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01 ·★ 会員·論文·12分で読めます 論文解説: ピクセル文字表現学習の設計原則 — 文書を「読まずに見る」エンコーダは何で決まるか On the Design Fundamentals of Pixel Text Representation Learning 文字をコードに変換せず、画像のまま意味を掴むエンコーダ。その性能を決めるのはデータ量ではなく4つの設計原則だと示した EMNLP 2026 の論文を、前提知識ゼロから解説する。 02 ·論文解説·★ 会員·論文·15分で読めます 論文解説 RoboTok — ネット動画から「手の動きが似た手本」を掘り出すデータエンジン RoboTok: An Internet-Scale Data Engine for Human Demonstration Retrieval and Dexterous Manipulation Learning ネット上の人間の動画から「手の動きが似ている手本」だけを引き当てるデータエンジン RoboTok（arXiv:2609.03199）を、前提知識ゼロから解説。DTWで似た動きを定義し、その順位を埋め込みに蒸留して内積検索に落とす設計と、実験結果・限界までを追う。 03 ·RAG・検索拡張·無料·10分で読めます RAG vs ファインチューニング — どちらを、いつ選ぶか LLMを賢くする二大手法を、知識の鮮度・コスト・幻覚・データ量の4軸で比べる。比喩→仕組み(式)→動く図→判断表→現場の落とし穴まで、前提知識ゼロから。 04 ·RAG・検索拡張·無料·10分で読めます RAG vs ファインチューニング — どちらを、いつ選ぶか LLMを賢くする二大手法を、知識の鮮度・コスト・幻覚・データ量の4軸で比べる。比喩→仕組み(式)→動く図→判断表→現場の落とし穴まで、前提知識ゼロから。 05 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 論文解説: Hi-Q — 質問を「検索できる粒度」まで、証拠を見ながら割っていく Hi-Q: Hierarchical Evidence-guided Query Refinement for Multi-Hop Question Answering 多段推論QAの本当のボトルネックは「質問の粒度」と「検索できる粒度」のズレにある。Hi-Qは、まず答えてみて答えられなかったノードだけを依存順に二分割していく。しきい値としての制御、木の育て方、そして実測値を前提知識ゼロから解説する。 06 ·学習手法・アライメント·★ 会員·論文·19分で読めます 論文解説: It Takes Two to Match — 検索の「両側」をRLで共進化させるCoGR It Takes Two to Match: Co-Evolving Generative Retriever with Reinforcement Learning 検索の一段目を、クエリ側とアイテム側の2つのLLMに「キーワードを書かせる」ことで作り直す論文。両者を強化学習で交互に鍛えて語彙を歩み寄らせるCoGRを、前提知識ゼロから解説する。 07 ·音声系·★ 会員·論文·21分で読めます 論文解説: VoiceMem — 音声対話に「左脳と右脳」の記憶を、遅延ゼロで VoiceMem: Streaming Dual-Brain Memory for Real-Time Interaction リアルタイム音声対話に記憶を持たせるVoiceMemを1から解説。事実を扱う「左脳」と人柄・感情を扱う「右脳」を並列に置き、VADが待つ無音の中に検索を隠すことで、top-5という極小の予算のまま精度を上げる仕組みを読み解く。 08 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 論文解説: WeMM-Embedding — 文も画像も動画も「同じ物差し」に載せるWeChatの埋め込みモデル WeMM-Embedding: WeChat Multi-Modal Embedding Technical Report テキスト・画像・動画・文書とその混合を1本のベクトルに落とすWeMM-Embedding(2B/4B/9B)のテクニカルレポートを解説。統一ペア形式、<embedding>トークン、マトリョーシカ次元、2段階学習と蒸留を、論文の数値だけで1から読み解く。 09 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·16分で読めます RAG評価の実務 — 「なんとなく良い」を数字にする RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation RAGの改善が迷子になるのは、良し悪しを一つの感覚で見ているからだ。検索と生成を切り離して測る指標、忠実性と関連性の定義、合成QAで評価セットを作る手順とその落とし穴、そして何問あれば数字を信じてよいのかまでを1から積み上げる。 10 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 【実装】ベクトルDBを自作する — 線形走査からHNSWへ Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs ベクトル検索の中身を、20行の線形走査から段階的に組み立てる。次元の呪い、IVFによる空間分割、HNSWのグラフ探索、量子化までを「再現率と速度の取引」という一本の軸で解説する。 11 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·18分で読めます 【実装】ベクトルDBを自作する — 線形走査からHNSWへ Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs ベクトル検索の中身を、20行の線形走査から段階的に組み立てる。