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 
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。
ローカルLLM Qwen3.6 VS Gemma4 ローカルLLMの使い分け完全ガイド
ローカルLLMの使い分けを実務経験から解説。Qwen3.6-35b-a3bはコーディング・長文読解・検索に、Gemma4は雑談・ロールプレイに活用。プロプライエタリモデルが必要な場面との境界線も正直に語ります。
論考 AIが自律的に攻撃する──マルチエージェント構成が変えるサイバー攻撃の構造(とMythos)
LLMエージェントが自律的にサイバー攻撃を実行する時代が到来した。マルチエージェントの役割分業構造、エージェント間信頼の悪用、GTG-1002インシデント、そしてClaude Mythosが示した前提の反転まで、最前線の変化を解説する。
論文紹介 学習とは忘却である：非可逆圧縮としてのLLM訓練
LLMの訓練は非可逆圧縮である——arXiv論文 Learning is Forgetting を読み解き、モデルが何を残し何を忘れるかが性能を決めるという情報理論的視点を紹介する。
論考 AIに言語化を託すな
言語化をAIに任せると、理解は表面的になり、思想は均質化し、言語化する人との差は開く一方です。LLMは自分の言語化の一歩先を見せてくれるツール。だからこそ、言語化を手放してはいけません。
ローカルLLM TurboQuant: KVキャッシュ圧縮の理論的限界に迫るGoogleの新手法
Google Research発のKVキャッシュ圧縮技術「TurboQuant」を解説。3ビットでほぼ無劣化の圧縮を実現する仕組み、論文では触れられていないQJLの実用上の問題点、llama.cppやvLLMへの統合状況まで、ローカルLLMユーザー視点でまとめています。