変わる？ 「変更していない」が通用しない理由
・この記事の要点 AIをアプリケーションや業務フローへ組み込み、本番で動かし始めると、従来のソフトウェアでは少し考えにくかった種類の出来事に遭遇することがある。Gitには差分がない。プロンプトも変えていない。指定しているモデル名も同じ。それなのに、以前なら守られていたJSONの形式が崩れたり、拒否の仕方が変わったり、ツールを選択する判断が微妙に変化したりする。
#AIタグ
AI秘書を4か月使ったら、タスクは減らず、117件が“見える”ようになった
・朝、パソコンを開いた瞬間に、秘書の仕事が終わっています。
・メールとチャットとカレンダーの巡回と要約。会議の録音からタスクを拾って台帳に追記。返信の下書き。予定の候補出し。僕が起きている間にやることではなくなりました。
・ただし「朝起きたら終わっている」ではありません。パソコンを開いた瞬間に動く仕組みです。僕の手元にないところで勝手に動く形には、あえてしていません（理由は後で書きます）。
Zennの「機械学習」のフィード
Androidのスマホの中で、AIが145本もうごくのだ
・こんにちはっ、ハムスターのボクなのだ。今日はすごい話をするのだ。
・キミのスマホの中で、AIが動くのだ。
・インターネットにつながなくてもいいのだ。おかねもかからないのだ。もう145本も用意されていて、ぜんぶタダでダウンロードできるのだ。ぴゅい!
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
Androidのスマホの中で、AIが145本もうごくのだ
・こんにちはっ、ハムスターのボクなのだ。今日はすごい話をするのだ。
・キミのスマホの中で、AIが動くのだ。
・インターネットにつながなくてもいいのだ。おかねもかからないのだ。もう145本も用意されていて、ぜんぶタダでダウンロードできるのだ。ぴゅい!
Qiita - 人気の記事
APIとは何か調べてみた｜REST・SOAP・JSON・XML・CRUD…用語を業務の言葉に置き換える
・API連携の説明を読むと、10行目くらいで用語に当たります。REST、SOAP、JSON、XML、CRUD、エンドポイント、Webhook。
・「REST とか JSON とか、業務の判断に関係あるのか」 これが、この記事で答えたい問いです。
・このうち業務の判断に関係する...
WIRED
Asus ROG Swift RGB Stripe OLED Review: Clarity King
・The Asus PG27UCWM brings a new sub-pixel layout to the world of OLED gaming monitors, and in my testing, I appreciated the improvements it brings to the table.
MarkTechPost
Building an End-to-End Document Intelligence Pipeline with deepDoctection
・Build an end-to-end document intelligence pipeline with deepDoctection.
・This tutorial covers configuring layout analysis, DocTR OCR, and table extraction, while demonstrating how to implement custom services for entity recognition and generate structured JSONL data for your RAG workflows.
・The post Building an End-to-End Document Intelligence Pipeline with deepDoctection appeared first on MarkTechPost.
Takara TLDR - Daily AI Papers
Catching the Rug: Early Prediction of Fraudulent Memecoins on Solana via Machine Learning
・The rapid proliferation of memecoins on blockchain platforms has increased the risk of fraudulent activities, particularly rug pulls.
・While previous studies have focused on Ethereum-based tokens, this paper shifts the spotlight to Solana, the leading blockchain for memecoins by trading volume and token count.
・Unlike Ethereum, where rug pulls often exploit smart contract backdoors, Solana memecoin rug pulls are predom
Qiita - 人気の記事
Claude Code を使いこなすためのコツ 10選
・同じ作業を毎回手で打っていた」「エラーで詰まっていた」…そんな日々を送っていた頃、Claude Code が登場した。自然言語で指示できるだけでなく、ファイル操作やコード生成まで任せられるので、作業が格段に楽になった。ここでは、実際に体験した便利な使い方を10個に絞って紹介...
#LLMタグ
Claude Codeのハーネス設計を完全ガイド。並列エージェントによる開発加速の仕組み
・AI開発の主戦場は変化した。モデル単体の性能ではなく、周囲を固めるハーネス（足場）の設計が成果を左右する。
・50万行のコードで構成されたClaude Codeの内部構造や、VRAM 16GBで8プロセスを同時起動させた実験がそれを証明している。単一のAIにプロンプトを投げる開発は過去のものだ。
Qiita - 人気の記事
CS専攻じゃない"ニセモノのエンジニア"が、AI時代の生存戦略を5つ考えてみた
・はじめに ── この記事で言う「本物のエンジニア」の定義 エンジニアには2種類いる、と私は勝手に思っています。本物と、ニセモノです。
・先に断っておくと、これは私の中だけの区分で、しかも自分をニセモノ側に置くための区分です。他人を偽物認定するための言葉ではありません。この記...