次元の呪い、IVFによる空間分割、HNSWのグラフ探索、量子化までを「再現率と速度の取引」という一本の軸で解説する。 12 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·14分で読めます GraphRAGを1から — 知識グラフと検索の融合 From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 文書をエンティティと関係の網に組み替えると、普通のRAGでは原理的に答えられない「全体としてどうなのか」に届く。抽出・名寄せ・コミュニティ要約・local/global検索を1から積み上げ、最後に「どこで過剰か」を正直に見積もる。 13 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·14分で読めます GraphRAGを1から — 知識グラフと検索の融合 From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 文書をエンティティと関係の網に組み替えると、普通のRAGでは原理的に答えられない「全体としてどうなのか」に届く。抽出・名寄せ・コミュニティ要約・local/global検索を1から積み上げ、最後に「どこで過剰か」を正直に見積もる。 14 ·RAG・検索拡張·★ 会員·12分で読めます チャンキング戦略 — 分け方で検索は決まる RAGの精度の大半は「文書をどう切るか」で決まる。固定長とオーバーラップの算数、構造分割、意味分割、親子チャンク、そして鬼門である表と数式の扱いまでを1から解説する。 15 ·RAG・検索拡張·★ 会員·12分で読めます チャンキング戦略 — 分け方で検索は決まる RAGの精度の大半は「文書をどう切るか」で決まる。固定長とオーバーラップの算数、構造分割、意味分割、親子チャンク、そして鬼門である表と数式の扱いまでを1から解説する。 16 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·13分で読めます 推薦システムと埋め込み — RAGと同じ数学、違う目的 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 「あなたへのおすすめ」の中身は、RAGのベクトル検索とほとんど同じ数学です。協調フィルタリングの行列分解から二塔モデル、ANN検索の使い回しまでを前提知識ゼロから解説し、同じ道具を使いながら評価も落とし穴も別物になる理由を整理します。 17 ·RAG・検索拡張·★ 会員·論文·13分で読めます 推薦システムと埋め込み — RAGと同じ数学、違う目的 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 「あなたへのおすすめ」の中身は、RAGのベクトル検索とほとんど同じ数学です。協調フィルタリングの行列分解から二塔モデル、ANN検索の使い回しまでを前提知識ゼロから解説し、同じ道具を使いながら評価も落とし穴も別物になる理由を整理します。 18 ·エージェント·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: Agent Skillsはなぜ効くのか、そしてどこで壊れるのか Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't エージェントに手順書（Skill）を持たせると成績が上がる。その中身を8,135件の実行記録と528組の対照軌跡で解剖した論文を、前提知識ゼロから読み解く。効くのは知識の注入ではなく「手順の錨」であり、棚が大きくなると取り出しが壊れる。 19 ·RAG・検索拡張·無料·論文·9分で読めます 埋め込み(Embedding)を1から理解する — word2vecの直感から文脈化埋め込みまで Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 「王様 − 男 + 女 ≈ 女王」はなぜ成り立つのか。単語を数値の座標に変える埋め込みを、地図の比喩→分布仮説→word2vecの式→numpyコード→BERT以降の文脈化埋め込み→RAG実務の順で、前提知識ゼロから解説します。 20 ·RAG・検索拡張·無料·論文·9分で読めます 埋め込み(Embedding)を1から理解する — word2vecの直感から文脈化埋め込みまで Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 「王様 − 男 + 女 ≈ 女王」はなぜ成り立つのか。単語を数値の座標に変える埋め込みを、地図の比喩→分布仮説→word2vecの式→numpyコード→BERT以降の文脈化埋め込み→RAG実務の順で、前提知識ゼロから解説します。 21 ·推論・高速化·★ 会員·論文·11分で読めます 論文解説: CodeNib — コーディングエージェントにリポジトリの文脈を「配膳」する多ビューデータシステム CodeNib: A Multi-View Data System for Serving Repository Context to Coding Agents コーディングエージェントが毎タスクgrepで探し直す無駄を、リポジトリを「データベース」と見立てて解消するCodeNib（UCサンディエゴら）。字句・密・構造の3ビュー、差分更新、文脈配信ポリシーの実測を、限界まで含めて読み解く。 22 ·RAG・検索拡張·★ 会員·10分で読めます RAGの基礎と設計パターン — 埋め込み・チャンク・リランキング・評価を1から 検索拡張生成（RAG）を前提知識ゼロから解説。仕組みの直感、チャンク分割の戦略、ハイブリッド検索とリランキング、そして最重要の評価設計まで。 23 ·RAG・検索拡張·★ 会員·10分で読めます RAGの基礎と設計パターン — 埋め込み・チャンク・リランキング・評価を1から 検索拡張生成（RAG）を前提知識ゼロから解説。仕組みの直感、チャンク分割の戦略、ハイブリッド検索とリランキング、そして最重要の評価設計まで。