移行 コンテキスト・エンジニアリングの基本
コンテキスト・エンジニアリング（Context Engineering）は、AI、特に大規模言語モデル（LLMs）やAIエージェントの性能と信頼性を向上させるために、適切な文脈や知識を与える手法です。バイブ・コーディングの限界から生まれた、より体系的で意図的なアプローチだと言えます。今回は、コンテキスト・エンジニアリングの基本的な部分について解説していきます。
大規模言語モデル
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フリー デジタル庁がガバメントAIで試用する国内大規模言語モデル（LLM）の公募を開始
デジタル庁が、ガバメントAIで試用する国内大規模言語モデル（LLM）の公募を開始しました。
移行 AIハルシネーションとは ～ハルシネーションを防ぐための対策
AIハルシネーションについて、基礎からハルシネーションを防ぐ為のテクニックについてご紹介しています。AI開発において、AIハルシネーションは欠かすことができない作業ですので、より短期間で効率よく回答の精度を上げる取り組みについてご紹介します。
移行 バイブコーディングの最新動向
前回は弊社で進めているバイブコーディングの実証実験を紹介する連載記事「バイブコーディングの実証実験を進めています。」で、バイブコーディングの基本についてご紹介しました。今回は、バイブコーディングが現時点でどのように動いているのか、どの程度の段階まで進化しているのかなど、その最新動向についてのご紹介をします。
エドテック LLMからAIエージェントまで。基本となるAI用語をまとめてご紹介します。
LLMからAIエージェントまで。基本となるAI用語をまとめて解説しています。
移行 ベンチマークのコストが上昇している？ベンチマークのコストとは
今回は、「ベンチマークのコストが上昇している？ベンチマークのコストとは」と題して、推論型AI全盛時代の"ベンチマークのコスト"の変化等々についての解説記事です。ベンチマークのコストとは何かを解説し、その利用に伴うライセンス料や運用コストの上昇背景を明らかにしていきます。企業や投資家が直面する課題や対応策を具体的に紹介しつつ、指標選定やコスト管理に役立つ実践的な視点を提供しています。
フリー 2024年以降のAIとWebスクレイピングの未来と可能性
2024年以降のAIとWebスクレイピングの未来と可能性。今回は、生成AIを中心に驚異的なスピードで進化し続けるAIと既存の技術として様々な分野で活用されているWebスクレイピングの未来と可能性について考えます。