エンジニアのためのGEO/LLMO
生成AIに「引用される」仕組みと計測を、手を動かして理解する。マーケ視点ではなく、RAG・埋め込み・大量データ処理といったエンジニアの土俵からGEO/LLMOを扱う技術本。
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AI解体新書
社内AIの「危ない出力」を自社ルールで検閲する4Bモデルは、中小企業でも運用できるのか？
NVIDIAが公開したNemotron 3.5 Content Safetyは、AIの入出力が安全かどうかを判定する4Bパラメータの小型モデルです。多言語Aegisで有害判定F1が96.5%、日本語は明示的な訓練対象12言語に含まれます。ただし数値はすべて提供者本人の自己申告で、比較条件は非公開です。
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AIエージェントに専用コマンドを渡すと何が変わるのか？18タスク1,000回で成功率84%が94%になった記録
Hugging Faceが同一の18タスクを各10回、計約1,000回走らせて比較したところ、専用CLIを使ったエージェントの成功率は94%、汎用のAPI直叩きでは84%でした。トークン消費は最大6.0倍の差がつく一方、単発の読み取りでは専用化が不利になる線引きも示されています。
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AIエージェントはどこで失敗するのか？8,000超のAPI・62ドメインで測ったVAKRAが示す設計の上限
IBM Researchが公開したエージェント評価基盤VAKRAは、8,000以上のAPIと62ドメインを模した環境で、推論チェーン3〜7ステップを要しうる課題を解かせるものです。ツール候補の多さ、手順の長さ、社内ルールの遵守という3条件で失敗が増える構造を、中小企業の設計判断に引き直して読み解きます。
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