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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
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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

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。

なぜAI開発はコードを書くより判断を設計する時代へ変わったのか
·106 views·しんたろー

なぜAI開発はコードを書くより判断を設計する時代へ変わったのか

アイデアを出すコストがゼロになった。 かつてインターネットが通信コストをゼロにしたように。 今の開発現場では、実装よりも判断の検証が最大のボトルネックになっている。 僕らは「コードを書くこと」から「AIの判断を設計すること」へ移行している。 <!-- IMAGE_1 --> 実装コストの崩壊と「調整コスト」の爆発 Claude CodeやDevinといったコーディングエージェントが普及した。

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