Deep Dive

Deep Dive

EYがRAGを「テキスト専用」から脱却させる — 図表・画像も知識グラフで構造化し、製造・医療ドキュメントの取りこぼしに挑む

7月17日、SiliconAngleが「EY re-envisions RAG around multimodal knowledge graphs to improve accuracy」と題した記事を公開した。この記事では、EY（アーンスト・アンド・ヤング）がRAGをマルチモーダル知識グラフで再設計し、テキスト以外の図表・画像情報も含めた精度向上アプローチについて詳しく紹介されている。

AIエージェントに仕事を任せる前に整備すべき5つの資産 — 「良いモデルを使えばうまくいく」という誤解が招く自信満々な誤出力

AIエージェントは「データ品質の低さ」を隠蔽しない——秒単位で12システムにエラーを伝播させ、問題を加速する

AIエージェントに「最小権限の原則」を適用する — 自律的に動くエージェントは従来のサービスアカウント設計では制御できない

PRレビューのコメントをAIへ自動フィードバック、6サイクルで「直すものがなくなる」収束をSalesforceが実証

AIコーディングのコスト爆発を防ぐ「トークノミクス」11原則 — 計画と実行を分けるだけで精度もコストも変わる

GeminiはなぜOpenAIとMetaに遅れを取っているのか — コーディング性能の不振、派閥対立、リソース不足がGoogleの内部で同時多発

AIがAIのためのチップを48時間で設計 — 中国Moonshotの2.8兆パラメータモデル「Kimi K3」が自律タスクで見せた可能性

中国のKimi K3が「計算量＝性能」の前提を崩す — Google研究者も「蒸留では説明不可能」と驚嘆、西側AIラボに再び衝撃

軽量ローカルLLMでも会話を止めない――発語支援AIロボット「あいくん」の「会話の呼吸」設計

AIモデルのバックドア、1時間・100ドルで仕込めたとの報告

AIエージェント導入の壁はモデル性能ではない─Anthropic幹部が説く、AIを生かすシステム設計の現実解

it.impress.co.jp

AIがSQLを書く時代、ORMは必要なのか――Vlad Mihalcea氏に聞く

2D画像からCADコードを書くAI、MITが計算量2割で精度を上げる仕組み

見えないドローンを「透明な素材」なしでAIが設計：人間の目の癖が鍵

xenospectrum.com

チャンキング設計の基礎 — 分割サイズでRAGの検索精度が変わる理由を整理する

13のAIモデルに既知の脆弱性（CVE）を検出させてみた — 「高いモデルが最善」とは限らないことがデータで明らかに

AIインフラの課題は「どのGPUを買うか」から「ストレージ・資金調達・データ主権」へ — エージェンティックAI普及が変えるボトルネックの正体

KubernetesがAIエージェント専用の新プリミティブを追加へ — 長時間・ステートフルなエージェント実行が既存インフラと相性が悪い理由と、必要な4要件

AIコーディングの生産性向上が10〜15%止まりになる理由——JiraがSDLC「残り84%」のボトルネック解消に乗り出す

RAGかファインチューニングか — 「知識の問題か、挙動の問題か」という一問で本番LLM設計の迷いを断ち切る