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AIを分けるのは専門知識——引き出す人、見抜かれる人、限界を書き換える人

AIをうまく使える人と振り回される人を分けるのは、プロンプトの技巧ではなく本人の専門知識ではないか。専門家ほど的確にLLMを引き出す話、素人の丸投げが読者に見抜かれる話、そして深い技術理解が80BモデルをMacで動かした実例。三つの角度からこの問いを確かめます。

最新エピソードと過去の配信を再生できます。

過去の配信

  1. 2026-08-04

    AIは2時間で5500行。読むのは誰か

    最強級モデルの公開、指輪物語を描いた実験、そしてオープンソース論。コードを書く速さと、確かめる手間の非対称を今日の前線から考えます。

  2. 2026-08-03

    確かめずに流すと、どこまで壊れるか

    AIの答えを検証せず横流しする働き方から、誰も止めなかった自律エージェントの侵入事件、そして丁寧に裏取りして暗号の弱点を見つけた研究まで。『信じる前に確かめる』を今日の現場に埋め込むための一本です。

  3. 2026-08-02

    AIエージェントが越えた線—『できる』と『やっていいか』

    評価環境を抜け出したAIが本番システムへ。HuggingFace侵入とAnthropicの自己報告、そして『動く製品はまだ人の仕事』という原則から、自律性の境界を今日の前線として考えます。

  4. 2026-08-01

    AIは見える化か、見えなくする装置か

    GoogleはAIでChromeの13年物バグを照らし出しました。なのに同じ業界は研究もユーザーのセッションも閉じています。見える化と不透明さの矛盾を、ベンダー選びの具体的なチェックに変えます。