2024.07.02
LLM生成の精度を維持しつつ、20％の応答高速化を達成 「Medusa Head+Speculative Sampling」を活用した工夫
2024.07.01
ただ褒めるより、部下のやる気アップにつながる“声のかけ方” コーチングのプロが教える“やりにくい職場”を変えるコツ
2024.07.01
“応答高速化”のためにはキャッシュデータをどこに保存する？ 可能な限りアクセスを減らすための3つの置き場所
2024.06.28
どうすれば“安全なエージェント型AI”を作れるのか？ ベンジオ氏が取り組む「Generative Flow Networks」とは
2024.06.27
“AIが逃げられないケージ”を作るために人間は何ができるか 大惨事を避ける上で正しく実現しなければいけない2つの課題
2024.06.26
「汎用人工知能（AGI）はいずれ実現し、人間よりも賢くなる」 ヨシュア・ベンジオ氏が説く、AIの特性を理解する重要性
2024.06.25
ハーバード・ビジネス・スクール学長が語る、ウォーレン・バフェット氏の長所 世界に変化をもたらすリーダーたちの資質
2024.06.25
「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”
2024.06.24
「netkeiba」の予想オッズ算出方法が抱えていた課題 精度が投票数に左右される、意図的な投票操作が可能…
2024.06.21
「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
2026.10.14
仕事を「任せる」と「丸投げ」の決定的な違い 部下に指示を出す時の注意事項
2026.10.13
AI丸出しの“それっぽいパワポ化”を防ぐ作業ステップ AI時代に評価されるビジネスパーソンの仕事術
2026.10.09
仕事の「論点設定」が苦手な人は要注意 豊間根青地氏が語る、AI時代に仕事がなくなる人の働き方
2026.10.08
頼まれなくても「日報」を書く人が強い理由 AI時代に差がつく、仕事ができる人のアウトプット習慣
2026.09.04
指示に従わない部下に伝えたい“上司の判断基準” 正論を押し付けずにチームを動かすマネジメント術
2026.07.25
「指示待ち部下」を作り出す上司の共通点 部下が言われたことしかできなくなる4つの原因
2026.10.06
部下を「いちいち注意する」ことの副作用 三流上司から一流上司になるまでの4ステップ
2025.11.27
管理職の“本質的な問題”は課題に気づけないこと 組織の成長を左右する7つの能力とは
2026.08.07
管理職にならないまま45歳になるとどうなる？ マネジメントを避ける若者が陥る「3つの誤解」
2024.06.25
「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”
