AIリサーチャー

「Claude Code や Cursor をもっと賢く使いたい」「AIエージェントに外部ツールを自由に操作させたい」——そう感じているなら、MCP（Model Context Protocol）サーバーの導入が最短の答えです。 この記事では、2026年時点で実際に使える MCP サーバーを厳選...

「レビューもテストも調査も、全部直列にやってたら時間がかかりすぎる」——そんなエンジニアの悩みに応えるのが、Claude Code のサブエージェント（Sub-agents）機能です。 サブエージェントを使うと、独立したタスクを複数の AI に同時に任せ、全体の処理...

Claude Code に hooks という機能があることを知っていますか？ hooks を使えば、特定のイベントが発生したタイミングで自動的にスクリプトを実行することができます。テストの自動実行、フォーマッター呼び出し、エラー通知など、これまで手動でやってい...

クイックサマリー：VibeGameは、Hugging Faceのリサーチャー Dylan Ebert氏が公開した「AI支援ゲーム開発」に特化した宣言型ゲームエンジンです。Unity MCPやRoblox MCPで挫折した方、three.jsで自作するのが重すぎると感じた方には最適と考えられます。一...

結局、自分のIntel AI PCで使うべき？ ローカルでAIエージェントを動かしたい開発者・研究者には強くおすすめできます。クラウドAPI料金を払いたくない方、機密データを外部に出せない業務利用の方には特に有効です。一方、すでにクラウドGPU(A100等)を潤...

【クイックサマリー】結局MTEBと比べてRTEBは使うべき？ → RAGや業務検索システム向けの埋め込みモデルを「公平に」選びたい開発者にはRTEBが優れています。一方、純粋に学術研究のベンチマーク比較を行いたい場合はMTEBで十分です。RTEBは公開データセッ...

クイックサマリー：2025年10月22〜23日にサンフランシスコで開催されたPyTorch Conference 2025において、Armは「ExecuTorch」「vLLM対応」「Mixture of Experts」「ニューラルグラフィックス」「エージェント型AI」の5領域でデモと講演を行いました。NVID...

クイックサマリー：Nemotron-Personas-Indiaは、インド市場や多言語LLMを扱う開発者にとって導入価値が高い合成データセットです。逆に、英語のみのチャットボットを作る方や、特定企業の独自ドメインデータを必要とする方には、ChatGPT用カスタムデータや...

クイックサマリー：「GPUがなくてもVLM（画像認識AI）をローカルで動かしたい」という方には、Hugging FaceのOptimum Intel × OpenVINOの組み合わせがおすすめです。SmolVLM2-256Mであれば、Intel CPU上でPyTorch比約65倍の推論速度（毎秒63トークン）を実...

Hugging Face Spacesの「agents.md」機能を使うと、AIエージェントが複数のAIモデルを統合コードなしで連携させ、画像生成・3D変換などの複雑なタスクを自動実行できます。2026年6月に公開された事例では、エージェントが2つのSpacesを連携させ、パリの3D...