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タグ: #推論モデル

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Sakana Fuguで推論コストを最適化。Claude Code開発者が選ぶ実務特化モデルの選び方
·7 views·しんたろー

Sakana Fuguで推論コストを最適化。Claude Code開発者が選ぶ実務特化モデルの選び方

推論モデルの選び方。ベンチマークの数値で選ぶのはやめる。 理論上の計算量が少なくても、デプロイ時にVRAM 48GBを要求されるとインフラが対応できない。 Sakana Fuguのような高い推論能力を持つモデルが登場する一方で、MoE(混合エキスパート)とDense(全活性)モデルの決定的なメモリ差や、特定の条件で起きるプロンプト崩壊のリスクが検証データで露わになった。

プロンプト工夫は無意味?Claude Codeで挑む推論モデル特化型の新開発術
·98 views·しんたろー

プロンプト工夫は無意味?Claude Codeで挑む推論モデル特化型の新開発術

プロンプトエンジニアリングの終焉と推論モデルの台頭 2022年から始まったプロンプトエンジニアリングの黄金時代が崩れている。 「ステップバイステップで考えて」という指示は、最新の推論モデルの前では無力だ。 モデルの思考を邪魔するノイズになり始めている。 かつては外部からの指示で引き出していた「思考のプロセス」が、モデルの内部に統合された。

OpenAIの推論モデルが数学の難問を突破した理由。AI開発者が今学ぶべき報酬設計の完全ガイド
·114 views·しんたろー

OpenAIの推論モデルが数学の難問を突破した理由。AI開発者が今学ぶべき報酬設計の完全ガイド

80年間、誰も解けなかった数学の難問がAIによって崩された。 1946年に数学者ポール・エルデシュが提唱した「平面内での単位距離問題」。 この80年近く数学者たちを悩ませてきた離散幾何学の難問が、AIによって解明された。 数学専用に特化して訓練されたモデルではない。 汎用的な推論能力を持つモデルが、自律的に証明を導き出した。 これは計算の高速化ではない。

【2026年版】推論強化AIモデル・ツール6選|1人SaaS開発者がガチで選ぶ
·191 views·しんたろー

【2026年版】推論強化AIモデル・ツール6選|1人SaaS開発者がガチで選ぶ

なぜ今「推論強化」モデルが必要なのか 結論から言うと、AI開発の主戦場は「単なるチャット」から「自律エージェント」に完全に移行した。 これまでのAIは質問に答えるだけだったが、今は目標を与えれば勝手に計画を立てて実行してくれる。 その鍵を握るのが、回答前に内部でじっくり考える「推論」能力を持つ新しいモデルたちだ。

【2026年版】最新AIモデル比較3選|1人開発者が教える用途別の最適解
·241 views·しんたろー

【2026年版】最新AIモデル比較3選|1人開発者が教える用途別の最適解

結論:用途に合わせて「思考力」と「速度」を使い分けるのが正解だ 結論から言うと、日常の軽いタスクにはGemini 3.1 Flash-Lite、複雑な開発や研究にはGemini 3 Deep Thinkを選ぶのがおすすめだ。 最近のAIモデルは単に賢くなっただけでなく、回答前に「考える時間」を柔軟に調整できるようになった。

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