AI是「黑盒子」的說法已經過時了？透視神經網路的內部
你是否認為理解AI模型複雜的內部結構是不可能的任務？一項新研究提出了令人震驚的觀點：AI的「神經網路」實際上比我們想像中還要整潔且易於理解。
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AIはもう『ブラックボックス』ではない？ニューラルネットワークの内部を覗く
AIモデルの複雑な内部構造を理解するのは不可能だと思っていませんか？新しい研究が、AIの『ニューラルネットワーク』は実は私たちが考えていたよりもはるかに整理されており、理解しやすいという驚くべき主張を展開しています。
AI 為何突然說「我只是一個語言模型」？原來是因為一個「開關」？
在與 AI 對話時，我們經常聽到「我只是一個語言模型」這句話，但你知道嗎？這其實是由於 AI 擁有的特定功能所觸發的現象。
AIが突然「私は言語モデルです」と答える理由、実は「スイッチ」のせいだった？
AIと対話しているとよく聞く「私は言語モデルですので」という言葉。実はAIが持つ特定の機能によって引き起こされる現象だということをご存知ですか？
AI
コンテンツ検知
AIが書いた文章、単語ではなく「構造」で判別できるか？
AIで生成されたウェブコンテンツを、単語レベルではなく、文章全体の情報構成や流れといった構造的特徴から検知する新しい研究手法を紹介します。
AIは本当に「思考」しているのか？脳内に隠された記号たち
大規模言語モデル（LLM）が単なる統計的な単語予測を行っているのか、それとも内部に人間のような記号化された構造を持っているのか、最新の研究を分かりやすく解説します。
AI 能否看透編碼中的「贅肉」？「精實軟體擴展法則」的登場
這篇文章將深入淺出地解釋 AI 模型如何理解更大規模的軟體程式碼並使其更加安全，以及「精實軟體擴展法則」（Lean Software Scaling Laws）的研究內容。
AIはコーディングの「ぜい肉」まで見抜けるか？「リーン・ソフトウェア・スケーリング法則」の登場
AIモデルがより大規模なソフトウェアコードを理解し、安全にする方法、『リーン・ソフトウェア・スケーリング法則』の研究について分かりやすく解説します。
AI
小型言語モデル
小さなAIモデルはなぜ頭が悪いのか？「埋め込み凝縮」現象への解決策
小型言語モデルの性能を向上させる新しい訓練手法である「分散損失（Dispersion Loss）」と、埋め込み凝縮現象について解説します。