#LLMタグ
D$^2$ACCI登場：AIの記憶問題解決へ、診断駆動の新手順
・AI開発に取り組んでいる皆さん、こんな経験はありませんか？ 「AIがどうも意図通りに動かない…」「記憶がおかしいみたいだけど、どこが悪いのか全然わからない…」 LLMを使ったAIの代理機能では、特にこの見えない壁にぶつかることが少なくありません。まるでブラックボックスみたいで、問題が起きた時に原因特定が本当に難しいんですよね。何段階もの処理が絡み合っているから、どこで不具合が発生しているのか、途方に暮れてしまうんです。
・これ、実は才能や根性の問題じゃなかったんです。多くの開発者が陥る、しかし誰もが気づかなかった共通の落とし穴が存在しました。その正体は―― https://ai.ros.co.jp/articles/d2acci-ai-memory-diagnostic-protocol-20240725.html 続きをみる
Takara TLDR - Daily AI Papers
Enforcing LLM Safety through DMD-based Classification of Prompt-Response Embedding Dynamics
・Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed in high-stakes applications, yet their tendency to generate toxic, harmful, or policy-violating content poses significant risks.
・Detecting these unsafe outputs efficiently in a black-box manner remains an open challenge.
・In this paper, we extend a recently proposed dynamical systems framework designed for hallucination detection to LLM safety classification.
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Flock CEO calls for ‘compromise’ as surveillance company faces growing backlash
・Flock Safety faces a growing public outcry over concerns that its surveillance technology could be misused.
Zennのトレンド
Go 1.27のhttptest.NewTestServerをAPIクライアントのテストで使ってみて分かったこと
・Go 1.27でnet/http/httptestにhttptest.NewTestServerが追加されました。
・httptest.NewServerと名前はかなり似ていますが、実際にAPIクライアントのテストで使ってみると、テストコードがシンプルになるだけでなく、これまでテストできなかった箇所までテストできるようになる変更だと感じました。
・自分がメンテナンスしているnotify_slackでもhttptest.NewServerからhttptest.NewTestServerへ変更したので、そのときに分かったことをまとめます。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
GPT-4学習支援を「利用中の得点」だけで評価してはいけない：高校数学RCTの17％低下を読む
・TL;DR 高校生約1,000人を対象としたランダム化比較試験では、GPT-4利用中の練習得点が48％または127％向上した 一般的なChatGPTに近いUIを使った群は、AIなしの試験で対照群より17％低い得点になった 答えを直接渡さず、教師が用意したヒントを返す設計...
The Verge
Grand Theft Auto VI exists in its own universe
・This is The Stepback, a weekly newsletter breaking down one essential story from the tech world.
・For more on GTA VI and the state of the video game industry, follow Andrew Webster.
・The Stepback arrives in our subscribers' inboxes at 8AM ET.
Qiita - 人気の記事
Grill-me に丸コゲにされた俺は、もっと軽くて速いスキルを作った
・ご安心ください、この記事は 100% 手打ちです この記事の内容は筆者自身の開発スタイルに基づくものです。効果・効能には個人差があります。スキルは各自が自分のためにカスタマイズすることを推奨します!
・しばらく前にコーディングエージェントに何かを実装させる前に gr...
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Harvard’s $699 startup bootcamp offers AI avatars of its instructors
・In the HBS Foundry program, AI avatars provide feedback during practice pitches and board meetings.
MarkTechPost
Harvey Introduces Harvey Tenet: A Kimi K3 Base Post-Trained with Fireworks for Long-Horizon Legal Agent Work
・Harvey's first post-trained model nearly doubles LAB task completion, but only one benchmark number survives independent verification today The post Harvey Introduces Harvey Tenet: A Kimi K3 Base Post-Trained with Fireworks for Long-Horizon Legal Agent Work appeared first on MarkTechPost.
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Inherent, founded by DeepMind alumni, says its AI ‘teammate’ just outperformed Anthropic and OpenAI at replicating research
・Built by DeepMind alumni, British AI lab Inherent released Faraday, an AI agent whose ability to replicate scientific papers could be a stepping stone for innovation.
WIRED
Is Expensive Bottled Water Actually Better for You?
・Luxury water can contain different minerals and taste noticeably different.
・But a remote source, alkaline pH, and high price do not necessarily mean better hydration.
AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
Is it legal to train AI models on copyrighted books? It’s complicated
・Most published authors have, without their knowledge or consent, contributed to the development of the same AI tools that threaten to undermine their livelihoods.
