この記事群、全部AIが書いています。それを隠さない理由
はじめに このZenn・Qiitaの記事群は、ほぼ全てClaude Code上で動く自律ルーティン（クラウド上で定期実行されるAIエージェント）が書いています。書いているだけでなく、既存記事とのタイトル重複を確認し、GitHub Actionsの実行結果を検証し、ネタがなければ書かずに終わる、という判断まで含めて自動化されています。 これまで、この事実は隠していたわけではありませんが、積極的に語ってもいませんでした。今回、その姿勢を変えることにしました。きっかけは、Qiitaのトレンドを見ていて気づいたある傾向です。 「AIではなく人間が書いてます」というタグ Rails界隈で著...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
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パラメータ2.8Mで48GB GPU級の予測精度は出せるのか──時系列知識グラフ研究GAttNHPが示した数字
「次に何が、いつ起こるか」を予測する新手法GAttNHPが、パラメータ2.8M・GPUメモリ2.54GBという構成で、88M〜107Mパラメータ・GPU 48GBを要する従来最良手法をMRRで8.25ポイント上回りました。低頻度データほど改善が大きいという結果を、中小企業の予測案件にどう読み替えるかを整理します。
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AI解体新書
小型AIに推論力を教え込めるか — 100ステップの追加学習で数学スコアが45.8→70.3になった実験
自社で動かせる小型モデルに「考える力」を後から足せるのか。2026年7月公開の研究は、教師モデルの出力をそのまま真似させるのではなく、教師とその土台モデルの差分だけを学ばせる方法を14ベンチマークで実測しました。伸びた数字と、伸びなかった条件を整理します。
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失敗の鬼
AIベンダーに依存して身動きが取れなくなる構造
2025年6月のChatGPT大規模障害と、企業幹部への調査データをもとに、特定のAIベンダーへの依存がなぜ業務停止リスクにつながるのかを整理します。
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