DeepMath: smolagentsで実現する軽量な数学推論エージェント
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編集部の実践記録から
AI解体新書
AIの公平性を上げると、プライバシーは守られるのか — 全体平均では見えない差
採用や与信でAIを使うとき、公平性への配慮は避けられません。2026年7月公開の研究は、公平性を高める処理がプライバシー上のリスクに与える影響を部分集団ごとに調べ、全体の平均では見えない偏りがあることを示しました。
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AI解体新書
社内データにAIを「たどらせる」方式は、追加学習なしでどこまで当たるのか（Macro F1 66.29%／最難関40.83%）
知識グラフを段階的にたどらせてSPARQLを生成する手法MARSが、ファインチューニングなしで既存手法を上回った。ただし最高でもMacro F1は66.29%、最難関ベンチマークでは40.83%。社内DBへの自然文質問AIを検討する中小企業が、精度の天井をどう見積もり、どこに人を残すべきかを一次資料の数字から読む。
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AI解体新書
Kimi K3の使い方は3通り — 中小企業が現実的に触れるのはどれか
2.8兆パラメータのオープンウェイトモデル「Kimi K3」を実際に使う経路は、公式API・Kimi Code CLI・自前ホスティングの3つです。公開されている仕様と料金を一次情報から整理し、中小企業にとってどれが現実的かを見ます。API単価はClaude Sonnet 5と同額でした。
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