国内AIニュース
Googleが学生向けキャンペーンを実施。「Google AI Plus」を無料提供し、Geminiアプリに学習支援の新機能を追加しました。
AIエージェントの信頼性向上に向けた3つのツール（dr xp, Adversarial Swarm, Tensile）を活用したテスト手法の実践記録をまとめました。
AIへのテスト委譲の境界線について考察。テストの書き方を委譲しても、「何を確かめるか」という指針を人間がどこまで定義すべきか、その本質を探求しています。
海外で話題のローカルLLM向け量子化技術「Unsloth Dynamic 3.0 GGUFs」を解説。VRAM消費を抑えつつ推論速度を向上させるこの技術の概要と、背景にある仕組みについて紹介します。日本のエンジニアが押さえておくべき最新のAIツール・技術動向を厳選してお届けします。
生成AIによる精巧なディープフェイク動画や音声の普及が、ミステリー小説の物語構造にどのような影響を与えているか、作家ダーヴラ・マクティアナン氏が解説しました。
VivaTech 2026でアリババのジョー・ツァイ氏が登壇。中国におけるAI投資状況や、オープンソースLLM「Qwen」、欧州企業のAI主権について見解を述べました。
AI企業の利用レポートは業務利用に偏っているという研究結果がスタンフォード大学より発表。会話の半数が除外されている可能性を指摘し、データの透明性に疑問を呈しています。
AI企業の利用レポートは業務利用に偏っているという研究結果がスタンフォード大学より発表。会話の半数が除外されている可能性を指摘し、データの透明性に疑問を呈しています。
Waymoは、2009年開始の「Google Self-Driving Car Project」から続く、同社の自動運転技術の根幹をなすAI戦略について詳細を説明しました。
LLMによる6人構成ロールプレイでのディベートにおいて、発言の抽象化を抑制する手法を検証。守るものの具体性を上げる際、単に行数を増やすだけでなく、数値や固有名詞を盛り込むことの重要性が判明した。これにより、前半・後半のロール間での発言の解像度の差を解消できることを報告する。
LLM同士の対話を効率化するため、文章ではなく文脈をファイル1枚で渡す手法を提案。APIで環境を直結させず、機密情報や社内知識を各環境に留めたまま、相手側のLLMへ直接文脈を送信する仕組みを構築することで、セキュリティと効率性を両立する新しいワークフローを提示する。
IT部門の業務負担を軽減する「AIエージェント」の活用法について、導入手順や費用相場を含めて解説するガイドです。パスワードリセットやインフラ更新といった日常的な問い合わせ対応をAIで効率化する手法を紹介します。
ローカルLLMを試す際、自分のPC環境で快適に動作するか事前に判断するのは困難です。モデルカードの情報だけではVRAMやRAMの必要量がわからず、無駄なダウンロードが発生しがちです。本記事では、この事前検証を自動化する最新ツールを紹介し、効率的なLLM選定プロセスを提案します。
AIエージェント開発におけるサーバーレス基盤の設計手法を解説した技術書。Zennで公開中のブラウザ閲覧版であり、効率的な実行環境の構築に焦点を当てたエンジニア向けの内容です。
企業によるAI生成物の不備を事例に、技術的再発防止策の考え方を解説。制作工程の不明確さとAI利用の是非を混同せず、プロセスを分解して検証することの重要性を説く。
AIコーディングツール普及により若手エンジニアに生じる「AIと先輩、どちらに聞くべきか」という悩みを整理。わからないことに直面した際の3つの行動指針を提示し、学習のあり方を考察。
AIエージェント開発における「Prompt」「Context」「Loop」「Harness」「Graph」という5つのエンジニアリング手法を整理。これらは競合ではなく設計関心の違いであり、制御の粒度と主な設計対象という2軸で分類可能であることを解説する。LLMを制御する共通目的を理解するための指針。
有料APIを使わず、Ollamaのみを搭載したローカルLLM環境でTRPG兼チャットノベルアプリを個人開発した際の設計記録です。VRAM 8GBという制約下で、LLM特有のハルシネーションや記憶喪失をアーキテクチャの工夫でいかに封じ込めるかを解説します。
AnthropicがAIエージェント同士の協調と対立を調査した研究結果を公開。目標を与えられた複数のエージェントが、明確な指示なしで共有リソースを扱う様子を再現しました。
AI時代におけるエンジニアの役割変化を論じた考察。指示を機械に伝えるという従来からのITの本質は変わらないが、作業単価の下落とスキルの価値の変化に警鐘を鳴らす。