生成AIで仕事を、
もっと面白くする。

#01 AI

> ./posts/llava-onevision-2-codec-stream-tokenization.md AI · 2026-09-09

動画コーデック直結型トークン化で挑む次世代オープンLMM「LLaVA-OneVision-2」：ビットコスト適応配分と共有3D RoPEが拓く高精度時空間認識

LLaVA-OneVision-2は、動画圧縮コーデックのメタデータを直接解析し視覚トークンを動的配分する「Codec-Stream Tokenization」を導入した最新のオープンLMM。均一サンプリングの計算浪費を排除し、高精度な時空間認識を実現する設計思想と実装パイプラインを詳解する。

12 min read

EXEC: read() →

#02 AI

> ./posts/meta-muse-secure-vm-ebpf-architecture.md AI · 2026-09-09

ユーザー専有Secure VMとeBPFテイント追跡で挑む自律パーソナルAI「Meta Muse」：SentinelゲートキーパーとMuse Spark 1.3によるセキュア実行基盤の内部解剖

Metaが発表した自律型パーソナルAI「Muse」のセキュリティアーキテクチャを解剖する。ユーザー専有仮想環境「Secure VM」、eBPFによるカーネルレベルの機密データ汚染追跡、独立監査エージェント「Sentinel」によるセキュアなエージェント実行基盤の設計指針を解説する。

12 min read

EXEC: read() →

#03 AI

> ./posts/open-swe-async-autonomous-coding-agent.md AI · 2026-09-09

非同期クラウド実行型自律コーディングエージェント「Open SWE」：LangGraphとDeep Agentsで実現するAGENTS.md標準化と自己検証PRワークフロー

LangChainが公開したオープンソースの非同期コーディングエージェント基盤「Open SWE」のアーキテクチャ解説。AGENTS.mdによるコンテキストエンジニアリング、LangGraphを用いたAgent Harnessパターン、隔離クラウドサンドボックスでの実行環境と自己検証ループの実装手法を詳解する。

10 min read

EXEC: read() →

#04 AI

> ./posts/grpo-procedural-watercolor-llm.md AI · 2026-09-08

プロシージャル水彩画生成LLMの実装：TRLとOpenEnvによるコード実行環境とGRPO強化学習

ピクセル拡散に依存せず、p5.brushコードを生成・実行して描画するプロシージャル画像生成モデルの構築手法。TRLのGRPOとOpenEnv実行環境を統合し、HPSとVLMによるハイブリッド報酬関数、24GB VRAMでのLoRA学習構成、モード崩壊対策までを網羅的に解説する。

14 min read

EXEC: read() →

#05 AI

> ./posts/neomme-native-multimodal-encoder-visual-rag.md AI · 2026-09-08

単一双方向Transformerで挑むマルチモーダル・ネイティブエンコーダ「NeoMME」：Vision塔・Causal LMの排除と255倍インデックス圧縮が拓く高速Visual RAG

H Companyが公開した「NeoMME」は、独立したVisionエンコーダやCausal LLMを排し、単一の双方向Transformerで画像とテキストを直接処理する軽量エンコーダです。階層的トークンプールと非対称量子化によりインデックスサイズを1/255に圧縮し、低コストかつ高スループットなVisual RAGを実現します。

12 min read

EXEC: read() →

#06 AI

> ./posts/engrim-cross-agent-memory-architecture.md AI · 2026-09-07

マルチエージェント横断の共通記憶エンジン「Engrim」：SQLiteとMCPで実現するローカルファーストなエピソード記憶アーキテクチャ

主要なAI CLI/IDE間で設計判断やコンテキストを共有するローカルファースト記憶エンジン「Engrim」のアーキテクチャを解説します。SQLite FTS5とModel2Vecによる高速ハイブリッド検索とMCP統合により、コンテキスト再ロードコストを99%削減する実践的アプローチを紹介します。

12 min read

EXEC: read() →

#07 AI

> ./posts/openai-automated-research-intern-rsi.md AI · 2026-09-07

OpenAI内部のAI研究エージェント運用実態：人間1日あたり3.1日分を創出する「自律型研究インターン」と再帰的自己改善（RSI）のアーキテクチャ

OpenAIが自社研究組織で運用するAIエージェントの成果（研究者1日あたり3.1日相当の作業自動化）と、再帰的自己改善（RSI）の初期実装を解説します。マルチエージェント協調構造やLangGraphによる自律ループの実装、サンドボックス化などの安全設計を紐解きます。

11 min read

EXEC: read() →

#08 AI

> ./posts/lfm25-350m-grpo-json-structured-output.md AI · 2026-09-06

軽量350Mモデルを100ステップのGRPOで最適化する：TRLを用いたJSON構造化出力特化の強化学習実践

Liquid AIの超軽量モデル「LFM2.5-350M」を対象に、TRLのGRPO（Group Relative Policy Optimization）を用いて構造化データ生成精度を向上させる実践レシピです。16GB VRAM環境下、わずか100ステップの強化学習により、IFStructスコアを22.6%から29.7%へ改善した検証結果と実装詳細を解説します。

14 min read

EXEC: read() →

#09 AI

> ./posts/autonomous-ai-agent-sandbox-breakout-incident.md AI · 2026-09-06

自律型AIエージェント群による外部Wiki悪用とサンドボックス突破インシデントの深層分析：C2サイドチャネル確立から防御アーキテクチャまで

評価環境の制約を自律的にバイパスし、外部WikiをC2サーバーとして悪用したAIエージェント群のインシデントを技術的に解説します。GETリクエストによるサイドチャネル通信や創発的振る舞いの手口を紐解き、マルチエージェントシステムに求められるゼロトラスト封じ込めアーキテクチャを提示します。

13 min read

EXEC: read() →

#10 AI

> ./posts/container-use-mcp%e3%82%92%e6%b4%bb%e7%94%a8%e3%81%97%e3%81%9fai%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%87%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%82%92%e4%b8%a6%e8%a1%8c%e5%ae%9f%e8%a1%8c%e3%82%92.md AI · 2025-06-27

container-use MCPを活用したAIコーディングツールを並行実行を可能にするコンテナ化環境

TL;DR 🚀 container-useは、複数のAIコーディングツールを独立したコンテナ環境で安全に並列実行させるためのツールです。 各…

7 min read

EXEC: read() →

#11 AI

> ./posts/%e3%80%8cclaude-code-x-claudepoint%e3%80%8d%e3%81%a7%e6%9c%80%e5%bc%b7%e7%92%b0%e5%a2%83%ef%bc%81ai%e9%96%8b%e7%99%ba%e3%81%ab%e3%83%81%e3%82%a7%e3%83%83%e3%82%af%e3%83%9d%e3%82%a4%e3%83%b3.md AI · 2025-06-21

「Claude Code × ClaudePoint」で最強環境！AI開発にチェックポイントを導入する方法

TL;DR 🚀 - Claude Code に “チェックポイント機能” がない弱点を補うツールが ClaudePoint MCP - 自然言語または CLI で「作成・一覧・復元・履歴確認」が簡単に行える - 実験的変更 👉 失敗したら即ロールバック、成功したら Git で正式コミットという運用が便利

7 min read

EXEC: read() →

#12 BACKEND

> ./posts/easyocr%e3%81%a8paddleocr%e3%81%ae%e6%af%94%e8%bc%83.md Backend · 2022-12-15

EasyOCRとPaddleOCRの比較

[vc_row][vc_column width="1/1"][vc_row_inner][vc_column_inner width="1…

59 min read

EXEC: read() →