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評価

条件と評価基準を定め、見積もりと実測結果を分ける。

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中級 → 成果物とレビューの設計

Cloudflare Artifactsでエージェントの成果を版管理する

Git履歴、実行状態、大きな出力の役割を分け、資格情報を限定する。検証したcommitと採用候補を一致させる設計を学ぶ。

11 分↗
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中級 → 実装

切断後も続くAIエージェントを設計する

接続、仕事、会話の保存状態を分け、PiHarnessで受理と再接続、ツールの再実行、権限の境界を考える。未実施の故障演習で復旧の契約を確かめる。

10 分↗
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認証 → 境界を確認するオフライン演習

Accessのサービス認証:毎回の要求で機械の主体を確かめる

サービス資格情報、ブラウザのセッション、エッジの判定、アプリ内の権限を、未実行の要求確認表で切り分ける。

6 分↗
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入門

Computer Use: 観察・操作・検証をつなぐ仕組み

ブラウザやデスクトップの操作を、現在の状態、意図した行動、再読み込み後の証拠で評価する。

6 分↗
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5 分↗
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中級 → 実行の境界

Antigravity 09-2026:ファイル編集・Hookの対象・古い状態の拒否

ファイル操作の変更は実行と権限の境界を変える。1つの編集を使い、古い状態への書き込みを移行前に検証する。

5 分↗
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3 分↗
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4 分↗
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4 分↗
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5 分↗
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中級

Skillあり・なしを公平に比べる

一回の印象ではなく、何を変えた実験かを説明できるようにする。

7 分↗
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5 分↗
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3 分↗
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4 分↗
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中級 → エージェントのシステム設計

DatabricksのAIを役割で整理する:Genie、権限、メモリ、評価

業務の質問、エージェントの進行、コード支援を使い分ける。サポート事例から、実行主体の権限、状態の分離、予算制御の限界、失敗の証拠を追う。

13 分↗
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入門

Hacker News 観測:話題性を境界付きの技術実験へ変える

日付を固定した HN API の観測を、人気順位ではなく技術仮説として読む更新ノート。

6 分↗
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入門 → 制作計画

つくるものと仕事の全体地図

一枚の画像から、動くサービスまでを区別する

10 分↗
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入門 → 制作計画

AIを条件付きの提案器として使う

モデル、入力、生成、編集、検証を分ける

4 分↗
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3 分↗
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中級

