Scraps 最終更新 2026/10/01 22:30

AI関連ブログ記事まとめ

@harupython /

文章を生成しないAI「Jev」はなぜ速い？日本語で12項目をまとめて判定させてみた

  • JevはTypeSafe AIが発表したAIモデルで、文章生成せず判断の確率を並列に出力する
  • Choice・Score・Noulの3種類の判断型出力、並列処理による高速性、RLCDによる確率校正
  • 判断結果の確率分布を活用した処理設計が必要で、実務での信頼性は正解データで確認する必要がある
文章を生成しないAI「Jev」はなぜ速い？日本語で12項目をまとめて判定させてみた - Qiita

@Ikegamik_genee /

24時間動き続けるAIエージェント：途中で「死なない」ようにする設計

  • 24時間稼働するAIエージェントを設計するためのハートビート・チェックポイント・ウォッチドッグ・コンテキストプルーニングの4つの設計手法が紹介されている
  • ハートビートでエージェントの生死を確認し、チェックポイントで進捗を保存し、ウォッチドッグで再起動を実行し、コンテキストプルーニングで履歴を制限する
  • 副作用を持つツールには冪等性キーを付与し、チェックポイントの保存タイミングに注意することで重複実行を防ぐ必要がある
24時間動き続けるAIエージェント：途中で「死なない」ようにする設計 - Qiita

@だいあろごす。 /

【速報】Gemini 3.8 Live登場。AIが「話しながら考える」時代へ――フィジカルAIの土台が揃い始めた

  • Gemini 3.8 Live Extended Thinkingがリアルタイムで会話しながら裏で考えるAIになった
  • 会話中の裏での推論と非同期ツール呼び出し、コンテキスト圧縮が可能
  • 長時間の会話で過去のコンテキストを維持する仕組みがあり、コストが増える可能性がある
【速報】Gemini 3.8 Live登場。AIが「話しながら考える」時代へ――フィジカルAIの土台が揃い始めた｜だいあろごす。

@コロッバーKAWAI /

江戸時代にAIがあったら、人々は何に使ったのか。ChatGPTとGeminiに予測させてみた

  • 江戸時代に高性能LLMがあると仮定した場合、人々は仕事相談や計算、教育、文章作成に使った
  • 仕事や商売の相談、算盤役、家庭教師、代筆、語り手としての役割、紙を通じた情報共有
  • AIの答えを使える社会インフラが重要で、検索機能は持たない
江戸時代にAIがあったら、人々は何に使ったのか。ChatGPTとGeminiに予測させてみた｜コロッバーKAWAI

@アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00) /

#80 後輩に「AIエージェントにもゼロトラストって適用できるんですか？」と聞かれて言葉に詰まった私が、Googleの新しいエージェント設計思想を整理した話

  • GoogleがAIエージェント向けゼロトラスト設計のリファレンス実装を公開した
  • 3層防御は署名検証・コード隔離・機械的なルールチェックで構成され、プロンプトインジェクション対策にモデル外の強制力を組み合わせた
  • データベース書き換えやコード実行を伴う処理がある場合、署名検証や隔離実行の仕組みが必要である
#80 後輩に「AIエージェントにもゼロトラストって適用できるんですか？」と聞かれて言葉に詰まった私が、Googleの新しいエージェント設計思想を整理した話｜アクシスNWチーム広報部 公式note✅ 投稿週3(月水金12:00)

@nogataka /

AI駆動開発におけるPlatform Engineering ── AIが迷わず、安全に、検証可能な形で開発できる環境をどう作るか

  • AI駆動開発ではPlatform Engineeringが知識提供・ゴールデンパス・セキュリティ制御など6つの役割を持つ
  • Knowledge EnablementとGolden PathでAIの判断を制限し、Security & Guardrailsで権限を制御、Verificationで生成物を検証する
  • AIの探索空間を小さくする標準化が重要で、Platformの導入は複雑さの差分で判断すべき
AI駆動開発におけるPlatform Engineering ── AIが迷わず、安全に、検証可能な形で開発できる環境をどう作るか - Qiita

@nolanlover0527 /

Claudeに920万件規模のニュース記事を解析させた事例が話題に【大規模データ分析】

  • 920万件のニュースデータをClaudeで分析する際、生データではなく集計データを渡す設計が採用された
  • 集計データと代表的なサンプルデータを渡し、クラスタ数・ストーリー数・スコア分布などの数値をもとに分析を行った
  • LLMに処理を任せるのは傾向解釈や仮説提示に限定し、前処理は従来型パイプラインで行う設計が効果的
Claudeに920万件規模のニュース記事を解析させた事例が話題に【大規模データ分析】 - Qiita

@TOMOSIA-LinhND /

生成AIのもう一つの顔 – Uncensored Model

  • Uncensored Modelは制約を解除したAIで、ソフトウェア開発やセキュリティなど幅広い分野で利用可能
  • コード生成・リバースエンジニアリング・研究・クリエイティブ・プライバシー対策で通常のAIではできないことを実行可能
  • モデルの制約を解除する際は安全性や法的リスクを考慮する必要がある
生成AIのもう一つの顔 – Uncensored Model - Qiita

@Naiʻa /

近未来の「書くこと」「執筆」はどうなるのか... Geminiとの対話

  • 音声入力とAIの統合により、執筆の概念が「思考の外部化」と「AIとの共鳴」に変化する
  • 執筆は孤立した頭脳の作業から、AIとのリアルタイムな対話へ。推敲はリアルタイムなセッションに
  • AIとの対話で感情のグラデーションを声で伝えるだけで、構造やトーンがアジャストされる
近未来の「書くこと」「執筆」はどうなるのか... Geminiとの対話｜Naiʻa

@某関西人｜生成AI研究所 /

AIの回答を信じすぎると危ない。生成AIを使う前に知っておきたい5つの落とし穴

  • 生成AIの回答は正しいとは限らず、5つの落とし穴がある
  • ハルシネーション、最新情報の確認、存在しない情報の生成、質問の条件の明確さ、最終判断の自らの責任
  • AIの回答を判断材料として使うこと、重要情報は公式情報で確認すること
AIの回答を信じすぎると危ない。生成AIを使う前に知っておきたい5つの落とし穴｜某関西人｜生成AI研究所