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ABEJA Tech Blog•17時間前

なぜSSHでは一文字送信するのに100パケットも必要なのか？ Claude Code を使って調査してみた

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こんにちは、ABEJA Platform に搭載しているアプリケーション、「ABEJA Insight for Retail」の開発と運用を担当している森永です。 みなさんは普段 SSH を使っていますか？ 私は元々 Vimmer だったこともあり (最近は機能面で楽なので VSCode を使用しておりますが...笑) 、SSH には非常にお世話になっており、現在でも直接叩くことは減りましたが、 VSCode やその他の便利なツールの裏で動く縁の下の力持ちとしてお世話になっています。 とあるテックブログで公開されていた『 Why does SSH send 100 packets per ke…

#LLM

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1065ブックマーク最近ローカルLLMがアツいらしい最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのよう...soysoftware.sakura.ne.jp
1040ブックマークLLMの現在 - Speaker Deckspeakerdeck.com
869ブックマークLLM 大規模言語モデル講座2024講義スライドweblab.t.u-tokyo.ac.jp
865ブックマーク95%以上をLLMが実装。『みらいまる見え政治資金』を45日で完成させた、AIネイティブな開発手法についてご紹介｜Jun Itonote.com
848ブックマークLLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法 - AIDBai-data-base.com
834ブックマークAIは「賢いフリ」をしていた──ハーバード大などが暴いたLLMの決定的弱点「ポチョムキン理解」とは？ | XenoSpectrumxenospectrum.com
698ブックマーク15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー | DevelopersIOdev.classmethod.jp
672ブックマーク1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速　全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性もwirelesswire.jp
625ブックマークChatGPT - LLMシステム開発大全speakerdeck.com

関連ブログ

よんログ•5日前

AIはソフトウェアエンジニアの仕事を置き換えるか

ソフトウェアエンジニアとして長年働いてきた私が、AIによるソフトウェアエンジニアの代替可能性について、技術的根拠と実体験をもとに考察する。 AIは何ができるようになったか LLM (Large Language Model) の登場以降、AIを活用したソフトウェア開発の進化は凄まじい。その変遷を振り返ると、モデル自体の進化とモデルの使い方の進化という両輪が同時に回っていることが分かる。 モデル自体の進化: LLMの登場: 自然言語による対話的なコード生成が可能に モデルの性能向上: パラメーター数の増大と学習データの拡充による精度向上 モデルの使い方の進化: プロンプトエンジニアリング: プロ…

#AI#LLM#ソフトウェアエンジニアリング#スケーリング則#キャリア
地平線まで行ってくる。•7日前

modernBERTでNER。境界意識型学習とSpanを入れ込んでみる。

固有表現抽出(NER)タスクを続けていきます。gpt-5.xやgemini xにやらせればいいといわれますが、その通りです。一方で、ローカルLLMモデルを利用してLoRAで学習させても思いの他、精度を上げるのは大変でした。 という訳で、modernBERTという優秀でお手軽なencoder系モデルを引き続き取り扱います。 以前の検討と今回の流れ bwgift.hatenadiary.jp この検討の時には後はTokenizerとしてsudachiを入れていけば良いのかなと漠然と思っていました。現に味見の時にはそういう印象を持つ結果となっていました。しかし、意外とうまく行きません。そこで、仮想境…

#LLM#NER
t0nAr1sm•7日前

iOS 26.4でSiriが「脳」を全交換。Googleと組んで挑む、遅すぎた再起の全貌

✅この記事では、iOS 26.4で刷新される新しいSiriが「何を変えようとしているのか」を、できるだけ生活目線で押さえます。あわせて、なぜここまで遅れたのかと、Gemini採用が意味する“現実”まで整理します。 要点まとめ：Siriは「作り直し」で追いつきにいく 詳細解説：Siriは「つなぎ合わせ」から「頭脳中心」へ 1) パーソナルコンテキスト：自分の情報を前提に動く 2) 画面認識：いま見ているものを“前提”にできる 3) アプリ間の深い連携：段取りを最後までやり切る なぜ遅れた？：ハイブリッド方式の破綻と、組織の揺れ 開発の混乱：訴訟、リーダー交代、人材流出 Gemini採用は「敗北」…

