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大規模言語モデル(LLM)の記事

「大規模言語モデル(LLM)」に関連するAIニュースと解説を、出典付きで103本まとめています。

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大規模言語モデル(LLM) の記事:103

「グラフ版SQLite」LatticeDBは1ファイルでベクトル検索・全文検索・グラフ探索を同じクエリ言語で扱うの記事画像
検証09.04読了12

「グラフ版SQLite」LatticeDBは1ファイルでベクトル検索・全文検索・グラフ探索を同じクエリ言語で扱う

出典 ─ jeffhajewski/latticedb
『記憶』だけを6.9Bパラメータまで太らせたら、モデル本体を大きくするより効率が良かったの記事画像
研究09.04読了12

『記憶』だけを6.9Bパラメータまで太らせたら、モデル本体を大きくするより効率が良かった

出典 ─ Memory Decoder at Scal
モデルの重みを変えずにTerminal-Bench 2.1の正答率を9ポイント上げる──StateMがDeepSeek-V4 Flashで再現した392/445のログを開けたの記事画像
研究09.04読了12

モデルの重みを変えずにTerminal-Bench 2.1の正答率を9ポイント上げる──StateMがDeepSeek-V4 Flashで再現した392/445のログを開けた

出典 ─ Terminal-Bench 2.1 artifacts(GitHub Release)
チャットは会話を隠す、グラフは会話そのもの──ThoughtDAGが「編集できる文脈」に賭けた理由の記事画像
検証09.04読了12

チャットは会話を隠す、グラフは会話そのもの──ThoughtDAGが「編集できる文脈」に賭けた理由

出典 ─ Make LLM context visible and editable
TRLのAsyncGRPOが「エージェント自身にループを持たせたまま」強化学習できるようになったの記事画像
検証09.04読了12

TRLのAsyncGRPOが「エージェント自身にループを持たせたまま」強化学習できるようになった

出典 ─ huggingface/trl v1.10.
壊れたツール呼び出しを自動修復する──Unsloth Desktopの「Self-healing tool calling」を公式の実測データで読むの記事画像
検証09.04読了12

壊れたツール呼び出しを自動修復する──Unsloth Desktopの「Self-healing tool calling」を公式の実測データで読む

出典 ─ unslothai/unsloth v0.1
150Mパラメータでタスク1件0.07銭──Pathwayの再帰アーキテクチャBDH-CQが「未学習のARC-AGI-1」を自作して測った理由の記事画像
研究09.03読了14

150Mパラメータでタスク1件0.07銭──Pathwayの再帰アーキテクチャBDH-CQが「未学習のARC-AGI-1」を自作して測った理由

出典 ─ pathwaycom/arc-task-ge
Claude Sonnet 4・Opus 4・3.7 Sonnet・3.5 Sonnetはもう使えない──退役済みモデルを公式表で一括確認するの記事画像
モデル09.03読了13

Claude Sonnet 4・Opus 4・3.7 Sonnet・3.5 Sonnetはもう使えない──退役済みモデルを公式表で一括確認する

出典 ─ Model deprecations(Ant
3つのharnessを1つに『融合』させようとする個人開発、着手から10時間の記録の記事画像
検証09.03読了13

3つのharnessを1つに『融合』させようとする個人開発、着手から10時間の記録

出典 ─ galaxycoils/darius(Git
`pip install dspy[deno]`だけでインストールが完結──DSPyがコード実行サンドボックスの穴を5つ塞いだ話の記事画像
検証09.03読了13

`pip install dspy[deno]`だけでインストールが完結──DSPyがコード実行サンドボックスの穴を5つ塞いだ話

出典 ─ stanfordnlp/dspy 3.3.1
DSPyのReActV2──「1本の巨大な文字列」だったツール履歴を、構造化されたメッセージに分解するの記事画像
検証09.03読了13

DSPyのReActV2──「1本の巨大な文字列」だったツール履歴を、構造化されたメッセージに分解する

出典 ─ stanfordnlp/dspy 3.3.0
Terminal-Bench開発元が作った評価基盤「Harbor」──Claude Code・OpenHands・Codex CLIを同じコマンドで数千並列評価するの記事画像
検証09.03読了13

Terminal-Bench開発元が作った評価基盤「Harbor」──Claude Code・OpenHands・Codex CLIを同じコマンドで数千並列評価する

