ハウツー VRAMごとのローカルLLMの選び方
ローカルLLMはVRAMが全て。q4量子化GGUFを前提に、MoEモデルの特性をふまえながら12GB・16GB・24GB別のおすすめモデルを解説。Qwen3.6-27BでのエージェンティックコーディングからGemma4-31Bのロールプレイ性能まで、実運用ベースで比較します。
解説
ハウツー 
ローカルLLM スマホでLLM：エッジデバイスAIの現在地と未来
スマホでLLMを動かす時代がやってきます。Gemma4 E2B/E4Bを例に、エッジデバイスでSLMが動くと何が嬉しいか、現状の限界はどこにあるか、そして将来本当に残り続ける制約は何かを整理します。
解説 LLMの長文読解に有利なのはRAGかコンテキストか？
RAGとLCW（Long Context Window）の仕組み・特徴を比較し、それぞれの検索精度やコスト面での違い、ハイブリッド構成の考え方までを解説します。
解説 モデル崩壊とは：AIはAIを食いつぶさない
「AI生成データでAIが劣化する」と言われるモデル崩壊。実は定義が8つに分かれる曖昧な概念で、現実的な訓練条件では致命的崩壊は起きないとする研究もある。ArXiv主要論文をもとに、崩壊の分類・実態・防止策を整理した。
解説 ReasoningがLLMの回答精度を下げることがある
LLMのReasoningは常に精度向上に寄与するわけではありません。事実回答タスクではハルシネーション率が上昇し、小規模モデルほど誤推論が累積します。生成時間が20〜80%増加するのに対し精度向上は3%未満にとどまります。研究に基づいて、いつReasoningを使うべきかを整理します。
ハウツー 小さいモデルほど量子化で劣化する｜GGUF量子化の選び方（q4_k_m・q8・UD）
GGUF量子化の最適解を探る。8bit以下の劣化傾向、K-quants/I-quants/UDの技術的違い、小規模モデルの量子化リスク、実用的なモデル選定基準をまとめました。
ローカルLLM ローカルLLMのキャラ付けにLoRAは不要。RAGやプロンプトで十分
ローカルLLMでキャラクター再現にLoRAファインチューニングが不向きな理由を解説。口調制御はプロンプトで十分、ドメイン知識の注入にはDoRAやRAGが有効。版権キャラを演じさせる現実的なアプローチを比較検討します。
解説 プロンプトインジェクション──LLMの構造的弱点はなぜ消えないのか
プロンプトインジェクションはLLMが命令とデータを区別できない構造的脆弱性だ。直接・間接インジェクションの攻撃手法と実例、根本解決が困難な理由、多層防御による現実的な対策アプローチを体系的に解説する。