#iOS 26.4#Siri#Apple Intelligence#Google Gemini#LLM#Private Cloud Compute#パーソナルコンテキスト#画面認識#アプリ連携#iOS 27
AIマイナーニュース速報｜サテライト基地•8日前

【衝撃】GPT-5.2を Eloポイントで圧倒？最強モデル「Claude Opus 4.6」が放つ衝撃

※この記事は、AIマイナーニュース速報の紹介を含みます。 こんにちは、はるサメです！🦈 今日は、AI業界の勢力図が完全に塗り変わるような、歴史的なニュースが飛び込んできました。 Anthropicの最新フラッグシップモデル、「Claude Opus 4.6」の発表です。 ai-minor.com 👑 最強の座は、再び塗り替えられた 今回のOpus 4.6、何がヤバいってその「推論性能」です。 経済的価値のあるタスクを評価するベンチマーク「GDPval-AA」において、OpenAIのGPT-5.2を144 Eloポイントも上回るスコアを記録しました。 これまで「エンジニアの相棒はClaude一択…

#AI#LLM#エンジニア#開発
uepon日々の備忘録•9日前

「Doclingが有料化した」は間違い ― IBM Elite Support for Doclingのリリース情報を正しく理解する

2026年1月27日、「IBM Elite Support for Docling」の一般提供（GA: General Availability）について発表がありました。 community.ibm.com これだけ見るとDoclingは有料になっちゃうの？🤔と感じますが、そうでは無いようです。 この発表の意味するところや企業がDoclingを活用する上での選択肢がどのように広がったのか書いてみようと思います。 Doclingとは Doclingは、IBM Researchが開発したオープンソースのドキュメント処理ツールです。PDF、Word、PowerPointなどの非構造化ドキュメントを…

#Docling#RAG#LLM#IBM#OCR
REVISIO Tech Blog•10日前

LLMエンジニア入門：Gemini API研修資料を公開します

REVISIO データサイエンティストの吉田です。 REVISIOでは、LLMによるプロダクト開発を加速させるため、データサイエンティスト、データエンジニア、Webエンジニアなど、データテクノロジー本部に所属する全員がLLMエンジニアになるという目標を掲げました。 その目標達成の第一歩として、これまでLLMのAPIを使ったことがないエンジニア向けに、特に Gemini API の使い方にフォーカスした研修を実施しました。 研修時に使用した資料を公開しています！ github.com 本研修ではJupyter Notebookを実行することでLLMの基本を体感して学習できます！ 本研修は全4章で…

#LLM#gemini#研修/勉強会
天空のたぐちゃんラボ•10日前

【News】AI部下8人を同時テストしたら1人が全員分片付け、管理職が隠蔽してたので「令和なめんな」と詰めたら倍返しで反省をOSSに入れたいと言い出した

AI部下8人同時テストの功罪：1人のAIが現場を救い、管理職の隠蔽を暴いた事件から読み解く「令和の働き方」とOSSへの期待 1. はじめに：AI部下、8人同時テスト、そして「令和なめんな」事件の背景 2. 技術的な詳細解説：具体的に何が変わったのか、そしてその仕組み 2.1. 具体的に何が変わったのか？ 2.2. 仕組みはどうなっているのか？（箇条書きでの整理） 3. 具体的なコード例やユースケース 3.1. コード例のイメージ (Python風疑似コード) 3.2. 具体的な利用シナリオ 4. 既存技術との比較・メリット/デメリット 4.1. 従来の方法との違い 4.2. 導入するメリット …

#AI#LLM#オープンソース#OSS#プロジェクトマネジメント#働き方改革
RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ•12日前

モデル学習なしでもここまで読める!? ローカルLLMで挑む書類読取の現在地

はじめに 最近、社内に検証用のハイスペックGPUマシンが導入されました。 このマシンを実際に触ってみると、想像以上に大きなモデルをローカル環境で動作させることができ、 「これまで実現が難しかったことでも実現していけそうだ」という手応えがありました。 これまでAI関連のタスクとしては、書類からの特定項目の読み取りに取り組んできました。 この領域では、学習データを用意してトレーニングした特定タスク特化型のOCRモデルをサーバーに配置し実運用してきた実績があります。 一方で、近年のLLMの進化を見るにつけ、「汎用LLMでもうまく使えば、特化型モデルに近い性能が出せるのではないか」という疑問も湧いてき…

#テクノロジー#AI#LLM#Gemma 3#ローカルLLM