実務画像ワークショップ:一枚の広告ビジュアルを検証可能な工程で作る

商品と人物を含む静止画を、仕様、参照、構図、生成、局所修正、文字組み、公開監査へ分けて制作する演習。

5 分↗
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入門 → アニメーションと動画の工程

動きと動画を別の工程で作る

タイミング、状態、編集、音を扱う

4 分↗
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入門 → 再現可能な制作比較

品質と費用を測って次へつなぐ

トークン、画像、秒、クレジットを混ぜない

12 分↗
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入門

Jev入門:文章生成の外側にある、型付き意思決定

Jev/System One を、候補・状態・型・確率を持つ小さな判断器として理解し、通常のコードと組み合わせる。

7 分↗
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中級

JevのChoice・Score・Noul:確率、confidence、権限を混同しない

三つの質問型の役割と、分布の集中度を自動実行の許可証にしないための設計を学ぶ。

7 分↗
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中級

Jev実装演習:候補生成、abstain、E2E評価をつないで壊れ方を測る

意味判断を決定論的な候補生成と安全境界に接続し、対照群を置いた end-to-end 評価を設計する。

7 分↗
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入門

AI・機械学習・LLMの地図をつくる

AIを一枚岩として扱わず、解きたい問題と仕組みを対応させる。

5 分↗
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入門

ローカルLLMを遅くしないための量子化・KV cache・実行系

モデルの重み、作業メモリ、生成速度を別々に見て、MLX・llama.cpp・vLLMを選び、手元で再現できる評価手順へ落とす。

6 分↗
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入門

モデル・token・推論を理解する

文章から数値、数値から次のtokenという処理を追う。

4 分↗
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入門

MiniMaxとローカルLLMの選び方:open weights、API、実行可能性を分ける

公開リポジトリ、重み、API提供、推論サーバーを混同せず、MiniMaxを含むモデル候補を安全に比較するための調査と実験の教科書。

5 分↗
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入門

学習・損失・評価の基本

推論と学習を別の計算として理解し、評価を先に設計する。

4 分↗
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入門

24GB・32GB Macのメモリを見積もる

重み、KV cache、作業領域、OSを別々に予算化する。

5 分↗
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入門

小さなLLMをローカルで動かす

最初の目的は高性能な回答ではなく、安全に入出力と資源を観察すること。

4 分↗
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中級 → ローカル配信の根拠設計

ローカルモデル実行基盤の根拠を読む:Strataの説明をそのまま引き継がない

日付付きのローカル実行基盤リリースを、コードと重みの権利、ローカル公開範囲、配布物、著者測定、境界付き確認表に分けて読む。

5 分↗
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中級

GPU基盤とコストを選ぶ

料金表より先に、実行時間・保存・停止・持ち出しの条件を揃える。

6 分↗
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入門

RAG:知識を重みに詰め込まず参照する

更新される事実や出典が必要な質問を、検索と生成に分ける。

3 分↗
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入門

継続事前学習・選好最適化と選び方

目的を特定し、より重い学習へ進む理由を説明できるようにする。

4 分↗
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3 分↗
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4 分↗
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入門

実験を記録し、サービスに組み込む

小さな実験を再現可能な判断と安全な運用へつなげる。

7 分↗
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入門

株価スナップショット:価格・収益率・下落率を区別する

SNDK・BE・AAOI・MUの時刻付き価格を確認し、架空の履歴を作らずに下落率を理解する。

4 分↗
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入門

AIシステムのメモリ階層:停止しているbyteを見つける

register、cache、HBM/DRAM、SSD、networked storageを区別してインフラ主張を検証する。

5 分↗
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中級

HBM4 interfaceとpackaging:pin増加はsystemを変える

HBM4の広いinterface、logic base die、package co-designを測定可能な条件として読む。

4 分↗
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中級

AIのNAND/SSD storage:acceleratorを飢えさせない

SSD、host memory、decompression、GPUまでのAI data pathとenduranceを実測する。

6 分↗
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上級

メモリ仮説の無効化条件を読む

堅実なメモリ仮説は、物語になる前に技術面と財務面の反証観測を明示する。 HBM、NAND、パッケージング、製造装置では、それぞれ異なる形で前提が崩れる。 技術・供給・会計の境界を一次資料で確認する。

3 分↗
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入門

HBM and fabric queuesを読む:事業価値の境界

HBM, topology, oversubscription, and optical links form one queueing system. Locate the limiting resource before creating an equity narrative. 技術、会計、供給制約を混同せずに読む教材。

5 分↗
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上級

シリコンフォトニクスとCPO:電気経路を短くし、保守境界を変える

CPOは光エンジンをスイッチASICの近くへ移す。電気信号予算を改善し得る一方、組立、冷却、修理を変える。

4 分↗
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中級

銅線、AEC、光通信:ケーブルを選ぶ前に到達距離の境界を決める

受動銅線、能動電気ケーブル、AOC、トランシーバーとファイバーは異なるチャネルと運用の問題を解く。

4 分↗
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中級

AAOIの契約と売上: 光モジュールを会計上の関門まで追う

予測、発注、出荷、受入れ、売上認識は別々の出来事であり、必要な証拠も異なる。

5 分↗
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中級

Aristaのバックエンドネットワーク:ポート、リンク、運用へ翻訳する

leaf-spine構成を、スイッチ密度と実導入を混同せずに読む。光部品がどこで増え、どの条件で運用が変わるかを扱う。

5 分↗
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上級

interconnect domainsを読む:事業価値の境界

Interconnects operate at different layers and deployment choices. Compare topology, software, NICs, switches, and reach. 技術、会計、供給制約を混同せずに読む教材。

4 分↗
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上級

光インフラ仮説の棄却: 反証ダッシュボードを先に作る

技術、顧客、製造、会計のどの観測が結論を変えるかを、仮説より先に明記する。

5 分↗
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入門

OSS AIを採用する前に読む:リポジトリ、重み、依存関係、運用

スター数ではなく、ライセンス、保守、再現、脆弱性、モデル重みを分けて見て、OSSを学習と実運用へ安全に持ち込む。

6 分↗
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入門

OSS release 観測:release ページは検証の出発点

GitHub Releases を日付付きで読み、採用前に残す記録と試験手順を示す更新ノート。

4 分↗
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2 分↗
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中級

