テックカイセツ

アフィリエイトブログを始めましたこんにちは。趣味ブログ「テックカイセツ」を運営しているだいきです。先日、アフィリエイトブログを別サイトとして立ち上げました。その名も「カイケイナビ」です。カイケイナビ（kaikei-soft-navigato...

RAGを最小構成で実装すると内部で何が起きているのかを、コードと出力ファイルだけで解説。ベクトル化・cosine検索・thresholdによる拒否、hit@5評価、埋め込みコストまで一次情報で理解できます。

RAGの内部を「データ表現・検索単位・探し方・絞り込み・渡し方」の5レイヤーで分解。例え話で、精度が出ない原因と設計判断のポイントを整理し、実装前に全体像をつかめます。

稼ぐ力は「遺伝子（種族値）」と「運」の2軸。仲間ガチャ・装備ガチャ・ステージガチャ・高コストガチャをポートフォリオ化し、継続できる形で回数を増やして豊かになる考え方を解説。

ブラウザ完結のDQ風ミニ探索ゲームを使い、GPT-5 / mini / nanoでAIプレイを検証。

Transformerによる記憶付きDQNに、World ModelとMPCを組み合わせた迷路AIデモを解説。過去を覚え、数手先を先読みして行動するエージェントの仕組みを紹介します。

局所観測の迷路ではなぜ強化学習は迷うのか？Transformerで過去16ステップを統合し、「記憶」を持つDQN迷路デモを可視化。ループ脱出の挙動を解説します。

DQN（Deep Q-Network）を使った強化学習デモを解説。迷路（GridWorld）を題材に、CNNで行動価値を学習し、AIの成長をブラウザ上でリアルタイム可視化します。

強化学習の代表手法Q-learningを、迷路型GridWorldで学習させるデモを解説。WebSocketで学習過程をリアルタイム可視化し、仕組みを動きで理解できます。

AIエンジニアという言葉が曖昧な理由を、Embedded・Webとの構造比較から解説。AIリサーチャー・AIエンジニア・AIアプリケーションエンジニア・プロンプトエンジニアの4分類も論文ベースで整理します。