国内AIニュース
「AI内部のグラフ構造」と「人間と対話するMOC構造」という2つの設計思想を対比。表象主義とサイバネティクスの観点から、AIを自己完結させるリスクと、検証可能性を維持しつつ人間とのフィードバックを重視するアーキテクチャの重要性を論じる。
RAGシステム特有のハルシネーション（回答の矛盾）問題に対し、評価駆動開発のアプローチで対処する方法を解説。関連文書があるにも関わらず誤った回答をする事象の原因を特定し、信頼性を向上させるためのテスト手法と改善プロセスを紹介する。
Alephが開発した、超音波で舌の動きを読み取り音声を生成するシステムを紹介。初期試作段階で約50時間の学習により、単語誤り率15.6％で発話内容を文章化できる。
意図分類と関数呼び出しに特化した30Mパラメータの軽量モデルをゼロから学習し、正解率91.11%を達成した事例を紹介。巨大モデルのAPI利用と比較し、特定のタスクに絞った小規模モデルの有用性とコスト削減の可能性について分析する。
LLMを計画ループから外す新手法「GATS」を紹介。状態遷移をグラフで管理し、既知のタスクは安価な層で処理することでLLMの推論回数を削減する。計画中の呼び出しを0回に抑える効率性と、未知の予測と既知の検索を分ける設計思想について解説する。
AIが生成する「もっともらしい嘘」に直面した著者が、自身の経験をもとに開発した手法「Core Growth Prompting（CGP）」を紹介。アプリ開発中に誤情報に遭遇した実例を通じ、AIとの付き合い方や、CGPに導入された検証機能について解説する。
AIが書いた不自然な日本語を自動で修正するAgent Skill「natural-japanese」を紹介。人間の文章とAI文章のコーパスを元に、機械的にAI臭を検出して修正する仕組みです。
ObsidianのノートをAIの記憶として運用する際、丸ごと読み込ませる手法が破綻した経験を共有。速度や精度の観点から運用を改善し、数ヶ月かけて辿り着いた「安定するフォルダ構成」のノウハウを、実測データとともに紹介する。
線形代数の基礎からLLM圧縮、LoRAまでの理論をNumPyだけで実装する連載の最終回。PyTorchを使わず、SVDを軸に数学的理論をコードで確認する手法を解説します。
ROS2でのロボット制御において、低速なLLM API呼び出しと高速な制御ループを両立させる技術課題を解説。コールバック内でのブロック呼び出しによる停止を防ぐため、Pythonの非同期処理やスレッドを活用した実装のポイントを示す。
リアルタイム音声AIエージェントのアーキテクチャ図解。STT、LLM、TTS、SIP、RTPなどの各技術要素の役割と連携方法を整理し、Web開発者が音声AIシステムを構築する際の全体像を解説する。
リポジトリレベルのContextファイル（AGENTS.md等）の有効性を解説。ETH Zurichの研究を基に、過剰な指示がコスト増加を招くリスクを指摘し、AIエージェントを賢く動かすための指示出しの最適化を提言する。
LLMアプリ運用時のセキュリティとログ管理を解説。OpenTelemetryを使い、機密情報が含まれるプロンプト全文を保存せず、ボトルネックや品質を追跡する方法を紹介します。
AIに大幅な変更を任せた後の「コード解説文（ウォークスルー）」生成プロンプトを紹介。自分のドメイン知識や全体把握能力を保つための実用的な手法と、プロンプト例を公開します。
ICML 2026ワークショップへの採択を機に現地参加したレポート。会議の雰囲気やエンジニアの参加意義について解説し、機械学習国際会議のリアルな情報をお届けします。
高コストなフラッグシップモデルと安価な小規模モデルを使い分ける最適化手法を紹介。単純作業をHaiku 4.5に任せ、判断をFable 5に託すことでコストを劇的に抑える方法です。
Snowflakeのソリューションエンジニアによる、製薬・ライフサイエンス業界向けミートアップのレポート記事。同業界におけるデータ・AI活用への熱量や取り組みを伝えている。
WeChat AIチームが提案する「Hidden Decoding」の解説。既存のTransformerを固定しつつ、トークンあたりの内部計算量を拡張する手法で、長文推論能力を向上させます。
