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2026

23 posts
  1. 小さな言語モデルをゼロから学習する — nanoGPT 級を MPS で回し、PPL・速度・メモリを自分で測る

    #llm #transformer #python #open-source
  2. サンプリングは賭けだ — 1 回の正解 vs N 回の多数決、self-consistency で精度を買う代償を実測する

    #llm #transformer #python #evaluation
  3. KVキャッシュは記憶のコスト — 文脈が伸びるほど decode が重くなる理由を実測する

    #llm #transformer #python #open-source
  4. Sonnet 5 と Opus 4.8 を Claude Code で実測比較——コスト差1.67倍は本当に効くのか

    #llm #benchmark #cost-analysis #coding-agent
  5. Attention は過去を読み直している — Q/K/V と O(T²) の壁を最小実装で覗く

    #llm #transformer #python #open-source
  6. LLM はトークンを1つずつ予測している — 自己回帰ループを手元で覗く

    #llm #transformer #python #open-source
  7. MLX vs ollama を M5 Pro で実測:Mac のローカル LLM、どっちのランタイムが速いか

    #llm #benchmark #open-source #qwen #ollama
  8. コーディングLLMを M5 Pro 48GB で実測:「動く」と「使える」を分けるのは context の壁だった

    #llm #benchmark #open-source #qwen
  9. DiffusionGemma を M5 Pro で実測:拡散LLMの「4倍速」は Apple Silicon で消える

    #ai #llm #benchmark #open-source #google
  10. RAG を作る前に読む地図 — 用語が「どこで牙を剥くか」を先に押さえる

    #rag #llm #ollama
  11. 本番運用 — Logging Safety / Drift / Cost / Rollback で RAG を運用する

    #rag #llm #production #python
  12. 評価 (クライマックス) — RAGAs 4 指標で Part 1-3 の改善を客観評価する

    #rag #llm #evaluation #ollama #python
  13. Generation を引用付きで書く — Anthropic Citations API と cross-encoder reranker

    #rag #llm #anthropic #ollama
  14. Retrieval を真面目に — chunking と hybrid search で recall を数値改善する

    #rag #llm #ollama #python
  15. 素朴な RAG の限界 — 100 行で動くけど「使える」とは言えない理由

    #rag #llm #ollama #python
  16. Bun が Zig から Rust に書き直された本当の理由 — Anthropic 買収・Zig の AI 禁止・Claude による 6 日 96 万行ポート

    #bun #rust #anthropic #claude-code #coding-agent
  17. プロンプトは「手順書」から「契約書」へ:GPT-3.5からGPT-5.5までの公式ガイド変遷と移行実践

    #ai #llm #prompt-engineering #gpt-5
  18. Codexペット機能を支える hatch-pet スキル徹底解剖——技術スタックと「他プロダクトへの流用」戦略

    #codex #openai #agent-skills #image-generation
  19. Qwen3.6-27B がアツい:27B dense でClaude 4.5 Opus に肉薄したオープンウェイトの転換点

    #ai #llm #qwen #open-source #benchmark
  20. gpt-image-2 徹底比較レポート:Nano Banana Pro/2との実運用コスト分析と使い分けガイド

    #image-generation #openai #google #nano-banana #cost-analysis
  21. ハーネスエンジニアリング入門:AIコーディングエージェントを「確実に動かす」設計思想

    #ai-agent #coding-agent #prompt-engineering
  22. 【GLM-4.7】Opus 4.5級の性能で激安?新星LLMの実力を徹底検証【モデル評価テンプレート付き】

    #llm #glm #claude #review
  23. AIエージェントのコード品質を劇的に高める「Skills」実践ガイド:React & FastAPI編

    #ai #antigravity #claude-code #agent-skills #coding-agent

2025

2 posts
  1. GitHub Actions CI/CD パイプライン構築の苦闘記 - TypeScript移行からFirebase統合まで

    #typescript #ci-cd #astro #web-development
  2. Fixing Theme Switching Issues in Astro with OKLCH Colors

    #astro #css #web-development