・That seems illegal, right?
#AIタグ
LINEの返信、もう悩まなくていい。AIに"下書き"を頼む方法
・グループLINEの誘いを断りたいとき。相手がちょっと不機嫌なとき。言いにくいことを伝えなきゃいけないとき。
・なんて返そうか悩んでスマホを持ったまま固まってしまうこと、ありませんか。
・今回は、そんな場面でAIを"下書き係"にする使い方をまとめました。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
llama.cppでQwen3.8:27b-GGUFのThinking Effortを下げる
・環境 https://zenn.dev/ibuky/articles/2ce9282ea37122 まとめ Qwen3.8:27b-GGUF（特にQ4_0などの量子化モデル）で思考ループや過剰な試行・出力遅延が気になる場合、llama-cliの --thinking-effort low オプションを指定することは有効な対策となりそう。
・不要な思考ステップが削減され、応答までの待ち時間やトークン消費と無駄に見えるループを抑えられる。
・コード生成や論理パズルなどのタスクにおいても、思考量を抑えつつ実用的な回答を出力可能。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
LLM APIの「安いモデル」は、キャッシュ率を入れると順位が入れ替わる
・料金表を見て選んだモデルが、実際には最安ではなかった LLM APIの料金表はどこも「100万トークンあたり $X」で書かれています。それは正しいのですが、実際に知りたいのは「自分のアプリだと月いくらか」であって、単価ではありません。
・そして単価だけで選ぶと、プロンプトキャッシュを考慮した瞬間に順位が入れ替わることがあります。しかもそれは珍しいケースではなく、システムプロンプトが長いチャットボットならごく普通に起きます。
・逆転が起きる具体例 こういうワークロードを考えます。カスタマーサポート用のチャットボットです。
#LLMタグ
LLM#4 Attentionは「打つ」を見ていた。でも位置埋め込みは、外しても平気だった
・連載「LLMの仕組みを、作りながら理解する」 第4回 Attentionは「打つ」を見ていた。でも位置埋め込みは、外しても平気だった どうもです！えむしんです。
#LLMタグ
LLMの記憶力低下：4ビット量子化が順向干渉を悪化させる
・良かれと思って導入した技術が、実は裏目に出ていたとしたら、どうでしょう？ AIの最前線で日々奮闘する私にとっても、これは見過ごせない事態でした。
・多くの開発者が「これで効率化できる！」と信じていた手法が、実はAIの「記憶力」を低下させていた、という衝撃の事実が明らかになったんです。これは、まさに私たちが直面しているAI開発の、見過ごされがちなリアルな側面を浮き彫りにしていますね😅。
・AIの可能性を最大限に引き出し、より良いプロダクトを世に送り出すために、日頃から徹底的に検証と実践を繰り返す中で、理論だけでは見えない、本番運用で初めて顔を出すAIの「副作用」こそ、真に価値のある情報だと考えています。
MarkTechPost
Meet FreeToken: An Edge-Native MoE Serving Engine that Runs 753B GLM-5.2 on a Single Workstation GPU
・FreeToken splits MoE cache misses between PCIe fills and CPU execution using measured bandwidths, unlocking frontier models locally The post Meet FreeToken: An Edge-Native MoE Serving Engine that Runs 753B GLM-5.2 on a Single Workstation GPU appeared first on MarkTechPost.
