LFM2.5-Encoders、CPUで高速長文脈推論を実現
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編集部の実践記録から
AI解体新書
小さいモデルが大型モデルに勝った──中小企業は「勘の良い部下」を安く育てられるのか？
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、270億パラメータのQwen 3.6で動くエージェントFaradayを公開し、論文複製タスクでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。鍵は報酬設計で「研究のセンス」を仕込んだこと。特定業務に絞れば、小さいモデルがコストと速度で有利になる、という話を当社の実測と突き合わせます。
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AI解体新書
AIエージェントに「キー名だけ」渡す設計は成立するのか ― trustlessが値を見せない一点に絞った理由
個人開発のCLI「trustless」は、AIエージェントに平文のAPIキーを渡さず、キー名だけを知らせて値はプロセス起動時にだけ注入します。外部依存はgo-toml/v2の1つ、配布は単一静的バイナリ。中小企業がエージェント導入で最後に詰まる「キーの置き場所」を構造で埋める発想を、素材と当社の実測で読み解きます。
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AI解体新書
AIエージェントに渡したAPIキーは回収できない ― 中小企業は「渡さない」を最初に選べるのか？
結論は「AIエージェントに平文のAPIキーを渡すのをやめる」です。個人開発のCLI「trustless」は、エージェントにキー名だけを知らせ、値は起動時にだけ注入する一点に絞った道具です。設定ファイル・プロセス環境変数・会話履歴の順に広がる漏洩面を、置き場所を1つずらすだけで減らせるのか。中小企業の視点で読み解きます。
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