国内AIニュース

web search を渡しても gpt-5-mini は検索しなかった

Zenn LLM 中級 2026年07月26日約1分

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。

Agent Frameworkの「ハーネス」がexperimentalを卒業した、中身を読む

Zenn LLM 上級 2026年07月26日約1分

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。

GGUF互換なのに llama.cpp と PPL が一致しなかった──Layer 0まで追って見えた「演算経路」の違い

Zenn LLM 上級 2026年07月26日約1分

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のプロンプトは何をしている？役割と作り方をやさしく解説

Zenn LLM 入門 2026年07月26日約1分

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。

OllamaではじめるローカルLLM入門(Python対応)

Zenn LLM 入門 2026年07月26日約1分

ローカル環境でLLMを実行・管理できるツール「Ollama」の導入ガイド。インターネット接続なしでの利用が可能で、データプライバシーを保護しつつ様々なモデルを試せるOllamaの特徴とインストール方法を解説します。

「自分には無理」と諦めていた分野に、AIで越境することについて

Zenn LLM 入門 2026年07月26日約1分

AIの普及により、専門外のスキルを低コストで補うことが可能になりました。「自分には無理」という諦めが「試してみよう」という挑戦へ変わり、エンジニアがバックエンドの修正を行ったり、PdMがバグを特定・修正したりする事例が増えています。自身の専門分野をAIに任せ、領域を広げるメリットについて、読者へ同様の変化があるか問いかけています。

Byte Levelのhybridモデル(MambaとTransformer)を学習してみる(H-Net)

Zenn LLM 上級 2026年07月26日約1分

ByteLevelのハイブリッドモデル「H-Net（Mamba+Transformer）」が提案されました。英語や中国語での学習実績があるモデルですが、著者は日本語メインでの学習に挑戦しようとしています。ByteLevelモデルへの関心と、最新のMambaアーキテクチャへの理解を深めることが目的です。日本語特有の文字体系における課題と実装への試みが記されています。