Karpathy 氏が言語化した「LLM Knowledge Base」というパターン | DevelopersIO
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 4 月 3 日、AI 研究者で「バイブコーディング（vibe coding）」の名付け親としても知られる Andrej Karpathy 氏が Xのポスト で「LLM Knowledge Bases」と題した投稿をしました。1,300 万回以上の閲覧を集め、翌日には詳細なアイデアファイルが gist として公開されています。 このポストに反応が大きかった理由は、多くの人がすでに似たようなことを試みていたからだと思います。Claude Code の CLAUDE.md、各 AI エージェント のルールファイル、あるいは Notion や Obsidian に自分なりのナレッジ構造を作っている人。X や Reddit、Hacker News でも「LLM にナレッジを整理させる」系の話題は以前から繰り返し
Ornith 1.0 を DGX Spark で動かして日本語性能を Gemma 4 / Nemotron と比べてみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 6 月 25 日、DeepReinforce から新しいオープンソース LLM ファミリー Ornith 1.0 がリリースされました。9B Dense / 35B MoE / 397B MoE の 3 サイズ展開、MIT ライセンス、context 262K、そして「agentic coding 特化」を打ち出した尖った設計です。公式ベンチでは Terminal-Bench 2.1 / SWE-Bench Verified / ClawEval などで Claude Opus 4.7 に肉迫するスコアを主張しており、リリース直後から HuggingFace の DL 数も伸びています。 ただ、これらの公式ベンチはすべて英語タスクです。日本語性能についての主張は LP やモデルカードのどこにもありませ
[小ネタ] Claude Codeの/voiceコマンドで日本語を認識させる方法 | DevelopersIO
こんにちは！クラウド事業本部のおつまみです。 みなさん、Claude Codeは使っていますか？私は毎日使っています。 2026/3/3に Claude Code v2.1.71 がリリースされ、遂に音声モード/voiceが登場しましたね！ 今回は小ネタとして、Claude Codeの/voiceコマンドで日本語を認識させる方法をご紹介します。 3行まとめ Claude Codeに音声入力できる/voiceコマンドが順次展開中（2026/3/3時点） デフォルトでは英語認識のため、日本語で話しても正しく認識されない /configでLanguageをJapaneseに変更するだけで日本語音声入力が使えるようになる voiceコマンドとは Claude Codeには音声でプロンプトを入力できる/voiceコマンドがあります。 このコマンドを有効にしておくと、スペースキーを押している間、リアル
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Claude Code hooksについて解説してみる | DevelopersIO
お疲れさまです。とーちです。 皆さんclaude code hooks使ってますか？なかなかおもしろい機能ですが、理解するのが難しい部分もあったので、この記事ではhooksについて解説していきたいと思います。 そもそもhooksとは まずhooksについて理解していきましょう。公式ページは以下になります。 ざっくりいうとClaude Codeの特定のアクションの前後にシェルコマンドを挟み込めるという機能になっています。 これによって例えば以下のようなことが実現できます（上記、公式ページより） 通知: Claude Code が入力待ち状態のときなどに通知を受け取る方法をカスタマイズします。 自動フォーマット: ファイル編集のたびに prettier などのフォーマッターを自動で実行させます。 ログ記録: コンプライアンスまたはデバッグのために、実行されたすべてのコマンドを追跡して記録します
TurboQuant と RotorQuant を DGX Spark で試してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、クラスメソッド製造ビジネステクノロジー部の森茂です。 2026 年 3 月 24 日、Google Research が TurboQuant を発表しました（ICLR 2026）。LLM の推論中に蓄積される KV キャッシュ（過去のトークン情報を保持するメモリ領域）を 3 ビットに圧縮して、そのメモリ使用量を最大 6 分の 1 に削減する手法です。モデル本体の VRAM が減るわけではなく、あくまで推論時のキャッシュ部分に効く技術ですが、キャリブレーション不要、ファインチューニング不要、どんな Transformer にも後付けできるという点が目を引きます。 LLM の推論では、コンテキストが長くなるほど KV キャッシュがメモリを圧迫します。大きなモデルを載せているとなおさらで、KV キャッシュに使える余裕が限られるのは多くの環境に共通する悩みです。ここを 6
オフラインでも使える！OpenAI Codex CLI + LM Studio でローカルコーディングエージェント環境をセットアップしてみた | DevelopersIO
はじめに 最近OpenAIのCodex CLIを使い始めました。 直近では頻繁にアップデートが行われており、注目を集めています。 Codex CLIの魅力の1つとして、複数のモデル・プロバイダーを使用できることが挙げられます。 今回はオフラインでの動作を実現するために、LM Studioと組み合わせて環境をセットアップしてみたいと思います。 LM Studioのインストール 公式サイトもしくはHomebrew経由でLM Studioをインストールします。 公式サイトの場合 以下のページから最新版をダウンロード。 Homebrewの場合 以下のコマンドでインストール可能です。 インストールが完了したらPower Userモードで起動しておきます。 モデルのダウンロード 探索タブからモデル名を検索し、任意のモデルをダウンロードします。 今回はgpt-oss-20bを使用します。 ダウンロードが
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