本記事は Harness engineering for coding agent users (martinfowler.com) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Martin Fowlerは、AIコーディングエージェントにおけるハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）の実践的設計パターンを体系化した記事を公開した。著者はハーネスを「AIエージ...

Anthropic公式ブログ解説: Claude Opus 4.7 — 高解像度ビジョンとアダプティブ推論の技術詳細 ブログ概要 本記事は Anthropic公式ブログ: Introducing Claude Opus 4.7 の解説記事です。 Claude Opus 4.7は2026年4月16日にリリースされたAnthropicの最新フラッグシップモデルであり、前世代のOpus 4....

論文概要（Abstract） 本記事は arXiv:2503.00555 の解説記事です。Large Reasoning Model（LRM）に安全性アラインメントを適用すると、安全性は回復できるものの推論能力が劣化するというSafety Tax現象を体系的に検証した研究について解説します。著者らはこのトレードオフを定量的に明らかにし、副産物としてDirectRefusalデータセットを公...

本記事は arXiv:2501.08479 の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLM-as-judgeはLLM出力の品質評価をスケーラブルに行う手法として広く普及しているが、その信頼性に関する体系的な検証は不十分であった。本論文では、LLMジャッジの信頼性を正確性（Accuracy）・位置独立性（Position Independence）・一貫性（Consistency）...

本記事は Differential Transformer (arXiv:2410.05258) の解説記事です。ICLR 2025 Oral 採択論文。 論文概要（Abstract） Differential Transformerは、2つのsoftmaxアテンションマップの差分をアテンションスコアとして使用する手法である。著者ら（Tianzhu Ye, Li Dong, Yu...

本記事は arXiv:2308.00352 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Hong et al.（2023）は、ソフトウェア開発ワークフロー（PM → アーキテクト → エンジニア → QA）をLLMエージェントのロールに直接写像し、各エージェント間の通信に型付きI/Oスキーマ（PRD・設計書・コード等の構造化ドキュメント）を導入することで、ハルシネーション伝播を抑制す...

ブログ概要 DeepSeek社は2026年4月24日、大規模言語モデルDeepSeek V4シリーズをプレビューリリースした。フラグシップモデルであるV4-Proは総パラメータ数1.6T、活性化パラメータ数49Bという構成で、384個のルーティングエキスパートを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用している。注目すべきは、新たに導入されたCompressed...

本記事は Anthropic公式ブログ: Building Effective AI Agents の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Anthropicが公式に公開したAIエージェント構築ガイドである。著者らは、LLMを活用したシステムを「ワークフロー」（事前定義されたコードパスによるオーケストレーション）と「エージェント」（LLMが自律的にプロセスとツール使用を制御）に分...

本記事は Skills for Scalable AI Agents (arXiv:2602.12430) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Li et al.（2026）は、LLMエージェントにおける「スキル（Skill）」を統一的に整理した論文を発表した。著者らはスキルを取得方法（Acquisition）・表現形式（Representation）・呼び出し方法（Invo...

論文概要（Abstract） 本記事は Safety Recovery in Reasoning Models Is Only a Few Early Steering Steps Away (arXiv:2602.11096) の解説記事です。 SafeThinkは、マルチモーダル大規模推論モデル（MLRM）に対するinference-time防御手法である。安全報酬モデルで推論トレー...