1操作を端から端まで追う

入口から外部境界まで3〜5個の矢印を作る

2 分↗
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中級 → 配信設計

vLLM 0.29–0.30: ランナーのデフォルト変更を配信境界の変更として扱う

vLLM のランナー、待ち行列、ルート認可の変更を、採用前に検証するための日時付き更新ノート。

4 分↗
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中級 → 信頼性の評価

llama.cpp b11377: JSON Schema 出力をパーサー固有の契約として扱う

Ling 3.0 の response_format の穴を直す prerelease を、固定したパーサー固有の検証でだけ採用する。

6 分↗
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2 分↗
公開 更新
中級 → 判断の評価

llama.cpp /v1/systemone:ローカルの判断用エンドポイントを振り分けの手掛かりにする

日付を確認したローカル GGUF の判断用エンドポイントは型付き確率を返すが、操作の権限を与えるものではない。

5 分↗
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中級

デバッガで仮説を1つ確かめる

止める場所・見る値・予想を決める

2 分↗
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中級 → GPU 障害の診断

llama.cpp CUDA MoE:一時バッファの次元をテスト境界として扱う

限定的な事前リリースの修正から、MoE の CUDA 検証ではテンソル形状、バックエンド、失敗状態を固定してから配備を変える理由を学ぶ。

5 分↗
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10 分↗
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入門

