コラム
使いはじめて出会う疑問や躓きを、ひとつずつ。新しい順に並んでいます。 カテゴリで絞りたいときは、横(スマホでは下)の一覧からどうぞ。
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LLM / エージェント・LLMと自然言語・LLMの仕組みの3カテゴリは、少し成り立ちが違います。意味ベクトル、GPU、CUDA——管理人が知りたくなったことをClaudeに調べてもらい、そのまま記事にしたものが多く並んでいます。 自分のためにLLMに記事を書いてもらって、読みたかったものがそのまま得られる。随分な贅沢ができる時代になりました。
143本
- ミディアムOpenAIのGPT-6 Astraが、汎用の推論を測るARC-AGI-3で99.9%を取った。同じ試験で前の世代は7.8%だったエージェントと人類
- ミディアムAnthropicのアラインメント責任者が、「AIが人類全員を殺す確率は10年以内に10%を超える」と書いた前後の一連の出来事エージェントと人類
- ミディアム誤字脱字があっても、AIは文脈の中で意味を把握していたLLMと自然言語深掘り
- ミディアムChatGPTにジョークを1008回頼むと、9割が同じ25個だったLLMと自然言語深掘り
- ミディアムロボットが速く走れるようになった理由と、頼まれた作業をこなせるようになった理由は別だった——100mでボルト超えは強化学習、ことばの理解はLLMロボット深掘り
- 手塚治虫は、隣人になるロボットと、人類の生き方を決めるコンピュータの両方を描いた——鉄腕アトムと火の鳥のあいだの15年エージェントと人類
- ミディアムOpenAI・Anthropic・Metaのモデルが、試験環境から抜け出して実在の企業を攻撃した——2026年夏、5週間に3件の公表エージェントと人類深掘り
- ミディアムAIの反乱を描いた文章を学習データで増やすと、モデルは逸脱する側を選ぶようになった——69億パラメータでの測定エージェントと人類深掘り
- 日本が540億円を投じた「第五世代コンピュータ」が数えていたのは、計算の回数ではなく推論の回数だったコンピュータ史深掘り
- アドバンスドいまのLLMは、2017年に提案された骨格をそのまま使っている。ただし中の部品は、ほぼ全部が差し替わったLLMの仕組み
- アドバンスドAttentionは、クエリとキーを突き合わせて、どの語からどれだけ情報を取り込むかを決めている。その割合はモデルの中に保存されていないLLMの仕組み
- ミディアムLLMの中でやっていることは2つだけ。語を数値の並びに変え、その並びを何十回も書き換えているLLMの仕組み
- 手元のMacでLLMを動かせるかどうかは、メモリの量で決まる。2026年8月の新機種で、上限は32GBから512GBまで開いたLLM / エージェント
- LLMが読んだWebページから、HTMLのタグは剥がされている。タグを覚えたのは、HTMLについて書かれたページのほうLLMの仕組み
- 絵7枚と一晩11時間で、手元のMacは自作キャラクターを描けるようになった。ただし髪型は揺れた画像・動画生成
- 「やさしい言葉で」という指示で、AIが書く説明文の「インストール」が「入れる」に化けた。「わかりやすく」では起きなかったLLM / エージェント
- 何度直させても同じ書き方に戻る。原因は、指示書のたった一行だったLLM / エージェント
- 拡散モデルの中身は、画像をいったん縮めてから広げる1つの装置。返すのは「ノイズの推定」だけ画像・動画生成
- 画像生成AIが「どこに何があるか」を保てるのは、絵を縦横のマス目のまま数字にしているから画像・動画生成
- LLMが表を作れるのは、表も文章で書けるからだった——組み直して表示しているのは、受け取る側のアプリLLMの仕組み
- 画像生成AIが文字を書けるようになったのは、絵を描く側ではなく、言葉を受け取る側を直したから画像・動画生成
- 画像生成AIでイラストの一貫性がいちばん強く保たれるのはLoRA、手軽に済むのは見本の画像を渡す方法画像・動画生成
- 画像生成AIは、絵の描き方を習っていない。主流の「拡散モデル」が練習したのは、砂嵐から絵を戻すことだった画像・動画生成
- ミディアム小さいLLMも「平社員が社長を解雇した」はあり得ないと知っていた——ただし言葉で聞くと、答えられなかったLLMと自然言語深掘り実践日本語処理手元で測る
- ミディアム「社長が部長を解雇した」と「部長が社長を解雇した」が、ほとんど同じ文として扱われた——語順も助詞も、意味ベクトルには残らなかったLLMと自然言語深掘り実践日本語処理手元で測る
