Category: AI

2026

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  1. Jev の確率は何に反応しているか — 質問文から名前を消したら 0.81 が 0.03 になった

    #llm #evaluation #prompt-engineering #ai

  2. PHOTON を読んで、手元でミニチュア再現する — 475 倍をスループット×メモリに分解し、チャンク階層を自分で測る

    #llm #transformer #python #benchmark

  3. RAG production readiness checklist — 設計レビュー 1 枚で「本番に出せるか」を判定する

    #rag #evaluation #production

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 本番運用 — Logging Safety / Drift / Cost / Rollback で RAG を運用する

    #rag #llm #production #python

  11. 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

  12. Generation を引用付きで書く — Anthropic Citations API と cross-encoder reranker

    #rag #llm #anthropic #ollama

  13. Retrieval を真面目に — chunking と hybrid search で recall を数値改善する

    #rag #llm #ollama #python

  14. 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

  15. 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

  16. 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
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