国内AIニュース
『ゼロから作るDeep Learning 2』を参考に、seq2seqモデルで足し算問題を学習させた体験記。時系列データの変換概念と、50,000行のデータを使った学習プロセスを記録しています。
ローカルLLM実行用PC選定では、FLOPS値以上に「メモリ容量」が重要です。NVIDIA RTX 5090のような高速GPUと、AMD Ryzen AI Max+のような大容量メモリ環境の特性を比較し、モデルがメモリに収まることの優先度を解説します。
ニューラルネットワークとLLMの違いを、数式を使わずに整理した解説記事。両者が地続きの技術であるという視点から、ニューラルネットワークからLLMへどのように発展したのかを4つの違いで紐解きます。
個人開発アプリのコードベースにagency-agentsを導入し、AIによるPR生成と品質検証を行った実験記録。Biomeや型検査を含む34ファイルの変更をAIが提案し、CI通過後の運用可能性を考察する。
常駐型AIエージェントが実行する夜間バッチの失敗対策を解説。LLMのタイムアウトやレート制限による重複実行、中途終了を防ぐための「べき等性」の重要性と実装パターンを整理する。
AIツールとサービスの接続における標準プロトコル「MCP」が、7月28日にアップデートされる。開発の状況と継続的な進化について解説する。
MacとLinuxの2台構成で開発する著者が、プロジェクト管理の効率化を目指して「開発ハブ」を構築する試み。SSHやディレクトリ構成の見直しを通じた環境統合の方法を提示する。
AIに複雑なタスクを依頼する際、実行境界の曖昧さが招くミスの原因と対策を解説。情報を収集する工程と要約・提案する工程で、必要な情報の深さが異なることを指摘する。
Microsoft Agent FrameworkのHarnessAgent内部実装を詳細に解説。PlanとTodo管理を活用するためのモデル選定や動作メカニズムを深掘りする技術解説記事。
2026年時点のAI業界トレンドを解説。LLMモデル性能よりも「エージェントの実運用・安全な権限設計・開発環境の最適化」へ主戦場が移った理由と、エンジニアが今すぐ取り組むべきアクションをまとめる。
毎朝のITニュース収集をAIに自動化させる方法を公開。情報収集元、Codexへのプロンプト設定、macOSでの定期実行まで、独自のワークフロー構築手順を具体的に解説する。
DEAPのアリGPシミュレータから始まり、MCTSや機械学習、独自GUI開発を経て、AIエージェントによる仕様駆動開発へと至った5年間の個人開発記録。
毎日ホラー小説を自動生成するシステムにおいて、不適切な題材を避けるための安全策を解説。プロンプト制御だけでは不十分なため、ビルドプロセス内に題材語を直接検査する「最終防波堤」を組み込む手法を紹介する。
睡眠障害解消のために開発された「骨格入り抱き枕」について、その構造や寝心地をワンダーフェスティバルの会場での実体験レポートとして紹介する。
Claude Codeを単なる道具ではなく、役職や発注・検収プロセスを持つ「組織」として運用する実践記。今回は複数セッションを並走させる際に発生する「タスクの所有者不在」という課題と、その解決策について解説します。
OpenAIのweb_search機能を使っても出典が明記されない問題に対し、プロンプトの微調整で改善する手法を紹介。モデルはツールを渡されていても使わない場合があるため、指示を具体化して正解の質を高める工夫を解説します。
2026年7月21日のパッケージリリースにより、Microsoft Agent Frameworkの「ハーネス（HarnessAgent）」が実験的機能から安定版へ昇格しました。本記事ではその変更点と概要を解説します。
自作Rust製推論エンジンでllama.cppとPPLが乖離する問題を追跡。単一のバグではなく、評価順序や削減順序など「計算経路の違い」が原因であることを特定し、実装におけるLLM推論の複雑性を論じる。
LLMの回答品質を左右する「プロンプト」の役割を解説。魔法の呪文ではなく、AIへの「仕事の依頼書」として捉えることで、情報の整理や回答形式の指定がいかに重要かを専門知識なしでも理解できるよう構成しています。