AI開発・実装 Codexのfailed to resolve rollout pathを安全に切り分ける方法｜セッションを消す前に確認
Codexのfailed to resolve rollout pathを、過去スレッド、新規会話、ファイルの有無で安全に切り分ける手順を解説。CODEX_HOME確認、バックアップ、避けるべき操作まで整理します。
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AI開発・実装 Codexがファイルを編集できないときの対処法｜権限・sandbox・workspaceを切り分ける
Codexがread-onlyやpermission deniedでファイルを編集できない原因を、workspace、sandbox、承認、OS権限に分けて診断します。Windows・WSL・Linuxの安全な確認手順も解説します。
AI開発・実装 Codexの保存場所をCドライブからDドライブへ変更する方法｜既存セッションも移行
Windows版CodexのCODEX_HOMEをCドライブからDドライブへ変更し、既存セッション、設定、Skillsを保ったまま安全に移行する手順を解説します。コピー確認、WSLとの違い、トラブル時の戻し方も扱います。
AI研究・論文解説 推論LLMは枝刈りで遅くなる？Reasoning-Aware Compression論文解説
推論LLMを通常の方法で枝刈りすると、思考トークンが増えて遅くなる場合があります。CoTの活性値を使うReasoning-Aware Compression（RAC）の仕組み、精度、実行時間、導入時の注意点を原論文から解説します。
AI研究・論文解説 FP8ロールアウトはなぜLLM強化学習を不安定にする？AISの仕組みを解説
FP8 rolloutとBF16 trainerでLLM強化学習の勾配がずれる原因を、量子化誤差と数値例から解説。誤差が初期には探索、後期にはbiasへ変わる理由と、AISの確率比・3指標・勾配補正を詳しく整理します。
AI研究・論文解説 Apple MPSのLLM推論はなぜ急に遅くなる？KV Cacheと非単調レイテンシを解説
Apple MPSのLLM推論で、生成長を少し増やすと最大21倍遅くなり、その後回復する現象を報告した論文を解説。KV Cache、prefillとdecode、メモリ使用量、M3 Max・M3 Proでの実験、Macでの測定方法を整理します。
AI研究・論文解説 LLMはいつ危険な回答へ傾く？Fusion-Fission予測式を詳しく解説
LLMが望ましい回答から望ましくない回答へ傾く時点を、C・B・DベクトルとD-B方向から予測するFusion-Fission論文を解説。式の符号、3レジーム、転換時刻、Python実装、限界を図解します。
AI研究・論文解説 OP4KSRとは？4K超解像をパッチ分割なし・1ステップで高速化する仕組み
OP4KSRは、F16 VAEで圧縮した4K画像をパッチ分割せず1ステップで超解像する手法です。圧縮と最終画質の関係、2D-RoPEの周波数スケーリング、自己相関損失による32 pixel周期アーティファクト抑制を数式と実験結果から解説します。
AI研究・論文解説 オンデバイスAIエージェントを高速化するAgent-Xとは？仕組みを解説
Agent-Xとは、オンデバイスAIエージェントのprefillとdecodeをソフトウェアだけで高速化する手法です。PromptWeaverのKV Cache再利用、ExSpecの追加LLMなし投機的デコーディング、M4 Proで1.61倍となった実験結果と課題を解説します。
AI研究・論文解説 LLM量子化の精度劣化を抑えるSARQCとは？仕組みと効果を解説
SARQCとは、LLMの学習後量子化で再構成誤差と重みドリフトを同時に抑え、重要チャネルを保護する手法です。RQCとの違い、AWQ・GPTQへの統合、INT4〜INT2の実験結果を論文ベースで解説します。