LLM

AI Application Engineer 向けの RAG 再順位付け設計ガイド。検索融合、意味的再順位付け、業務順位付け、証拠集合選択を分け、実運用向けの標準パイプラインを示す。

機械学習の背景がないプログラマー向けに、大規模言語モデルの学習における勾配降下法、損失関数、誤差逆伝播、学習率、最適化器を、次トークン予測からパラメータ更新まで直感的に解説する。

本稿は、本番AI Agentにおけるコンテキスト圧縮を体系的に整理し、メッセージ切り詰め、ツール結果の整理、Artifact外部化、構造化要約、ネイティブCompactionを区別します。Hermes Agent、LangChain v1、LangGraph v1を例に、階層的な実装と評価方法を示します。

OpenTelemetry の中核コンポーネントと可観測性シグナル、および AI Agent、RAG、本番システムでの活用方法を解説する。

Latent SpaceによるShunyu Yaoへのinterviewを基に、ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACI、Agent UXを整理し、AI agentを実用化する際のツール、環境、評価、interface設計の重要性をまとめます。

基礎的なRAGパイプラインがプラットフォームに吸収されつつある流れを起点に、評価と可観測性、データガバナンスとアクセス制御、エージェント型ワークフローの高度なエンジニアリング能力など、2026年にAIアプリケーションエンジニアが重点的に身につけるべき高付加価値スキルを分析します。

hidden stateとtokenの間にある帯域幅の隔たりから、Chain of Thought、promptの長さ、few-shot、性格のdrift、幻覚などのLLMエンジニアリング現象を一つの枠組みで説明します。

データパイプライン、Scaling Law、システム制約、合成データ、蒸留、ポストトレーニング、評価体系、Agent 学習まで、大規模言語モデル学習の全工程を体系的に整理し、それらの仕組みが AI アプリケーションエンジニアのモデル選定、評価、harness 設計にどう影響するかを解説する。

一つの比較から始める ChatGPT に「KV Cache とは何か」と聞くと、モデルが答えて会話は終わります。 Codex CLI に「このプロジェクトへテスト付きのユーザー認証 module を追加して」と伝えると、agent は自律的に作業を始めます。プロジェクト構造を読む → 既存コードを理解する → 実装を計画する → 認証ロジックを書く → テストを書く → テストを実行する → 失敗を見つける → 修正する → テストを通す → PR を作る、という流れです。数十 step に及ぶ間、あなたが介入しないこともあります。 ...

交差エントロピー、Perplexity、Temperature、条件付きエントロピー、hallucination 検出、Prompt の制約を一本の流れとして整理し、エントロピーが LLM の学習・推論・プロダクト設計を理解する共通言語になる理由を説明します。RAG とエンジニアリングガバナンスにおける実用的な価値も扱います。