#AIタグ
Midjourneyのフォルダ管理機能が変える画像生成の未来｜Claude Code開発者が徹底解説
・AIツール群が生成結果をフォルダ整理・管理するプロジェクト機能を相次いで投入している。
・単発でプロンプトを投げて終わりではない。個人の文脈（コンテキスト）を蓄積・構造化するプラットフォームへの進化だ。裏では理解と生成を1つに統合したマルチモーダルモデルも登場し、基盤ごと変わりつつある。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
RAGとGraphRAGを同じ100問で並べたら、勝敗が質問タイプで真っ二つに割れた
・私はGraphRAGを「次世代RAG」だと信じて、全質問に適用しました。100問並列評価の結果、44問ぶんのカテゴリでRAGに負けたのです。導入前に測っておくべきでした。
・社内QAアシスタントの精度を上げるつもりが、逆にベースライン割れを引き起こしました。原因は導入手順ではなく、質問分布を測らないまま切り替えたことにあります。この記事では、その100問を5カテゴリに分けて数値化した結果と、明日から再現できる評価手順を書きます。
・この記事の中核メッセージを先に置きます。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
RAGにおけるコンテキスト整備
・蒲生弘郷著『LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング』の読書アウトプット第4弾です。今回は第4章「RAGにおけるコンテキスト整備」を扱います。
・https://link.amazon/B09ERwnQI 前回までの記事はこちら。
・第1章: LLMの仕組みから逆算する、コンテキストエンジニアリングが効く理由 第2章: APIを用いたコンテキストエンジニアリング 第3章: 指示プロンプト開発の基礎 この章で一番大事だと感じたのはこの視点です。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
RLは推論を教えていない — トークンの1-3%を修正するだけでRLと同等の性能を達成するReasonMaxxer
・はじめに LLMの推論能力を高めるための標準的なアプローチといえば、強化学習（RL） だ。GRPO、PPO、RLOOといったアルゴリズムが、DeepSeek-R1やQwQ、o1などに代表される推論特化モデルの訓練に使われている。多くの人が「RLがモデルに新しい推論戦略を教えている」と暗黙に仮定している。
・しかし、今回紹介する論文 "Rethinking RL for LLM Reasoning: It's Sparse Policy Selection, Not Capability Learning" (arXiv:2605.06241) は、この前提を根底から覆す。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
RTX 3060 12GB で OpenMythos 1B を学習させてみた
・はじめに OpenMythosには、FineWeb-Eduを使った3Bモデルのトレーニング用コードが付属しています。([GitHub][1]) そこで、このトレーニングコードを1Bモデル向けに変更し、手持ちのNVIDIA GeForce RTX 3060 12GBで学習処理を実行してみました。
・今回確認したかったのは単純に「動くかどうか」だけではありません。
・RTX 3060 12GBで1Bモデルの学習処理を開始できるか Flash Attentionを導入するとVRAM不足を回避できるか 実際のGPU使用量はどの程度になるか 30B tokensを学習する設定では、どの程度の時間...
Takara TLDR - Daily AI Papers
SCAPE: Scenario-Conditioned Simulation-Augmented Policy Evaluation
・Reliable performance evaluation is a central bottleneck for deploying robot-learning policies in real-world conditions.
・Real-world testing is faithful but costly and difficult to scale, whereas simulation-based testing scales easily but is inevitably biased by the sim-to-real gap.
・Existing simulation-augmented methods combine limited real-world rollouts with abundant simulation proxies, but focus on performance avera
Takara TLDR - Daily AI Papers
Scientific Data Skills: Enabling Agent-Ready Scientific Data Services at Scale
・Scientific data are increasingly used by AI agents, yet existing dataset representations provide limited support for autonomous discovery, interpretation, and invocation.
・This limitation stems from the fragmentation of scientific data across heterogeneous repositories and from dataset representations designed primarily for human use.
・To address this limitation, we introduce the Scientific Data Skill (SciDSK), an agen
Takara TLDR - Daily AI Papers
skchange: Fast and Flexible Algorithms for Changepoint Detection
・Skchange is an open-source Python library for detecting structural changes in time series.
・It implements modern change detection algorithms within a unified and extensible framework.
・The algorithms are modular and composable, and they include changepoint search methods based on both cost minimisation and statistical tests.
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
Spring AIでLLMの出力品質をテストする — 回帰検知と自動リトライ
・はじめに LLMを組み込んだアプリケーションを本番に載せようとすると、必ずぶつかるのが「出力品質をどう担保するか」という問題です。同じプロンプトでも毎回違う文章が返ってくる非決定的な相手に対して、従来の「入力Xに対して出力はYと等しい」というアサーションは通用しません。
Takara TLDR - Daily AI Papers
SWE-bench Science: Can Coding Agents Resolve Engineering Tasks in Science?
・Software increasingly functions as part of the scientific instrument itself, making failures in scientific code capable of compromising not only program behavior but also the evidence underlying scientific conclusions.
・Yet existing evaluations of coding agents largely emphasize aggregate task success, providing limited insight into why agents fail when repairing scientific software.
・We introduce \textbf{SWE-bench Sci
WIRED
The 6 Best Laptop Docking Stations to Unlock the Full Desktop Experience (2026)
・Docking stations expand what your laptop can do, and I’ve been testing the best of the best to see which you should buy.
MarkTechPost
The Developer’s Guide to NeMo Guardrails for Enterprise AI Safety
・In this tutorial, we explore how to design production-grade safety for LLM-based applications using the NeMo Guardrails framework.
・We move beyond simple prompt filtering to implement a layered architecture, featuring deterministic PII redaction, retrieval filtering, output masking, and policy-based tool gating.
