タグ: llm

"llm" が付いた記事と Wiki ページ

• Claude Opus超えの新LLM「SubQ」— Subquadratic Sparse Attentionで1200万トークンを実現、コスト1/5に

  2026年5月8日

  Subquadraticが発表したLLM「SubQ」の仕組みを解説。Subquadratic Sparse Attention（SSA）により1200万トークン・FlashAttention比52倍高速・コスト$8（従来$2,600）を実現。Claude Opus 4.7超えのベンチマーク結果と、技術レポート未公開・独立検証なしという懐疑論まで網羅。

• バイブコーディングとエージェンティックエンジニアリング — AIの進化で崩れる境界線をSimon Willisonが考察

  2026年5月7日

  Simon Willisonが考察するバイブコーディングとエージェント開発の境界問題。AIへの信頼と責任の所在、品質評価基準の変化、プロエンジニアの価値について解説。

• MacBook Pro M4 + llama.cpp で実現した太平洋横断フライトのオフライン AI ワークフロー

  2026年5月2日

• LLM で日本語を使うと英語の 1.48 倍トークンを消費する「言語税」の実態

  2026年4月30日

  6社・9言語の比較データが示すLLM日本語コストの実態。日本語は英語より平均1.48倍、Claudeでは約2倍のトークンを消費する「言語税」の仕組みと、プロバイダー選択・プロンプト設計・キャッシュ活用によるコスト削減策を解説。

• 「ベクトルDB不要」でRAG精度を上げるCorpus2Skill — 文書を階層的スキルに変換してエージェントがナビゲートする新手法

  2026年4月29日

  ベクトルDBを使わずRAGの網羅性問題を解決するCorpus2Skill手法を解説。文書コーパスを階層的スキルディレクトリに変換しLLMエージェントがナビゲートすることで、WixQAおよびRAGBench全ベースラインを上回る精度を達成した2026年arXiv論文のまとめ。

• コードを1行も読ませずに AI で脆弱性を100%特定する — AST Deep Structure Map アプローチ（理論編）

  2026年4月27日

  Python の ast モジュールで生成した Deep Structure Map を LLM に渡す脆弱性検出アプローチを解説。Taint Analysis の理論とともに、AI コードレビューの精度を上げる手法を紹介します。

• DeepSeek-V4 Preview — Claude Opus 4.6 匹敵・100万トークン対応のオープンソース LLM が無償公開

  2026年4月25日

  DeepSeek-V4 Preview は 2026 年 4 月公開のオープンソース LLM。Pro（1.6 兆パラメータ）と Flash の 2 バリアントで 100 万トークンに対応。Codeforces で GPT-5.4 を超え、MIT ライセンスで Hugging Face から無償取得可能。MoE アーキテクチャで推論演算量を 73% 削減。

• Claude Code をローカル LLM（vLLM + MiniMax-M2.7）で爆速稼働させる方法

  2026年4月23日

  vLLM + MiniMax-M2.7 を使い Claude Code をローカル LLM で動かす方法。4× GPU / 8× GPU 構成のサーバー起動コマンド、環境変数設定、Prefix Caching による高速化、旧バージョン対応まで一通り解説する。

• Context Rot（コンテキスト劣化）

  会話が長くなるにつれ LLM の性能がトークン数に比例して低下する現象。能動的なセッション管理で防げる

• RAGなしでも高精度に動くAgent Harnessの秘密 — コンテキストサイズと「100ファイル」の目安

  更新日:2026年4月21日