LLM（大規模言語モデル）が事実と異なる情報を自信満々に生成する「ハルシネーション」の仕組みを解説。3つの種類の分類から確率的トークン生成のメカニズム、RAGやプロンプト設計による実践的な対策まで一本で解説します。
SignalのメレディスウィッタカーCEOがBloombergのインタビューで「AIチャットボットは友人でも意識もない」と警告。感情的依存を演出するAI設計の問題点とプライバシーリスクを解説します。
HuggingFace PEFTチームがLoRA・OFT・GraLoRAなど6手法を画像生成と数学推論の2タスクで実測比較。OFTが画像生成でLoRAを精度・VRAM効率ともに上回る結果を詳しく解説します。
ServiceNow Researchが実証したMosaicLeaks研究を解説します。社内文書と外部検索を組み合わせるAIエージェントが検索クエリを通じて機密情報を漏洩させるリスクと、漏洩率を34%から9.9%に削減するPA-DR手法を紹介します。
Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Windsurfの4大AIコーディングツールを、MCP統合・エージェント機能・SWE-benchベンチマーク・価格体系の観点から徹底比較し、ワークフロー別の選び方を解説します。
HuggingFaceが公開した「agent-eval」は、AIエージェントのライブラリ操作能力を正答率だけでなくトークン消費・エラー回数・実行時間でも評価するベンチマークです。大規模モデルにはCLI補助が有効でも小規模モデルには逆効果になるという実証知見を解説します。
AWSが公開した「Strands Robots SDK」とHuggingFace LeRobotの連携により、シミュレーションから実機ロボットへ設定変更1つで移行できるパイプラインの仕組みと、GR00TなどのVLAモデルの活用方法を解説します。
カリフォルニア大学の心理学者Gloria Markの30年研究によると、平均注意集中時間は2003年の2分30秒から現在は47秒まで短縮した。AIチャットボットへの認知依存が批判的思考力を低下させる実態を解説する。
torch.profilerを使ってGPUのボトルネックを特定する方法を解説します。CPU/GPU処理時間の比較、Chromeトレースによる可視化、torch.compileの効果と初回ウォームアップコストまで実測値を交えて説明します。
AI論文の構造・効率的な読む順序・arXivの活用法を初心者向けに体系解説します。AbstractとIntroductionの優先読みからベンチマーク表の見方・批判的読解まで一通り紹介します。
「AIがホワイトカラーの仕事を奪う」という言説が広がる中、雇用統計データは異なる現実を示しています。MIT Technology Reviewの分析をもとに、パニックと現実の乖離を検証します。
このガイドを読めば、SFT・LoRA・DPOを使い分けながら自社データへの特化を数十行のコードで実現でき、評価から運用改善サイクルまで一貫して理解できます。
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