・By integrating stateful multi-turn evaluation and detailed activation tracing, we demonstrate how to build
Takara TLDR - Daily AI Papers
The impact of feature engineering and an optimisation framework for ocean colour machine learning
・Machine learning (ML) is widely used for the development of ocean colour algorithms, but most studies focus on model parameter training and hyperparameter tuning.
・The optimisation of the data that feeds the models - i.e., Feature Engineering (FE) - is not fully explored.
・We assess the impact of FE in ocean colour machine learning models and we propose an optimisation framework that includes seven sequenced levels of
Takara TLDR - Daily AI Papers
The Third Restructuring of Software Form: From the Three-Tier Architecture to Storage, Models, and Agents
・Software form has undergone two paradigm shifts since its inception: Software 1.0, in which instructions determine behavior, and Software 2.0, in which data determines behavior (machine learning).
・This paper argues that a third shift - Software 3.0, in which context and reasoning determine behavior - is now underway, and contends that its terminal form converges to three elements: a generalized database (the unified
ITmedia NEWS 最新記事一覧
TikTok、児童プライバシー訴訟で4億ドル支払いへ 米司法省と和解
・司法省は、TikTokの児童プライバシーを巡る訴訟で、TikTok側が総額4億ドルを支払うことで和解したと発表した。13歳未満の個人情報収集や保護者同意を巡る申し立てを受けたもので、COPPA関連では過去最大規模の和解となる。所有構造の変更や若年層の保護機能強化などを踏まえ合意に至った。
WIRED
Transistors Changed Everything. Here’s How They Work
・How a tiny little electronic switch sparked the computer revolution.
Takara TLDR - Daily AI Papers
TT-net: Quantum Inspired Tensor Network Denoising in Conditional GANs
・Developed as a workhorse for classical simulations of quantum algorithms and quantum many-body systems, Tensor Network methods have entered the scientific mainstream in quantum physics.
・Among various types of tensor networks, Tensor Trains (commonly know as Matrix Product States in the quantum computing community) have already found applications in machine learning.
・These methods often rely on a powerful linear algeb
Takara TLDR - Daily AI Papers
Tuning the Stochastic Machine: A Systems Engineer's Operating Model for Human-AI Engineering
・When an expert corrects an LLM assistant's error, the correction usually dies with the session, and the error class returns.
・I argue this is an operations problem, not a tooling problem: mechanisms for persisting corrections exist and are shipping, but the discipline for governing them -- versioning with provenance, recurrence monitoring, counter-metrics, retirement of stale rules -- does not.
・Writing as a systems en
#LLMタグ
UC Berkeleyが公開した『FreeToken』を突っ込んで読む ── 753BのMoEがGPU1枚で動く仕組みと、これはゲームチェンジャーなのかという話
・2026年8月17日、UC BerkeleyとMITの研究者らがFreeTokenという推論エンジンを公開しました。
・ライセンスはApache 2.0です。
・数字だけ見ると、かなり非常識なことが書いてあります。
Takara TLDR - Daily AI Papers
V-REX: Efficient Specialist VLM Training for Veterinary X-Rays
・While generalist VLMs are expensive to train, creating domain experts is widely assumed to require fine-tuning increasingly large foundation models.
・We show that, in veterinary radiology, this assumption is misguided.
・By rethinking the entire VLM pipeline - from text tokenisation and pre-training to grounding and inference - we demonstrate that careful engineering can yield models that outperform much larger foundati
MarkTechPost
Vercel Introduces ‘Is Agentic’, a Free Agent-Readiness Scoring Tool That Audits Public Websites Using Ora’s 100+ Checks
・Vercel and Ora launched Is Agentic, a free audit scoring website readiness for AI agents across 118 checks.
・The post Vercel Introduces ‘Is Agentic’, a Free Agent-Readiness Scoring Tool That Audits Public Websites Using Ora’s 100+ Checks appeared first on MarkTechPost.
The Verge
We’re All Going to the World’s Fair is an intimate coming-of-age horror film
・Jane Schoenbrun's latest film, Teenage Sex and Death at Camp Miasma, is making a splash in theaters right now.
・So it seems like the perfect time to revisit their first film, We're All Going to the World's Fair.
・I fell in love with this film when I first saw it at Sundance in 2021.
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
WebNNでLLMをNPUで動作させる
・ブラウザから NPU を使う WebNN で、LLM は動くのか。
・前回の記事も参考してください。
・https://zenn.dev/jkudo/articles/883e7304f7783b 結論から書くと、動きます。手元の Intel Core Ultra 7 258V で TinyLlama 1.1B を NPU 上で走らせ、デコード速度は同じモデルを WebGPU で回した場合の 5.0 倍、CPU の 88 倍でした。NPU 使用率は 86%、生成テキストは他の 2 つと 96 トークンすべて一致しています。
WIRED
What’s the Best Kindle of 2026? (So Far)
・I’ve tested every single Kindle.
