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AI・機械学習NEW
2026年版 ローカル LLM 実行環境の比較：Foundry Local・Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLM
ローカルLLMは「ランタイム」と「モデル」を分けて選ぶと整理しやすい。Foundry Localは単一ユーザー向けのオンデバイスAIで、OpenAI互換APIやGPU/NPU自動選択が強み。手軽さはOllama/LM Studio、柔軟性はllama.cpp、多人数配信はvLLMが適する。
約14時間前
AzureNEW
Microsoft Foundry Agent Service の全体像：Planner・Tool・Memory を理解する
Microsoft Foundry Agent Serviceを、Planner・Tool・Memoryの3軸で解説。Plannerはモデル自身が担い、実行基盤がツール呼び出しを反復制御する。Toolは組み込みやカスタム関数を使い、JSONスキーマ設計が重要。Memoryは短期・長期・知識で使い分ける。
約14時間前
AI開発NEW
Real-ESRGANで写真を高解像度化するGradioアプリ作成手順
Real-ESRGANで写真向け超解像アプリをGradioで最小構成で作る手順を解説。環境構築、重み配置、モデル選択、GFPGANによる顔補正、tileによるOOM対策、CPU/GPU切替、BGR/RGB変換、ライセンス確認など実運用の注意点も紹介している。
4日前
AI・機械学習NEW
AI 超解像サービス比較：Replicate・Real-ESRGAN・セルフホストの選び方【2026年版】
画像高解像度化の選定は処理量と要件次第。MVPはReplicate、小〜中規模はDeep-image.ai、大規模・閉域はAKS＋Real-ESRGANが有力。実用性はCNN系Real-ESRGANが高く、商用ではOSSライセンス確認が重要。
4日前
OWASP LLM Top 10 2025 と Agentic AI 脅威 — LLM アプリ／エージェント開発者のための脅威モデルとミティゲーション
OWASP LLM Top 10 2025は、Prompt Injectionや情報漏えい、RAG・供給網・過剰権限などLLMアプリ固有の10脅威を整理。加えてAgentic AIではMemory PoisoningやTool Misuse等の自律エージェント特有リスクを補完し、最小権限・HITL・評価監視・ガードレール実装が重要と説く。
24日前
2026 年版・顔認識技術の現在地 — 精度競争から信頼性競争へ
2026年の顔認識は精度競争から、規制適合・Liveness・プライバシー保護重視へ移行。ArcFace+Partial FCが主流でViT系も追随。生成AI由来のinjection攻撃対策としてiBeta PAD Level 2級が重要。EU AI ActやBIPA対応、FL/HE活用が実運用の鍵。
約1か月前
生成AIで「ドキュメント再利用性」を高めるドキュメント管理サービス調査
2025〜2026年のDMS/ナレッジ管理市場は、生成AIを中核に検索・要約・Q&A・エージェント化が進展。再利用性は発見性、合成性、構造化、鮮度管理、転用容易性、自動化で評価され、Microsoft、Notion、Atlassian、GleanなどがRAGからエージェント、ナレッジグラフ、MCP対応へ進化。
約1か月前