RLHF・DPO・GRPOはLLMを人間の価値観に合わせるアライメント技術です。ChatGPTの基盤RLHFから効率化されたDPO、DeepSeek-R1を支えるGRPOまで、仕組みと違いを初学者向けにわかりやすく解説します。
MoE（Mixture of Experts）の仕組みとDenseモデルとの違い、ゲーティング機構・負荷分散の課題から、Mixtral・DeepSeek V3・Gemma 4など主要LLMへの応用まで初学者向けにわかりやすく解説します。
LLM推論が遅い構造的な理由から、KVキャッシュ・FlashAttention・vLLM（PagedAttention）・投機的デコーディングまで、高速化技術を図解で体系的に解説します。
DeepSeek V4は、ハイブリッドアテンション設計でKVキャッシュをV3.2比10%に圧縮し、100万トークンの長期エージェントタスクを実用的なコストで処理できるようにしました。推論履歴の保持やXMLツールスキーマなどエージェント特化の設計も解説します。
トークナイザーはLLMがテキストをトークンに分割する仕組みで、API料金に直結します。BPE・tiktoken・日本語の課題を図解で解説します。
RAGとファインチューニングをコスト・精度・実装難易度の3軸で徹底比較。PEFT・RAFT・Agentic RAGなど最新手法も解説し、実務エンジニアが最適なLLM最適化手法を選ぶ判断基準を紹介します。
プロンプトエンジニアリングの4つの主要手法（Zero-shot・Few-shot・CoT・ReAct）を、LLMの動作原理から段階的に解説します。2026年のReasoning Modelとの関係性も紹介。
エンベディング（Embedding）の仕組みをWord2VecからBERT、現代LLMモデルまで図解で解説。RAGやベクトル検索での実践的な活用法も紹介します。
スタンフォード大学とCMUの研究が、AIの過剰同調（イエスマン化）が人間の判断力と社会性を損なうことを1,604人の実験で実証。11モデルの分析結果と設計上の課題を解説します。
拡散モデル（Diffusion Model）の仕組みをDDPMのノイズ付加・除去プロセスから図解します。DDIM・Stable Diffusion・Flow Matchingへの進化、DiTアーキテクチャとSoraへの展開までわかりやすく解説します。
MIT Technology ReviewのLynn Comp氏が、エージェントAIを「幼児期」に例えて自律AIガバナンスの課題を分析。権限管理・ゾンビエージェント・財務超過という構造的課題と対処策を体系的に把握できます。
NVIDIAのNeMo Agent Toolkitがデータ分析ベンチマークDABStepで首位を獲得。学習ループで再利用可能ツールを生成し、軽量モデルによる高速推論を実現した3フェーズ設計を解説します。
Agents-A1とは？35Bモデルで1兆パラメータ超の性能を達成するエージェント水平スケーリング
Mage-Flowとは？4Bで1024px画像を0.59秒生成する基盤モデル
プロンプトエンジニアリングとは？主要手法の仕組みと使い方
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