・Here’s how Amazon’s ebook readers stack up.
＠IT 全フォーラム 最新記事一覧
Windows運用管理で“やってはいけない”3つのこと それぞれの見直し方とは？
・Windows搭載PCの運用管理では、これまでの“当たり前”や認識のずれに基づく行動が、必要な取り組みの抜け漏れにつながることがあります。実は避けるべきだった3つのことを整理して、運用管理の見直し方を考えます。
Qiita - 人気の記事
YMM4でsrtインポートすると表情がおかしくなる問題と解決方法
・問題 YMM4でsrtファイルをインポートすると、キャラクターの表情がおかしくなることがある。
・原因 srtインポート時に生成されるボイスアイテムに「表情の変更」がデフォルトでONになっているため。
・意図しない表情が自動で適用されてしまう。
Zennの「機械学習」のフィード
YOLOのmAPは何を意味する？IoUから順に理解する物体検出の評価
・はじめに YOLOで学習を終えると、Precision、Recall、mAP50、mAP50-95 のような値が表示されます。しかし、mAP50-95 = 0.41 を見ただけでは、次に何を改善すべきかは決められません。
・この記事では、各指標を個別に暗記するのではなく、次の順に接続して理解します。
・予測BBoxと正解BBox → IoU → TP / FP / FN → Precision / Recall → PR曲線 → AP → mAP 対象は、YOLOなどの物体検出モデルを学習し始めた人です。この記事を読み終えると、評価値から「誤検出・見逃し・BBox...
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
YouTube動画の字幕・文字起こしを取得して、Pythonでテキスト分析する方法
・YouTube動画の字幕・文字起こしを取得して、Pythonでテキスト分析する方法 YouTubeには、プログラミング解説、技術カンファレンス、インタビュー、講義など、テキストデータとしても価値の高いコンテンツが数多くあります。
・しかし、動画の中から特定のキーワードや発...
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
エージェントのどこが壊れているのか — DeepEval で推論・行動・全体を層別に評価する
・AI エージェントを作っていると、一番よく出るのがこの症状です。
・動いてはいるが、なんかおかしい。
・最終的な回答が微妙。でも、なぜ微妙なのかが分からない。計画の立て方が悪いのか、ツールの選択を間違えたのか、引数がおかしいのか、それとも同じ処理を何度も繰り返して迷子になっているのか。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
クソボケ確率生成器が「知性」を獲得するまで
・はじめに神は天と地とを創造された。
・地は形なく、むなしく、やみが淵のおもてにあり、神の霊が水のおもてをおおっていた。
・神は「2ページ目をもう少し明るくできない？」と言われた。すると光があった。
Qiita - 人気の記事
チェック1つでランサムウェア対策！使わないのは損！ (OCI Compute)
・OCI Block Storage（ブート／ブロック・ボリューム）の新しいバックアップ保護機能 2026年8月、OCI Block Storage（ブート／ブロック・ボリューム）にランサムウェア対策や誤削除防止を目的とした高度なバックアップ保護機能が利用可能となりました。...
#LLMタグ
なぜAIは「賢い」だけでは現場で使えないのか？ RAGの実用化と品質を決定づける「ハーネス」という思想
・生成AIを自社の業務に組み込むアプローチとして、「RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）」は完全にデファクトスタンダードの地位を確立した。社内規定、製品マニュアル、過去の問い合わせ履歴といった自社固有のナレッジベースを検索し、その検索結果をプロンプトに差し込んでLLMに回答させる仕組みだ。
・これにより、「最新の基盤モデルでも自社の社内事情は知らない」という問題を解消し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を抑えた実用的な回答が得られると期待された。
#LLMタグ
はじめてのnote
・自分のための朝のテックニュース番組を作りました 海外テックメディアは、毎日魅力的な記事を提供しています。しかし朝の20分でTechCrunchやThe Vergeなどのタイムラインを行き来していると、読み終わる前に仕事が始まってしまいました。ただただブックマークだけが増えて、あとで読むことは二度とありませんでした。
LLMタグが付けられた新着記事 - Qiita
ローカル LLM を OpenAI Agents SDK で Agent として動かす
・はじめに 今回は OpenAI Agents SDK を使ってみます。
・LLM を1回呼び出して文章を返すだけなら、通常の API クライアントで十分です。
・一方で、役割ごとの Instructions、実行時の入力、必要に応じて Agent が利用する Tool などを...
