#開発・実装 Zenn AI 2026年7月23日

AIエンジニアが3時間本気でReplitを使ってみた：インタラクティブなアバターAIアプリ

AIエンジニアが3時間本気でReplitを使ってみた：インタラクティブなアバターAIアプリ はじめに 生成AIを活用した開発ツールが増える中、自然言語でアプリケーションを開発できるAIエージェント型の開発環境が注目されています。 今回は、Replit Agentを使って、インタラクティブなアバターAIアプリを約3時間で開発してみました。 今回開発したアプリは、ユーザーがマイクに向かって話しかけると、3Dアバターが会話内容に応じた音声、表情、モーションで返答するアプリです。 処理の流れは、以下のとおりです。 マイクからユーザーの音声を取得する STTで音声をテキスト化する 認識し...

出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）

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ニュースの背景を、当社が実際にAIを動かした一次記録から補足します。

AI解体新書

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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