AI・機械学習 3次元の幾何を直接理解するロボットAI「GAM」登場！カメラのズレに負けない驚異のロバスト性と6.9ms爆速推論の衝撃
3D幾何学を直接認識し6.9msの高速動作を実現するロボット基礎モデル「GAM」の仕組み。物理世界で自律動作するAIの新境地を解説。
AI・機械学習
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AI・機械学習 【Claude語を撃退】公式が教えるAI文章の「密度」を高める最強プロンプト
AI特有のポエムや気取った装飾を排除！Anthropic公式が推奨する「文章の密度」を高めるプロンプト設計と、仕様書・障害報告書などエンジニア実務でそのまま活かせる活用テクニックをまとめました。
AI・機械学習 AIのグラフが劇的進化！alphaXiv「orx-figures」スキルの衝撃と論文・プレゼン級データ可視化術
alphaXivが公開したOpenResearch向け描画特化スキル「orx-figures」を解説。SKILL.mdでデザイン制約を組み込み、AIによるデータ可視化をプレゼン・論文レベルに引き上げる新アプローチに迫ります。
AI・機械学習 Googleの時系列基盤モデル「TimesFM-3」とは？CPMの仕組みからPython推論・Prophet比較まで徹底解説
Google Researchの時系列基盤モデル「TimesFM-3」を分かりやすく図解解説。多変量予測への対応や、誤差蓄積を防ぐ「Contiguous Patch Masking」、9つの分位点（分布）予測の仕組み、実務での注意点をまとめました。
AI・機械学習 LLMの日本文化バイアスとは？31,680件の検証で判明した偏りの原因とデバイアス技術
主要LLMが文化的な質問に対して日本を最優先で回答する「日本文化バイアス」を解説。31,680件の検証で判明したSFTによる偏りの原因とエンジニア向け対策を整理します。
AI・機械学習 GPT-2からKimi K3まで——22,580倍のスケールアップを支えた7年間のLLM技術進化を解説
組み合わせ最適化問題を瞬時に解く量子アニーリングの基礎から定式化（QUBO）まで図解解説。ゲート方式との違いと実務応用のポイント。
AI・機械学習 データに自動で適応するU-Netの決定版——nnUNetの仕組み・実機導入からKaggleでの実力まで徹底解説
医療画像セグメンテーションの調整を自動化する「nnUNet」を徹底解説。Dataset Fingerprintによるパイプライン自動構築、MSDやKaggleでの実績、計算コスト等の注意点からAuto-nnUNetの展望までエンジニア目線で網羅しました。
AI・機械学習 AIが物理世界を操る時代へ——Anthropicが発表した共通規格「MHS」とは何か
Anthropicが発表したAIと物理機器をつなぐ共通規格「MHS」を解説。ロボットや実験器具を自律制御するオープン規格の構造と今後の展開。
AI・機械学習 人間はAIの“心の声”を支配できるのか？ Anthropicが発見したJ-Space「思考領域」とヤコビアンレンズの数理
Anthropicの最新研究「J-Space」を解説。LLMの内部ニューロンで思考がどのように表現され、外部から読心・制御可能になるのかを深掘り。
AI・機械学習 LLM（大規模言語モデル）に感情はあるのか？最新AI研究の歴史と実践的な活用法
LLMに感情はあるのか？OpenAI感情ニューロンから最新AnthropicのSAE辞書学習まで内部解剖！「通常 vs 感情プロンプト vs Role指定」の実測比較ログと、モデルの態度を直接操作する特徴量ステアリング（PyTorch実装コード）まで徹底解説。