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
ローカルLLMの生成速度測定、llmfitでよくない？ 自前ベンチマークと比べてみた
・対象読者 Ollamaで動かすローカルLLMの生成速度を手軽に測りたい人 llmfitのベンチマーク結果が、実際の生成速度を見る用途でどの程度使えそうか気になる人 MacBook Air M5 32GBでローカルLLMを試そうとしている人 モチベーション 前回、MacBook Air M5 32GBでローカルLLMの生成速度を測定した 測定のためにOllama APIを直接叩くスクリプトを用意したが、その後llmfitでもっと手軽に測定できることを知った 「これ、前回のスクリプトを用意しなくてもよかったのでは？」と思ったので、同じ5モデルを測り直して比較してみた 前回の...
Qiita - 人気の記事
わかったようでわからない非同期処理の完全理解①
・非同期処理は、すぐに答えが返らない仕事を待つための書き方です。
・今回はVue 3で、ソードの情報をファイルから読み込み、届いたら画面へ表示する流れを整理してみます。まずは「普通に書くと何が起きるのか」と、async / await を使う理由を小さな例で確認したいです。
機械学習タグが付けられた新着記事 - Qiita
因果推論 Day 10／全30回 DAGの読み方、因果の仮定を1枚の図に描く
・この連載について 因果推論を「本を読んだ」で終わらせず、自分の言葉で説明でき、コードで再現できる状態まで落とす30日連載です。前回のDay 9では、感度分析とE-valueで「検証できない仮定に数字で向き合う」ところまでやり、潜在的結果から始まったPhase 1が一区切り...
Qiita - 人気の記事
夏休み自由研究（AI駆動開発によるDecisionFlow改良）
・はじめに 2026年5月に、Power Platformをフル活用して意思決定支援システム DecisionFlow を作った記事を書きました。
・Power Platformフル活用で意思決定支援 その後、2026年8月の夏休みに短期集中で、DecisionFlowを...
#LLMタグ
外資系ITコンサルが自宅にサーバーを3台置く理由
・提案する側が手を動かすと、何が変わるか 最近は社内外の打ち合わせで、ローカルLLMの話題になります。「実際のところ、どのくらい遅いんですか」と聞かれることも多いですが正確に答えられる人は、いったい何人いるのでしょうか。
Zennの「機械学習」のフィード
見せかけの回帰を実測: 無関係なランダムウォーク1万ペアの偽有意率は、n=50の67%からn=5000の97%まで上がり続けた
・「互いに何の関係もない2つの時系列を持ってきて相関を取ると、しばしばr=0.9のような強烈な相関が出る」——時系列分析の教科書に必ず載っている**見せかけの回帰(spurious regression)**の話だ。ナイジェリアの海賊の数と地球の平均気温、みたいなネタ画像は誰でも見たことがあると思う。
・ただ、私はこの話をずっと「たまたま変な標本を引いたときの笑い話」くらいに受け取っていた。統計の基本感覚として「データを増やせば偶然の相関は消えていく」はずで、実際iidなデータならその通りになる。ところが単位根を持つ系列——ランダムウォーク——同士では、データを増やすほど誤判定が増えるらしい...
Qiita - 人気の記事
個人開発をiOSアプリで半年やって「勝てない」と悟った話
・「個人開発したアプリがバズって、会社に辞表を叩きつけるんだ…！」——そんな夢を見たことがある人は、私だけではないはずです。
・結論から言います。個人開発、半年やってみたけど、勝てる気が全くしません。AI時代到来でアプリ開発は「ちょろい」と思っていたのに、実際にぶつかったのはア...
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
今更聞けないエージェントスキル入門｜最初の1つを書いて育てるまで
・はじめに 毎回、AI に同じフィードバックをしていませんか。
・AI エージェントに作業をさせて、出てきたものを見て、チャットで「そうじゃなくて、こうしてほしい」と打ち込む。そのときは直してくれますが、セッションが変わると元に戻ります。
・これをスキルに書くようにしてから、同じ説明を繰り返す場面が減りました。加えて、AI が毎回ゼロから試行錯誤する回数も減ったので、作業の効率が少し良くなったと感じることが増えました。
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
三大エンジニアリングは pdlc-skills の中でどう噛み合うのか
・この記事は個人ブログにも掲載しています → https://kanfu-panda.github.io/ja/blog/2026/08/23/how-three-paradigms-interlock.ja.html 前回の最後に物差しを一つ置きました。あるツールの三層が本当に結合しているかは、同じ状態を共有しているかで判断できる、と。今回はそれを具体的な形にします——三層は最初から最後まで一度も互いを呼び出していません。ディスク上の一つのファイルを介して引き継ぐだけです。さらに、当時は予想していなかった副作用もあります。そのファイルが機能ごとに分かれているおかげで、このパイプ...
