国内AIニュース
Liquid AIのモデル「LFM2.5-8B-A1B」をMacBook M5で実機検証。アクティブ1Bパラメータながら日本語が流暢で、秒間221トークンの高速推論を実現した性能を、独自ベンチマークで紐解く。
Claude Codeを活用して25本の記事と21個のリポジトリを作成した経験を棚卸しする記録。短期間での圧倒的なアウトプットと、それに対するアプリ販売実績という数字を見つめ直し、AIコーディング導入以降の活動の軌跡を振り返る。
AIエージェント向けStablecoin SDK開発プロジェクトの第5弾。M5マイルストーンとして、推論の冪等性や最大送信額制限、マルチチェーン対応、0.1.0 GAに向けた検証などを実施した進捗を報告する。
AIエージェントの開発や議論に不可欠な「ハーネス」「スキャフォールド」といった用語の定義を、Hugging Faceが整理しました。専門用語を正しく理解し、AIエージェントの技術を深く学ぶための基礎知識を分かりやすく解説します。
NVIDIAは「NVIDIA GTC Taipei 2026」にて、Microsoftと共同開発したWindows PC「RTX Spark」を発表。Blackwell世代GPUと128GBのユニファイドメモリを搭載し、高いAI性能を誇ります。
Codexを利用してZenn記事管理用のGitHubリポジトリを新規作成し、ローカルから初回pushする手順を解説。git initからリモート設定、mainブランチへの反映まで、効率的な記事管理のための基本操作を整理する。
LLMの推論速度が遅くなる原因「メモリ律速」について解説。GPU性能を活かすための量子化、バッチング、KVキャッシュ管理など、メモリ帯域を最適化するための重要知識をエンジニア視点で解き明かす。
LLMを活用した業務効率化に向け、インフラエンジニア向け手順書の標準フォーマットを設計。Claudeと対話しながらXMLとYAMLを組み合わせた、実行・レポート生成が容易な構造化プロンプトの設計プロセスを共有。
アクセンチュアが掲げる新職業「FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）」について、従来の客先常駐SEとの違いを検証。保科学世氏・片岡俊行氏へのインタビューを通じて、独自組織やRDEの取り組みに迫ります。
「Microsoft Agent Hackathon」提出作品「RENGA」の技術解説。個人の発見を観測・抽象化し、他者が活用することで知識が循環するシステム設計についてGitHubソースと共に公開。
スマホのChatGPTアプリとCodexを組み合わせ、疑問をその場で記事化する手法を解説。音声入力とAI活用により、メモする速度で学習体験を最大化する方法を紹介する。
PM1名とClaude Code、CodeRabbitのAI3役による会員管理SaaS開発術を公開。承認ワークフローや二層構造のガイド運用など、実例ベースのノウハウとテンプレート集。
AIエージェントの会話履歴リセットを防ぐための「永続記憶」実装設計を解説。仮・確定・実働の3層と、保存・昇格・想起の3段パイプラインで構築するフレームワーク非依存の設計手法。
非エンジニアが学んだEDRとEPPの基礎と、個人事業主が今すぐ見直すべきセキュリティ対策。AI時代における情報保護の重要性と、のんびり構えていた人向けの実践的学びを共有。
Quotidia LabによるAIエージェント組織の運用失敗談シリーズ。きれいな設計論ではなく、実際に動かして壊して直した現場の生々しい試行錯誤の記録。
AIの企業利用におけるメリットと、小中学生の思考力低下への懸念を論じる。答えを得る過程の大切さを再認識し、AI時代における「考える機会」を守るための考察。
Claude Code v2.0.65に発見された脆弱性の解説。任意のシェルコマンド実行やAPIキー窃取の危険性に対し、アップデートの重要性と具体的なセキュリティ対策を整理。
自社AI構築にはファインチューニングよりRAGが適している理由を解説。bge-m3、LanceDB、Ollamaを使用し、即時更新性、捏造耐性、自動成長を実現するローカルRAG構成のメリットを検証します。
Liquid AIがオープンモデル「LFM2.5-8B-A1B」を公開しました。スマートフォンで実行可能な軽量モデルでありながら、高品質な日本語応答が可能です。最新AIモデルの性能と活用方法について詳しく解説します。