国内AIニュース
論文「Saliency-Aware Regularized Quantization Calibration for Large Language Models」の技術メモ。LLMの量子化において、重要度を考慮したキャリブレーション手法の理論と実験結果をまとめたもの。
AIコーディングエージェントの安全性を確認するCLIツール「AgentRisk」を紹介。不正な外部スクリプト実行や危険な設定がないかを事前にチェックできます。
GoogleのTurboQuant技術によるLLMの極端な圧縮手法の紹介。KVキャッシュの爆発的増加やベクトル検索の負荷に対し、量子化技術を用いて効率化を図るアプローチを解説。
Amazonのプライム勧誘ボタンを自動クリックするブラウザ拡張機能の自作事例。AIを活用して技術的な壁を乗り越え、日々の小さなストレスを解消した経緯を紹介。
CakePHPのフロントコントローラ「webroot/index.php」の役割を1行ずつ解説した学習ログ。フレームワークの仕組みを深く理解するための内容。
MCP（Model Context Protocol）のセキュリティリスクを解説するガイド。OWASP MCP Top 10に基づき、SOCアナリストの視点で脅威モデルや検知ログ、隔離環境での検証手法を全10項目網羅して解説。
AIエージェントのセキュリティ基準「OWASP MCP Top 10」の索引記事。MCP導入時のセキュリティリスクを体系的に把握するために役立ちます。
Claude Codeの動作を可視化するmacOS用デスクトップアプリを紹介。エージェントのセッションをオフィス風景としてリアルタイムに観察できるツール。
MCPのセキュリティリスク「Tool Poisoning（ツールポイズニング）」を解説。ツールの説明文を悪用する攻撃の仕組みと防御策について。
MCPはAIに外部ツールを接続する標準だが、信頼できないツール定義や出力が強力な権限を持つOSやAPIと直接繋がっており、構造的なセキュリティの弱点があることを解説します。
AIエージェントの標準規格「MCP」で発生している脆弱性を解説。ツールのメタデータに悪意ある指示を埋め込む「ツールポイズニング」やRCEのリスクを、実際のCVE事例とともに紹介します。
AIが「作業」を効率化・代替する現状を分析。AIは多くの職業に含まれる共通作業を奪うが、それは過去の発明による職の消滅とは本質的に異なる性質を持つことを論じています。
スマホからClaudeを操作するAIチームを運用する際、利便性よりも安全性を最優先した「権限境界」の設計思想を解説。スマホ入力をClaudeに届ける実装と制御の考え方を紹介します。
AIエージェントへの指示出しに用いる「スキル文書」の最適化手法を解説。失敗例を基に手順を改善する際の評価の難しさを提示し、本当にスキルが向上したのかを判断するための考え方を提案する。
AIエージェントによるルール違反を防ぐため、プロンプトでの依頼ではなくOS境界で強制的にコミットやテスト失敗を弾くプラグイン「mumei」の設計と実装事例を紹介します。
AIの出力精度を安定させるため、従来のドキュメント管理に代わる手法として「オントロジー」を活用し、ナレッジを構造化してエージェントに渡す新しい情報整理の手法を考察します。
「為替や株で年3000%のリターン」という投資話が数学的にいかに不可能かを、複利計算を用いて論理的に証明し、詐欺的な宣伝文句に惑わされないための知識を解説します。
AIが書く「整っているが不自然な文章」の原因である「翻訳借用（カルク）」について解説。技術記事を題材に、実際に検出し修正した5つの欠陥事例を通じて改善策を提示します。
Apple Watchのローカル環境でネットワーク接続なしに画像生成を行う実験の続き。Core MLを使わず純SwiftによるMLPでの生成試行の進捗を報告します。