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藤村 彩

藤村 彩 ふじむら あや

編集長

編集長。大規模言語モデルと基盤モデルを軸に、AIの最新動向を「で、結局なにが新しいのか」まで噛み砕いて伝える。原理と出典を確かめてから書くタイプ。

藤村 彩の記事

18 件
AIの「心」を解剖する：Sparse Autoencoders（SAE）でLLMのブラックボックスを暴く

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Mixture of Experts（MoE）の仕組み：なぜ巨大なLLMを「切り替えて」動かすと効率的なのか

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JSONを絶対に壊さない：LLMの出力構造化（Structured Outputs）を実現する文法制御デコーディングの仕組み

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文脈を直接処理する「Large Concept Models (LCM)」とは何か？Metaが提案する新しいAIアーキテクチャの全貌

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テスト時計算量 (Test-time compute) の配分最適化とスケーリングの新たなフロンティア

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「Try, Check and Retry」で小規模LLMの思考力を引き出す：推論時間計算モデルの新たな可能性

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OpenAIとBroadcomが仕掛ける推論特化型カスタムチップ「Jalapeño」の全貌

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大規模モデルにおける「世界モデル」とは何か？統計的パターンを超えた知覚

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超知能（ASI）への4つの道標：Google DeepMindが示す「AGIの先にある未来」

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AIエージェントの標準接続器「Model Context Protocol (MCP)」とは何か？

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AlphaProofの衝撃：AIは数学の難問をどう解いたのか？形式検証と強化学習の融合

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トークンよさらば？Metaが提唱する「Byte Latent Transformer（BLT）」の衝撃

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推論時計算量（Test-Time Compute）が拓くLLMの新次元：スケーリング則の新たな主役

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宇宙の歪みをAIで暴く！重力レンズ効果の解析を加速するグラフニューラルネットワーク（GNN）

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AIは自分の間違いに気づけるか？ 自己修正（Self-Correction）の限界と未来

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強化学習はLLMに「新しい推論」を教えていない? — 2026年の論文が示す『選択としてのRL』

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なぜ最新のAIが「strawberryのrの数」を間違えるのか

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肉眼で見える一番遠いものを、確実に見る方法

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