コンテキスト・エンジニアリング 2.0: 究極の知性へのロードマップと設計原則

近年、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントの急速な台頭により、システムにおける「コンテキスト」（文脈情報）の役割に大きな注目が集まっています。コンテキストウィンドウに配置された情報が、モデルの性能に著しく影響する […]

宇宙物理学における深層学習

現代の宇宙物理学は、GaiaやDESI、LSSTといった大規模な天文サーベイによって、ビッグデータの時代へと突入しました。数十年前の観測が数千のソースを扱っていたのに対し、現在では数十億もの天体の観測データが日常的に生成 […]

知識グラフ（Knowledge Graphs, KG）は、構造化された知識を表現し、統合し、そして推論するための基盤となるインフラストラクチャとして機能します。意味検索や質問応答など、様々なアプリケーションの土台を支える […]

現代のエンジニアリングにおいて、最適な解を見つけ出す「最適化」は常に重要な課題です。しかし、目的関数の内部構造が不明確である、あるいは解析的に勾配を計算できない場合、その問題はブラックボックス最適化（Black-Box […]

大規模言語モデル（LLM）は、人間と同様の認知機能を獲得するため、インターネット上の膨大なデータから学習します。しかし、その訓練プロセスにおいて、人間社会で問題視されている「Brain Rot（脳の腐敗）」と類似の現象が […]

昨今、大規模言語モデル（LLM）は、様々なアプリケーションで活用されています。LLMの能力を最大限に引き出すため、Chain-of-Thought (CoT) や In-Context Learning (ICL)、Re […]

AIコードアシスタントは、コードの自動生成だけでなく、既存の複雑なコードベースの理解やタスクの自動実行を通じて、開発者の作業を大きく変えつつあります。今回は、最近リリースされた「LangCode」と呼ばれるツールを紹介し […]

今日、機械学習モデルは、私たちの生活やビジネスのあらゆる側面に浸透しています。しかしながら、その高い予測精度とは裏腹に、モデルの信頼性や頑健性には依然として重大な課題が残されています。実際、レベル5の自動運転車がカメラ […]

ガウス過程（GP: Gaussian Process）は、関数そのものに確率分布を定義するノンパラメトリックなモデルです。このモデルの最大の強みは、単なる予測値だけでなく、その不確実性（信頼区間）を定量的に示せる点にあり […]

複雑な組合せ最適化問題に直面したとき、どのようにすれば高速かつ効率的に最適解を見つけられるでしょうか。近年、この難問へのアプローチとして、2次非制約二値最適化（QUBO: Quadratic Unconstrained […]