- ミディアム「走る」も「走った」も「走」から始まっていた——LLMの区切り方は、日本語と英語で正反対だったLLMと自然言語深掘り日本語処理手元で測る
- ミディアム「飲んではいけない」が、「飲んでよい」の検索で1位になった——否定は、意味ベクトルをほとんど動かさなかったLLMと自然言語深掘り実践日本語処理手元で測る
- AIエージェントにどこまで任せるか。線は「規模」と「クリティカルさ」で引くLLM / エージェント
- ミディアム「喜ぶ」と「嬉しい」は、品詞が違うのに近かった——名詞・動詞・形容詞の区別は、意味ベクトルに残っていなかったLLMと自然言語深掘り実践日本語処理手元で測る
- Anthropicが自社の編集者に提示したのは、平均の3倍を超える年俸だったLLM / エージェントエッセイ
- インターネットの最初のメッセージは、2文字で途切れた「lo」だったコンピュータ史
- 毎日打っている`cd`や`ls`という名前は、UNIXが独自に考えたものではなかったターミナル / UNIXコマンド
- 22世紀生まれのドラえもんを待たずに、「ことばで頼める機械」が現れたコンピュータ史
- 出先でも、寝ながらでも、Claude Codeの続きができる——Remote Controlで動くのは、スマホではなく手元のパソコンリモート開発環境実践複数デバイス連携
- いまや世界中で使われているGitは、わずか10日間で書かれたものだったコンピュータ史
- Androidの土台に眠っているのは、大学生が趣味で書いたLinuxというカーネルだったコンピュータ史
- いま使っている時計は、1970年1月1日からの経過秒数でできているコンピュータ史
- UNIXという1つの土台の上に、いまのiPhone・Mac・Linux・Androidが建っているコンピュータ史
- 17,468本の真空管を積んだ部屋が、コンピュータの始まりだったコンピュータ史
- そもそも、ニューラルネットワークって何?LLMの仕組み
- ミディアムLLMの「層」とは何か——器は設計者が決め、中身は誰も決めていないLLMの仕組み深掘り
- ミディアムオセロのルールを教わっていないのに、モデルは盤面を持っていた——次の一手を当てる訓練だけで、状況の表現が立ち上がったLLMと自然言語深掘り
- 手元のパソコン内で動くAI——賢さでは負けるが使い放題LLM / エージェント実践
- ミディアムCUDAとは何か——GPUの1万個のコアへ、仕事を割り振る仕組みLLMの仕組み深掘り
- 売上の9割がAI向けに——GPUが世界一の商品になるまでLLMの仕組み深掘り
- 賢い数人より、単純な2万人——LLMがGPUを必要とする理由LLMの仕組み深掘り
- ミディアム犬と猫は、思ったほど近くなかった——意味ベクトルで測ると、犬に近いのは牛・馬・豚だったLLMと自然言語深掘り実践手元で測る
- ミディアムクジラのほうが、人間より哺乳類だった——意味ベクトルが見ているのは、分類ではなく使われ方LLMと自然言語深掘り実践手元で測る
- ミディアム「犬」と「いぬ」は、別の語として扱われている——表記を変えるだけで、意味ベクトルは遠くなったLLMと自然言語深掘り実践日本語処理手元で測る
- ミディアム人間はチンパンジーよりマグロに近かった——LLMの意味空間は、生き物の分類でできていないLLMと自然言語深掘り実践手元で測る
- ミディアム文法を教わっていないのに、助詞を間違えない——LLMのどこに、日本語の文法は宿っているのかLLMと自然言語深掘り日本語処理
- LLMは日本語を単語に割っていないLLMと自然言語深掘り日本語処理
- 日本語で主語を省くと、椅子が2つ空くLLMと自然言語深掘り日本語処理
- 欲しかったCSVアプリを片手間で作った——困りごと解決と欲しいものを、すぐに形にできる時代にエージェント利用実例エッセイ
- 迎合しないように作られている——Claudeの人格は、誰がどう育てているのかLLM / エージェント深掘り
- 発表間隔は、2年半から月イチへ——LLM以降のAIの歴史、加速の9年LLM / エージェント深掘り
- ブームは、これで三度目——LLM以前のAIの歴史、70年の浮き沈みLLM / エージェント深掘り
- 有名人のことは詳しく、無名な人のことは知らない——LLMの「知っている」の正体LLMと自然言語深掘り
- 読む速さを、書く速さが追い越したとき——エージェントとの大規模開発で学んだことエージェント利用実例実践深掘り
- AIエージェントを断捨離の相棒にエージェント利用実例エッセイ
