国内AIニュース
vLLM使用時にGPUのSMクロックが低下し、推論速度が半減するトラブルの復旧事例。給電用ケーブルの抜き差しと長時間の放置という、ハードウェア起因のトラブルシューティング手順を公開する。
GPU搭載PCでLLMを微調整できるツール「Soup」が公開。検証ではVRAM 4GBのGPUで「Llama 3.1 8B Instruct」のファインチューニングに成功した。
AIサービスを開発する米Gensparkが、AI機能を統合したオープンソースのオフィススイート「GenOffice」を新たに発表しました。
「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」のレポート前編。インテルのフィジカルAI戦略や、モベンシスのソフトウェアベース・モーションコントローラー事例を紹介。
Googleが実験的AIブラウザ「Disco」を発表。Gemini 3を搭載し、Webアプリを自動生成する「GenTabs」機能でタスク支援を強化します。
Googleのチーフサイエンティスト、ジェフ・ディーン氏が退社し、新会社「Discovery Loop」を設立。サンジェイ・ゲマワット氏らと共同創業する公益法人で、AIモデルと計算基盤を用いて研究プロセス全体の自動化を目指す。Googleは初期出資およびクラウドパートナーとして協力する。
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOが業務執行から退き、会長兼Alphabetチーフサイエンティストに就任。後任にはコーレイ・カブクチュオール氏が就く。あわせてジェフ・ディーン氏とサンジェイ・ゲマワット氏の退社と新会社設立も発表された。
Claude Codeのv2.1.218〜v2.1.221のアップデート内容を解説。Opus 5の既定モデル化やfast modeの課金体系変更など、実務への影響が大きい変更点と、即座に試すべき活用テクニックを整理。
KDDIの高橋誠会長が同社の成長の歴史を振り返り、スタートアップ精神が組織の原動力であることを強調。企業の持続的な成長戦略について語る。
早稲田大学の長谷川博和教授が、AIによる審査と資金調達の多様化について解説。「AIによる審査の高度化」と「資金調達の多様化」は異なる概念であると指摘する。
ワークマンが商品撮影の代替として画像生成AIを導入。撮影が間に合わない商品の補完を行い、アプリ通知の開封率も1.5倍に向上させるなどの成果を上げた。
Datachainは、プライバシー保護基盤「KuraPrivacy」にて、決済・ウォレット事業者が機能を組み込めるService APIのテスト版を開始しました。デモアプリ「Kura Pay」も公開されています。
制約付き生成タスクにおいて、自己チェックを同一ターンで行う手法と別ターンに分ける手法を比較。文字数制約など一部を除き、検証フェーズを分けることで精度が向上する可能性を実証データで解説。
LLMのループ制御と生成における「規範の預け先」についての考察。統計的アプローチから制御工学の観点へ移行し、離散事象系の監督制御理論を用いて、生成器の構造的な制御可能性について論じる。
Google DeepMindがAGI実現後のAIの進展について公開した論文を解説。ASI（人工超知能）への4つの経路と6つのボトルネックの枠組みを紹介する。
総務業務の効率化にAIエージェントを活用する方法を解説。社内規定やマニュアルを参照した業務自動化の事例や導入のステップを紹介する。
2026年7月30日現在のAI・LLM動向を解説。技術の焦点はモデル単体の性能から、業務接続と安全な運用を支える「エージェント運用基盤」へシフトしています。Python開発におけるuv、Ruff、Polarsの活用意義も整理し、効率的な情報収集の優先順位を提案します。
AIによる実装の高速化で、開発者には「需要検証」が不可欠になっています。収益化している個人開発者の実例に基づき、MVP開発の前段階でどのように市場の需要を確認すべきか、その全体マップと実践手順を解説します。
実装の不確実性が下がった現代において、個人開発者が最初にすべきは需要検証です。KPI設定や撤退条件の明確化、30日間で検証を完了させるための手順を軸に、無駄な実装を避けて製品の価値を証明するプロセスを紹介します。
LLM推論を強化学習で鍛える手法「MMPO」の解説。失敗確率の平均を下げるだけでなく、分布のモーメント全体を最適化することで、より高度な推論能力を実現する新しい目的関数について紹介する。