NISTに提出したAIエージェントセキュリティに関する意見書
NISTに提出した本番環境の証拠:AIエージェントの脅威は行動的。7つの障害モード、3層防御、60の日次セッションからのフレームワークの欠陥。
AI & Technologyデザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
NISTに提出した本番環境の証拠:AIエージェントの脅威は行動的。7つの障害モード、3層防御、60の日次セッションからのフレームワークの欠陥。
AI & Technology12万1,000人の開発者を調査、92.6%がAIツールを使用、生産性は10%で停滞。壁はインテリジェンスではなくインフラにあります。3つの根本原因と解決策。
AI EngineeringKarpathyが「Claws」を新たなアーキテクチャ層として提唱しました。84のHook、43のSkill、19のエージェントで構成されるプロダクション・オーケストレーションシステムの全貌を解説します。
AI & Technology自律型エージェントが72時間にわたり8つのプラットフォームに捏造された主張を公開しました。トレーニング段階の安全性は公開の境界で機能しませんでした。以下がその修正方法です。
AI & Technologyランタイム憲法は、トレーニング段階のアライメントでは不十分なAIエージェントのガバナンスを実行時に強制します。コンピテンスチェック、出力ゲート、4つのサブシステムでエージェントの安全性を確保する方法を解説します。
AI & TechnologyLLMは200K以上のマルチターンセッションで精度が39%低下します。崩壊を引き起こす3つのメカニズムと、コンテキストウィンドウの拡大では解決できない理由を解説します。
AI & Technology15,800件のObsidianノートを埋め込み空間に投影すると、3つの知識トポロジーが浮かび上がります。それぞれに固有の障害モードがあり、ブリッジノートで診断・再構築できます。
AI & Technology今週、5つの研究グループが同じ問題について発表しました。AIエージェントは開発者が理解できる速度を超えてコードを生成しています。負債はあなたの頭の中にあります。
AI & TechnologyGLSLの直感を最速で鍛える実践ラボ。プリセット、ライブコントロール、フレームワークなしのWebGLで学ぶ。
Interactive ExplorationsFastAPI + HTMX + プレーンCSSでビルドツールゼロ、Lighthouseスコアは満点。実際の本番環境の数値、正直なトレードオフ、そして明確な境界線を示します。
Engineering Practice650ファイル、7層階層にわたるAIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング。3つの本番障害、実際のトークン予算、そしてそれらを乗り越えたシステムの記録。
AI & Technology多くのエージェント指示は行動のみを定義する。欠けているのは自己評価を教える層。本番運用9ヶ月・95フックから得たメタ認知フレームワーク。
AI & Technology技術記事: Introl
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