出典 ─ laude-institute/harbor
巨大MoEモデルを「誰も全部持たない」まま動かす──P2Pスワーム推論エンジンLumabriの記事画像
検証09.03読了14

巨大MoEモデルを「誰も全部持たない」まま動かす──P2Pスワーム推論エンジンLumabri

出典 ─ JustVugg/lumabri
748Bのモデルなのに動くのは1B──MindLabのMacaron-V1-Ventiが採るMixture-of-LoRA構成を、公開モデルカードで読むの記事画像
モデル09.03読了13

748Bのモデルなのに動くのは1B──MindLabのMacaron-V1-Ventiが採るMixture-of-LoRA構成を、公開モデルカードで読む

出典 ─ mindlab-research/Macar
MCPのフォーム確認、サーバーが提供する専用アプリでレンダリングできるように──4つの条件が揃わなければ自動で従来型に戻るの記事画像
検証09.03読了13

MCPのフォーム確認、サーバーが提供する専用アプリでレンダリングできるように──4つの条件が揃わなければ自動で従来型に戻る

出典 ─ modelcontextprotocol/i
MCPに来る2つの拡張案──ツール結果の部分ストリーミングと進捗通知の構造化を、提案PRの本文で読むの記事画像
研究09.03読了13

MCPに来る2つの拡張案──ツール結果の部分ストリーミングと進捗通知の構造化を、提案PRの本文で読む

出典 ─ SEP-2998: Partial Tool
Open WebUIの「ツール実行、毎回聞いてから」設定──会話単位で自由実行と承認制を切り替えられる仕組みの記事画像
検証09.03読了14

Open WebUIの「ツール実行、毎回聞いてから」設定──会話単位で自由実行と承認制を切り替えられる仕組み

出典 ─ open-webui/open-webui
OpenAIの「Agent Post-Training」は7つのサブチームに分業していた──求人票を1件ずつ読むの記事画像
業界09.03読了13

OpenAIの「Agent Post-Training」は7つのサブチームに分業していた──求人票を1件ずつ読む

出典 ─ Agent Post-Training, A
ChatGPTのo1はどこへ消えた?──APIは2026年10月23日に停止、現行モデル一覧にはすでに名前がないの記事画像
モデル09.03読了14

ChatGPTのo1はどこへ消えた?──APIは2026年10月23日に停止、現行モデル一覧にはすでに名前がない

出典 ─ Deprecations(OpenAI Pl
Google、Gemini 3.8 Flashと3.8 Flash Cyberを発表──6週間で3本目のFlash、Opus 5の7分の1の値段で金融・法務・長尺動画のベンチは上、汎用エージェントは19.1%対51.8%の記事画像
モデル09.02読了17

Google、Gemini 3.8 Flashと3.8 Flash Cyberを発表──6週間で3本目のFlash、Opus 5の7分の1の値段で金融・法務・長尺動画のベンチは上、汎用エージェントは19.1%対51.8%

出典 ─ Google公式ブログ「Introducin
エージェントが失敗するのは「考えられないから」ではなく「何を覚えておくか管理できていないから」──ACMという論文の主張の記事画像
研究09.02読了15

エージェントが失敗するのは「考えられないから」ではなく「何を覚えておくか管理できていないから」──ACMという論文の主張

出典 ─ Agentic Context Management: Solving Agent Memory and Cost by Treating Them as Lifecycle and Architecture Problems(PDF全文)
プロンプトではなく「プログラムの構造」自体を最適化する──DSPyの実験的機能`dspy.Flex`の記事画像
検証09.02読了14

プロンプトではなく「プログラムの構造」自体を最適化する──DSPyの実験的機能`dspy.Flex`

出典 ─ stanfordnlp/dspy 3.3.0
Gemmaの累計ダウンロードが10億超──Google公式発表と「Awesome Gemma」の中身の記事画像
モデル09.02読了14

Gemmaの累計ダウンロードが10億超──Google公式発表と「Awesome Gemma」の中身

出典 ─ Google Blog
ベースモデルを凍結し、LoRAをターンごとに切り替える──Macaron-V1が選んだ「継続学習」への回り道の記事画像
モデル09.02読了15

ベースモデルを凍結し、LoRAをターンごとに切り替える──Macaron-V1が選んだ「継続学習」への回り道

出典 ─ Macaron-V1: Towards Op

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