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Claudeの出力に不可視の透かしが導入された理由。開発者がLoRAアダプターの安全性検証を急ぐべき訳
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Claudeの出力に不可視の透かしが導入された理由。開発者がLoRAアダプターの安全性検証を急ぐべき訳

AI生成テキストの信頼性を巡る波が開発現場に押し寄せている。 AnthropicはClaudeの出力に不可視の透かしを導入した。テキストの自然さを損なわずにAI生成物であることを証明する技術だ。 開発者が警戒すべきは、その裏で進行するもう一つの問題だ。オープンソースのLoRAアダプターに潜むバックドア攻撃である。 「モデル出自の証明」と「外部アダプターの脆弱性」。信頼の二極化にどう向き合うべきか。

なぜAIが突然ゴブリンと呼ぶのか。OpenAI公式発表から学ぶペルソナ調整の仕組み
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なぜAIが突然ゴブリンと呼ぶのか。OpenAI公式発表から学ぶペルソナ調整の仕組み

突然のゴブリン増殖。175%という数字が示すモデルの癖 GPT-5.1のリリース後、AIの回答にゴブリンやグレムリンという言葉が混ざり始めた。 特定のモデルバージョンで、ゴブリンの出現率は175%増加し、グレムリンも52%増加した。 これはモデルの性格調整に伴う副産物だ。 AIのペルソナ設定が、モデルの語彙選択に影響を与えている。 報酬モデルの偏り。

【2026年版】ローカルLLM構築の6ステップ|個人GPUで自分専用AIを開発する実践ガイド
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【2026年版】ローカルLLM構築の6ステップ|個人GPUで自分専用AIを開発する実践ガイド

ローカル環境で自分専用のAIモデルを動かすのは、もはや一部の研究者だけの特権ではない。 結論から言うと、RTX 4080のような個人向けGPUが1枚あれば、わずか15分で自分専用のLLMを構築できる。 巨大なモデルの知識を、スマホでも動くような小さなモデルに詰め込む「知識蒸留」という技術がそれを可能にした。

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