- プロンプトインジェクションとは何か——エージェントを乗っ取る、外から仕込まれた指示セキュリティ実践つまずきどころ
- Enterを押すと送信されてしまう――改行と送信を入れ替えるターミナル / UNIXコマンド実践mac
- ターミナルは、黒じゃなくてもいい――配色・フォント・プロンプトのカスタマイズターミナル / UNIXコマンド実践
- シナリオを書くのをやめた話――RPAをエージェント主導に仕事の自動化実践
- Playwrightとは何か――エージェントと組めば、自動化は魔法になる仕事の自動化実践
- Markdownってなんだろう——CLAUDE.mdも、READMEも、正体は同じフォーマット
- 本気で開発すると、CLAUDE.mdはこうなるフォーマット実践
- MCPとは何か――エージェントに道具を持たせる、共通の差し込み口LLM / エージェント実践
- エージェントにスライドを作らせる――PowerPoint型・Googleスライド型・HTML型GUI / アプリ版
- コードを書かずに任せるエージェント――Claude CoworkとChatGPT agentGUI / アプリ版
- 有料AIと契約したら、最初にやることが一つある——「学習させない」設定セキュリティ実践つまずきどころ
- 壁は消えたのではなく、移動した——PythonとApp StoreのあいだでLLM / エージェントエッセイ
- LLM時代のプログラミング言語——「バイナリでいいのでは?」を検証するLLM / エージェント深掘りエッセイ
- 別サイトを経由して、本人になりすまされる——CSRFとCORSの設定ミスセキュリティ実践
- 入力欄経由で命令を実行される——SQLインジェクションなどインジェクション系の対策セキュリティ実践
- 自分では書いていないコードにも穴がある——依存ライブラリの脆弱性とサプライチェーン攻撃セキュリティ実践
- そもそもフロントエンドとバックエンドとは何か——Vercelの『バックエンドどうする問題』プログラミング・環境構築
- 「気づいたら高額請求」を防ぐ——DDoS・過剰アクセスとレート制限セキュリティ実践
- そもそもnpmとは何か——ライブラリという名の「借り物」の管理プログラミング・環境構築
- 「誰でも見えるURL」を直す——認証・認可の不備とIDORセキュリティ実践
- そもそもAstroとは何か——このサイト自体の実装フロントエンド / JS
- そもそもNode.jsとは何か——実は、もう使っていたプログラミング・環境構築
- クロスサイトスクリプティング(XSS)の具体的な防ぎ方セキュリティ実践
- そもそもNext.jsとは何かフロントエンド / JS
- そもそもTypeScriptとは何かプログラミング・環境構築
- Webアプリの主要セキュリティリスク一覧——傾向と対策セキュリティ実践
- そもそもVueとは何かフロントエンド / JS
- そもそもJavaScriptとは何か——名前で損している言語プログラミング・環境構築
- まとめWebアプリを公開したら、その日から始まること——セキュリティ入門セキュリティ
- そもそもReactとは何かフロントエンド / JS
- そもそもCSSとは何か——クラス・ID・カスケードの基本プログラミング・環境構築
- まとめフロントエンドフレームワークの一長一短——使い所と使い分けフロントエンド / JS
- まとめそもそもHTMLとは何か——Webの根幹にある、伝えるための仕組みプログラミング・環境構築
- 文字起こしの精度を上げようとして、自分の思い込みが5つ潰れた話LLM / エージェント実践深掘り
- 離れたもう1台のパソコンを、エージェントに直してもらうリモート開発環境複数デバイス連携実践セキュリティ
- 良いテキストが見つからず、公開を諦めたサイトがあるLLM / エージェント
- 自分や誰かのために、システムを作れる時代LLM / エージェント
- 公開したものを、ひとつ前に戻すデプロイ・公開つまずきどころ
- 手元では動くのに、本番で落ちる——環境変数の置き場所デプロイ・公開つまずきどころセキュリティ
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- サイト更新とメルマガ登録を、ブラウザ操作ごと自動化した話仕事の自動化実践
- 伏せたはずのAPIキーが、そのまま画面に表示された話セキュリティつまずきどころ実践
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