AI技術・仕組み CLIPとは？画像とテキストを同じ空間で扱う技術
CLIPとは何かを、Image EncoderとText Encoder、Contrastive Learning、共有Embedding空間、zero-shot画像分類の流れから図解。prompt設計、用途、限界も解説します。
2026-09
AI技術・仕組み 
AI技術・仕組み Mambaとは？Transformer以外の系列モデル
Mambaと状態空間モデルを、SSMの離散化、入力依存のDelta・B・C、Selective Scan、Mamba block、Transformerとの違いまで数式と図で解説します。
AI技術・仕組み Long Contextとは？LLMが長文を扱う仕組み
LLMのLong Contextを、Dense Attentionの二乗計算、Longformer、RoPE Scaling、KV Cache、実効context長まで数式と具体例で図解します。
AI技術・仕組み Switch Transformerとは？巨大モデルを効率化するMoE
Switch Transformerとは何かを、T5内の構造、Top-1 Routingの数式、Routerの学習、Expert Capacity、負荷分散loss、Selective Precision、Expert Parallelismまで図解します。
AI技術・仕組み MoEとは？複数の専門家を使うLLM構造
MoE（Mixture of Experts）とは何かを、Dense LLMとの違い、RouterのTop-k選択、総parameterとactive parameter、負荷分散、expert capacity、All-to-All通信、Python例まで図解します。
AI技術・仕組み AI Agentとは？ReActでLLMが考えて行動する仕組み
AI Agentとは何かを、ReActのThought・Action・Observation、Function Callingや固定workflowとの違い、状態管理、停止条件、権限、人間承認、Python実装、評価まで図解します。
AI技術・仕組み Function Callingとは？Tool Useの仕組み・実装・安全設計を解説
Function Callingとは何かを、LLMとアプリの実行loop、Toolformer、JSON Schema、認可、承認、冪等性、並列処理、MCPとの違い、段階別評価まで図解します。
AI技術・仕組み RAGのChunkingとは？文書分割・Hybrid Search・Rerankerを解説
RAGのChunkingを、固定長・overlap・意味単位・parent-child・Late Chunkingまで比較。Hybrid Search、RRF、Cross EncoderによるRerank、段階別評価の考え方を図解します。
AI技術・仕組み Embedding検索とは？Dense Retrievalの仕組みをDPR論文から解説
Embedding検索とDense Retrievalの仕組みをDPR論文から解説。Dual Encoder、positive・negative学習、内積とcosine similarity、exact検索とANN、Recall@k、検索漏れの診断まで整理します。
AI技術・仕組み RAGとは？LLMに外部知識を使わせる仕組み
RAGとは何かを、文書のindexing、検索、context構築、LLM生成の流れから図解。Fine-tuningとの違い、vector検索、権限・鮮度、精度評価、よくある失敗と改善方法まで解説します。