AI論文を実装判断へ翻訳する読み方:主張、条件、再現、失敗

論文の改善率を鵜呑みにせず、課題、比較条件、仕組み、トレードオフ、実装演習へ分解して読むための教科書。

6 分↗
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中級

DeepSeek-R1を読む:推論RLは何を変え、何を約束しないか

DeepSeek-R1の2025年論文を、報酬設計、蒸留、評価条件、再現実験、実運用の限界まで分解して読む。

6 分↗
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中級

s1を読む:少ないデータで推論を伸ばす時、何を測るか

2025年のs1論文を、test-time scaling、budget forcing、データ選別、再現と限界の観点から実装判断へ翻訳する。

6 分↗
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中級

DAPOを読む:LLM強化学習をアルゴリズムだけで見ない

DAPOの2025年論文を、報酬、長さバイアス、非同期・システム設計、再現実験と報酬ハッキングの観点から読む。

6 分↗
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中級

2025年以降の推論RL・効率化論文を実装へ読む

推論時の計算配分、RLの学習効率、短い推論、動的な長さ制御を扱う2025年の四論文を、主張と制約を分けて読む。

7 分↗
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評価設計 → オフライン反復確認

エージェント評価:モデルを評価する前に、設定を固定して繰り返す

一つのエージェント構成、検証器の権限範囲、実行ごとのばらつきを測る、境界を明確にしたオフライン確認表。

4 分↗
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中級

2025年のVLA地図:SmolVLA、π0/π0.5、OpenVLA、GR00Tを同じ物差しで読む

各発表を比較表の順位にせず、公開性、身体、データ、行動表現、評価境界で読み解く更新ノート。

5 分↗
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中級

LeRobot実践:データセット、模倣学習、評価、Sim2Realを一本の品質ループにする

LeRobot のデータ形式と統一インターフェースを起点に、収集から実機評価までの失敗しやすい接点を学ぶ。

7 分↗
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入門

ロボット無しで始めるPhysical AI:安全な学習手順と、実機へ進まない判断

ハードウェア未実行を明記し、データ観察・シミュレーション・評価設計だけでPhysical AIの核心に触れる。

6 分↗
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中級

VLA論文を実装可能な設計へ読む:π0、SmolVLA、GR00Tの比較読解演習

論文の新規性を性能ランキングと混同せず、行動表現・データ・身体・評価・未検証境界へ分解する。

7 分↗
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中級

Physical AIワークショップ:データ分割から方策評価、Sim2Real判断までを一周する

公開・合成データだけで、base policy、軽量適応、失敗分類、実機に進まない判断を再現可能な作業票へ落とす。

7 分↗
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評価 fixture → オフライン安全境界

Action chunk:小さな摂動後の復帰を測る

保存済み action chunk の再生で誤差がどう伝播するかと、再計画で復帰できるかを分ける、厳密にオフラインの評価 fixture。

5 分↗
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入門

チップから系統まで:AIデータセンターの電力連鎖を分解する

GPU、変換設備、冷却、受電、オンサイト電源を、物理・契約・信頼度の境界で読む。

4 分↗
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入門

Bloom Energyの固体酸化物形燃料電池:仕組み、燃料境界、運用の問い

オンサイトSOFCを、製品説明とライフサイクル・運転実績を混同せずに読む。

5 分↗
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中級

Bloom Energyのバックログと契約:バックログは解約・実行リスクを持つ定義である

営業パイプライン、拘束力ある契約、売上、現金、稼働容量を混同しないための読み方。

5 分↗
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4 分↗
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中級

液冷とラック密度:熱設計はインターフェースの問題である

チップから放熱までを、熱移動、水境界、制御、保守性で読む。

4 分↗
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入門

AIプロバイダーを能力表ではなく運用の層として選ぶ

OpenAI、Anthropic、Google、ElevenLabs、Databricks、Vercel、Cloudflareを、モデル・データ・実行・音声・配信の層に分けて設計する。

6 分↗
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中級

生成AIを本番に置く前の評価・安全・コスト設計

モデルの賢さを測る前に、根拠、権限、失敗復旧、観測、更新を結ぶ。本番運用で回答品質を再現可能にする実践章。

6 分↗
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中級

Databricksで作るデータ接続AI:Agent BricksとUnity Gatewayの実践

企業データへAIを接続する際に、検索精度より先に権限、意味、監査、費用を設計する。Databricks公式発表を起点にした実践章。

6 分↗
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中級

Vercelで出すAIアプリ:AI SDK、Gateway、Workflowを製品境界に置く

Vercelのagentic infrastructure発表を起点に、ストリーミング、tool call、durable job、秘密情報、評価を一つのWeb製品として設計する。

6 分↗
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中級

ElevenLabsを使う音声AI:声の品質より先に同意・遅延・検証を設計する

TTS、音声会話、吹替を製品へ入れる時の同意、権利、明示的な失敗処理、遅延、評価を、ElevenLabs公式資料と実装演習で学ぶ。

6 分↗
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入門

公式発表ウォッチ:プロバイダーの更新を製品判断へ戻す

2026-10-04に公式ブログとドキュメント入口を確認した記録。発表日、観測事実、影響、未確認を混ぜない。

6 分↗
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中級

30秒生成動画ワークショップ:一カットずつ検証して完成へ近づく

30秒の短編を、企画からカット設計、生成、失敗評価、編集まで再現できる小さな制作実験に分解する。

6 分↗
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中級

動画モデル調査ノート:2025年以降の提供形態と制作上の選び方

Veo、Sora、Wan、LTXを公式資料で確認し、クラウド提供・open weights・推論コード・安全策を別軸で比較する。

6 分↗
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評価設計 → offline review fixture

動画世界の評価:プログラムが記録した event を clip は描いたか

再生可能な event timeline と生成 clip を分けて照合し、見た目のもっともらしさとは別に確認する N=1 の offline fixture。

6 分↗
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入門 → 制作・納品の判断

曲づくりを六つの工程で考える

音楽の設計と、音をファイルにする作業を分ける

4 分↗
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入門 → 制作・納品の判断

音楽の指示を、聴ける条件にする

一度に一つ変え、採用理由を時間位置で残す

4 分↗
公開 更新
入門 → 制作・納品の判断

ローカル生成とSunoを使い分ける

生成の場所、編集できる範囲、持ち出す形式を先に確かめる

5 分↗
公開 更新
入門 → 制作・納品の判断

音源を受け取り、動画で公開する

来歴の確認からYouTube埋め込みの再生確認まで

5 分↗
公開 更新
入門

Y Combinator 観測:公開シグナルを制約付きの実験へ変える

YC RFS と企業資料を、推薦や採用判断から分離して日付付きで読む更新ノート。

6 分↗