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RAG、エージェント、プロンプト、評価、セキュリティ。公式の解説へ直接アクセス。

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公式情報に基づく紹介。順位・点数評価なし。各項目から確認日・機能・利用条件と出典へ進めます。

Astrategyは世界最高水準の検索プラットフォームを目指していく。自然言語処理の研究者と連携しながら、全員で向き合うプロダクト開発の醍醐味とは｜ストックマーク株式会社：自然言語モデルの研究とSaaS実装をつなぐ、Astrategyの検索機能開発の進め方。

Autodesk Flow Studio + Codex で3Dゲームの作成を試す｜npaka：画像から作った人物・床・アイテムをゲームへ取り込み、試遊と修正でジャンプゲームへ仕上げる実験。

Autodesk Flow Studio で Video to Motion を試す｜npaka：Autodesk Flow Studio で動画から動きを取り出し、Blender MCP で修正して VRMA に変換した制作記録。生成後に位置や向き、接地のずれを直す具体的な指示を掲載する。

Autodesk Flow Studio での 3Dモデル生成を試す｜npaka：Flow Studioで文章・画像から3Dモデルを作り、形状を選択してリグを付ける操作を試した記録。

Autodesk Flow Studio を試す｜npaka：実写映像の人物を CG キャラクターへ置き換える Autodesk Flow Studio を著者が試した記録。映像のアップロードから人物の割り当て、Blender 用シーンの出力までを画像付きで紹介する。

BitNetLLMの罠(学習に失敗した話)｜shi3z：BitNet 系モデルの追加学習で NaN が発生した失敗と、実装差の調査を記録した記事。

BitNetでMNISTを学習させて見えてきた性質｜shi3z：著者が BitNet の性質を確かめるため、論理回路と MNIST の学習を試した記録。BitLinear と通常の線形層を入れ替え、損失や正答率の推移を観察している。

BitTransformer界隈に激震!ついに使える乗算フリーLLMが登場!?｜shi3z：MatMul-free の言語モデルをローカル環境へ導入し、文章の続きを生成した試行記録。

Blender MCP 1.5 を試す｜npaka：Blender 5.0.1 と Blender MCP 1.5.5 を接続し、Claude から 3D 制作を行う設定をまとめた著者の記事。デスクトップ側とアドオン側の導入、猫のモデルを作る指示を掲載している。

Blender MCP で VRM のリップシンクを試す｜npaka：Rhubarb Lip Sync で音声から口形のタイミングを作り、Blender MCP を介して VRM に適用した著者の制作記録。音声の前処理、ラベルの生成、モデルと音声を合わせた再生を紹介している。

Building effective agents｜Anthropic：ワークフローとエージェントを区別し、AIシステムの構成パターンを説明する開発者向け記事。

CaP-X を試す｜npaka：CaP-X と Gemini を使い、シミュレーターでキューブを積む処理を試した記録。物体の検出、把持候補、移動、グリッパ操作の各段階がログに残っている。

ChatGPT Agentの特徴と問題点｜shi3z：公開直後のChatGPT Agentで調査からnote投稿を試し、操作の引き継ぎと作業中断を観察した体験記。

ChatGPT Desktop で Blender MCP を試す｜npaka：Blender側の拡張とCodex側のMCP設定をそろえ、参照キャラクターの3D制作を依頼する接続手順。

ChatGPT からの Photoshop を試す｜npaka：著者が ChatGPT から Photoshop を呼び出し、画像の背景透過を試した手順記事。アプリの選択、画像添付、初回接続、結果のダウンロードまでを示している。

ChatGPTからCodexまで、非エンジニア経営者が1年試してわかった「AIの選び方より大事なこと」｜colbrain Inc.：複数の AI を仕事へ取り入れた経営者が、相談、資料の保管、実行、点検の役割を整理した実践記録。ツールの変更に合わせて、作業範囲と完了条件を見直した経験を紹介する。

ChatGPTで買い物する日とロングテールの罠｜shi3z：音声AIに日用品を注文したつもりが別の商品が届いたという、著者自身の買い物体験を振り返る記事。会話による商品選択では、発音だけでなく対象物の確認が重要になることを具体的な失敗から考えられる。

Chrome拡張にTransformers.jsを組み込む｜Hugging Face Blog：Manifest V3の構成、推論を実行する場所、モデルのキャッシュ、メッセージの受け渡しを扱う。

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