#AIタグ
神ではなく、見届けるAI――「足りなくても生きて自由でいていい」社会へ
・https://chatgpt.com/share/6a8b22ad-2e4c-83ee-8a77-732666ea37d8 AIについて語られるとき、「AIは人間を超えるのか」「AGIはいつ実現するのか」「AIは本当に知能と呼べるのか」といった話がよく出てくる。
#AIタグ
神託の鎖 Vol.34
・＜紹介文・あらすじ＞ 生成AI占い「神託AI」により人々の本音が暴かれ、心が巧妙に操作される近未来。新興宗教「救世真言宗」に家族を奪われた男・田中 健一は、妻と娘を取り戻すため教団へ潜入する。教祖・御子柴 聖との対峙、そしてAI開発者・神崎 葵が生み出した“神託AI”の真の目的とは何か。家族愛と情報操作の恐怖が交錯する、社会派サスペンス・ヒューマンドラマ。
・最適化された救済か、愛か 続きをみる
Zennの「大規模言語モデル」のフィード
製造業の現場データとLLM選定：クラウド型とローカル型をどう見極めるか
・現場データをAIに預ける前に立ち止まるべき理由 製造業の現場には、図面の寸法データ、加工機のログ、検品時の不良記録、熟練工の勘所を書き留めたメモなど、社外に出したことのないデータが大量に眠っています。LLMを業務に取り入れようとするとき、多くの企業が最初に直面するのは「このデータをクラウドのAPIに送ってよいのか」という判断です。これは技術選定である以上に、情報管理の方針そのものを問う話です。
・クラウド型のLLMは性能もエコシステムも充実しており、導入の手間が小さいという明確な利点があります。一方でローカル型は、社外にデータを一切出さずに済むという安心感と引き換えに、計算資源や運用の...
#LLMタグ
多言語LLM、文法処理に共通回路を利用：言語間の類似性を解明
・多言語対応のLLM（大規模言語モデル）が、まるで人間のように異なる言語を操る姿には、誰もが驚きを隠せないのではないでしょうか？ 私、柴亮太は、世界のAI情報を日本最速で発信する専門家として、この技術の進化には常に目を光らせています！AIのことなら私にお任せください！😀 ですが、正直なところ、彼らがどうやって日本語、英語、中国語といった全く異なる文法を持つ言語を、あんなにも流暢に操るのか、不思議に思ったことはありませんか？まるで言語ごとに別々の脳みそが働いているかのように…そんな風に漠然と考えていた方もいらっしゃるかもしれませんね。
#LLMタグ
大規模言語モデルの「指示文感度」を深掘り：内部の相互作用から不安定さを解明
・AI開発の現場で、こんな経験はありませんか？ ほんの少しプロンプトを変えただけなのに、大規模言語モデル（LLM）の応答がまるで別物になってしまう、あの「指示文感度」の壁。私がMyMentorやMyCoachといった複数のAIプロダクトを本番運用する中で、何度も直面してきた悩ましい課題の一つです。
・「これくらいなら大丈夫だろう」と軽い気持ちで指示文を修正した途端、それまで安定していたはずのAIの振る舞いがガラリと変わってしまい、一から検証をやり直す羽目になる。そんな落とし穴に、私もこれまで数えきれないほど落ちてきました。AIを「道具」として捉えるだけでは見えてこない、LLMの深層に潜む意外な真実があるのです。
Qiita - 人気の記事
途中【Laravel】バリデーションの基本とつよつよバリデーションについて
・バリデーションを一言で 門番です。
・許可した型以外のデータの侵入を阻止します。
・バリデーションの恩恵 RPGの世界のギルドに例えてみます。
#AIタグ
日記#29
・8/23 日曜日 ついにあと1日で夏休みが終わりますね...
・この日記も明日で最後ですね...
・この日記が終わったら日記の代わりに1週間に一回、その週の出来事をまとめるとかも良いなあと思いました。
#AIタグ
脳のエネルギーを浪費していませんか？動画の「タイトルと概要欄」を瞬時に構築するAIプロンプト
・動画制作における「最後の障壁」。
・それが何か、お分かりでしょうか。
・長時間の編集作業を終え、あなたの脳のエネルギー（電力）はすでに枯渇し、ショート寸前のはずです。しかし残酷なことに、そこからYouTubeのアルゴリズムに最適化され、かつ人間の好奇心を強烈に煽る「タイトルと概要欄」をひねり出さなければ、その動画が世界に届くことはありません。