はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
AI中心の開発がコード支援の段階を超え、開発全体の中心へと移行。開発者は実装よりも構造や意図の設計に集中するメタフレームワークの標準化が加速し、Next.jsやNuxtのようなプラットフォームが、ルーティング、データ処理、サーバー機能を包括する基本的な出発点として定着。
AIは「人間の手」を離れつつあるのか？「自己進化するモデル」の未来
最近、Metaから発表された2つの論文が、AI研究界隈で大きな注目を集めています。これらに共通するテーマは、 「AIが自分で自分を教育する（Self-improving）」 という概念です。これまでのAI開発におけるボトルネックであった「人間の手によるデータ作成・ラベリング」か
「本当に優れたエンジニア」とは誰か？「優れたエンジニアとは、一体どのような人でしょうか？」この問いはエンジニア界隈で永遠のテーマですが、実際の現場で「あ、この人は本当に別格だ」と肌で感じる機会は、思ったよりも少ないものです。私たちがキャリアの中で深く関われる同僚の数には限りが
Pythonパッケージ管理ツール「uv」はなぜこれほど爆速なのか？ 🔖 133
新人に「uv使いなよ」と言った手前、なぜ爆速なのか本気で調べてみた結果最近、チームに入ってきた新入社員の環境構築を手伝っていたときのことです。pip でライブラリを入れている彼を見て、私は反射的にこう言いました。「あ、今は uv を使ったほうがいいよ。とにかく速いから」素
Google Gemma 3 270M：超軽量モデルで「自分だけのEmoji翻訳機」を作ってブラウザで動かす方法 🔖 1
Gemma 3 270Mは、Googleが発表した「小さいながらも驚異的な能力を持つ」オープンモデルです。Gemmaファミリーに属するこのモデルは、Geminiモデルで使用されている技術と同じものを、軽量でカスタマイズ可能な形で提供しています。1時間以内にファインチューニング（
本記事では、実践的な観点から Skills と他の機能との違いを理解し、Skills の有効化、インストール、作成方法を学び、ベストプラクティスとよくある落とし穴を回避する方法を解説します。 機能比較Claude のエコシステムには多くの機能があり、初めて触れる人はそれらの
まとめフェーズ時期アルゴリズム/モデル名初期の試み-LXMERT+-VILBERT+-UNITER+-PIXEL-BERT+緩やかな始動2021.01CLIP2021.10ALBEF+2021.1
大規模言語モデル（LLM）の進化と主要技術 はじめに近年、人工知能分野において大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げています。その性能は日々向上し、自然言語処理の様々なタスクで人間と同等、あるいはそれ以上の成果を出すようになりました。本記事では、LLMの技術的な発
2025年、AI技術の中間レビュー：RAGとAgentの進化の行方前回の年末総括から半年が経過し、年初に起きた大きな技術革新の波が次第に落ち着くにつれて、AIは再び発展の踊り場に入ったように見えます。これは**RAG（Retrieval-Augmented Generation
Cluade Codeの魔法の言葉+Cluade CodeとCursorを同時使いながらの感想
Cluade CodeおすすめのPrompt 1. 深い推論のための魔法の言葉think / think hard / ultrathink用途：アーキテクチャの選定、アルゴリズムのトレードオフ比較、リファクタリング前のプラン比較一文例：「think har
99%のAIエージェント開発企業は、完全に道を間違えかも知らない。では、エージェントはどのようにして成功できるのか？ある海外の自動車運転免許管理局（DMV）が、最新のAIアシスタントを導入し、運転免許証の更新といった新しいタスクを処理できると約束したとします。しかし、あるユ
Microsoft Mu ：超小型専用AIエージェント用 言語モデル
Microsoft Mu：330Mパラメータの NPU 小型モデル — Windows 11 Settings 専用 AI エージェント用 Mu 言語モデル。330M パラメータと聞いて、最初は「こんなに小さくて何ができるの？」と思ったが、調べてみるとなかなか面白いことが分かった
AnthropicのDeepResearch完全Prompt：Lead、Search、Citation
以前の記事では、Anthropicが複数エージェントを使ってDeep Researchを実現した経験を共有しました。それに加えて、Anthropicは複数エージェントによる綿密なスケジューリングと共同研究のための思考プロセス全体をオープンソース化しています。この記事では、その核と
マルチエージェントによる「Research」はどんな仕組み？
Anthropicの新しい「Research」機能：複数エージェントによる共同研究Anthropicの最新ブログ記事によると、Claudeに新しく追加された「Research」機能は、複数エージェントの協調を通じて、オープンエンドな研究タスクに対応することを核としています。単一
はじめに人工知能（AI）分野において、環境を観察・理解・予測し、適切に行動するシステムの開発は長年の課題でした。この課題に対し、Meta AIの研究チームは自己教師あり学習を活用した革新的なビデオモデル「V-JEPA 2」を提案しています。このモデルは、インターネット上の大規模
大規模推論モデル（Large Reasoning Models, LRMs）は複雑な問題解決において一定レベルの性能向上を示したが、根本的限界及び拡張性問題が明確に現れているLRMsは問題難易度が高くなるほど推論過程が急激に崩壊する現象を示し、分析結果、推論努力（トークン使用量