人工智能 作者 Terisuke
添加示例反而变差的问题亦有存在。通过小型LLM验证的生成式AI测试方法
2026年10月29日，在代表寺田 康佑担任讲师的某企业内部学习会上，针对小型语言模型（Qwen2.5-3B-Instruct）尝试了“附带示例”和“要求复核”这两种改进方式。本文将根据回答变好的问题、变差的问题，以及将错误断定为正确的问题，为您阐述在业务中测试生成式AI时的对比方法。
#生成AI #ローカルLLM #プロンプト +2
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人工智能 作者 Terisuke
从修复版本发布到完成应用：以LiteLLM为例探讨更新的负责人、期限与记录
以LiteLLM在非公开镜像仓库中分发修复补丁为契机，探讨本地LLM的更新负责人、应用期限与记录方式。本文是面向企业提供的专业解析，旨在帮助企业明确区分补丁发布与在自社环境中的实际应用。
#LiteLLM #ローカルLLM #セキュリティ +1
人工智能 作者 Terisuke
在公司里使用本地推理API之前。认证、许可列表和终端退役的设计
在公司里使用本地推理API之前，把认证、许可列表和终端退役分开设计。许可列表表明的是通信可以通到的对方。谁可以把它们用于哪项业务，要另外决定。
#ローカルLLM #Ollama #情報セキュリティ +1
人工智能 作者 Terisuke
现场的AI和公司文书的AI在哪里分开。Cor.株式会社的设计判断
在相机和传感器附近运行的现场AI，与处理公司文书的本地LLM，重视的条件不同。Cor.株式会社的方针是把验证环境分开。分开本身并不是安全的证明。
#ローカルLLM #エッジAI #セキュアAI +1
創業 作者 Terisuke
为了让“啊，心意传达到了”成为日常，我创立了这家公司
这是曾为小号演奏家、28岁被诊断出ASD的代表寺田 康佑，在经历乐器厂商和Recruit的销售工作后，创立AI公司Cor.株式会社的故事。记录了他为何试图通过技术，将仅凭语言无法传达的事物转化为能够触达的形式。
#起業 #キャリア #ASD +2
工程 作者 Terisuke
从Git历史中能看到什么、看不到什么。用Grift核算了4个OSS
本文分开写：按明示的规则，从git历史中能数出什么，数不出什么。对4个真实OSS按仓库做了核算。这不保证人的能力，也不保证记录是完整的。
#Grift #OSS #CLI +2
工程 作者 Terisuke
如何在实现中坚守“不评分、不排名”。Grift CLI在下一版本中确定的5项条件
Grift CLI承诺不给出分数或排名。在2026年10月的核对中发现，虽然在注释中写明了并非排名，但表格仍是按提交次数从多到少排列的。面向发包方、SES销售以及工程师，我们将以通俗易懂的方式阐述对0.8版本设定的5项验收条件。
#Grift #OSS #CLI +2
工程 作者 Terisuke
AI开发与定制开发的估算陷入个人经验化的原因——将估算依据转化为公司资产的方法
本文将解析定制开发的估算因人而异的原因，并讲解如何利用GitHub实际业绩、市场行情和工时明细，打造具有充分说服力的估算依据。同时介绍Grift的应用思路。
#見積もり #受託開発 #Grift +1
人工智能 作者 Terisuke
公司中可以与不可以输入ChatGPT的信息——机密数据AI应用的判断标准
面向犹豫是否可将合同、会议纪要、报价单、客户信息输入生成式AI的管理者和管理部门，讲解机密级别划分方式、云端AI与本地LLM的区别使用以及完善公司内部规章制度的要点。
#生成AI #情報セキュリティ #ChatGPT +1
人工智能 作者 Terisuke
中小企业的AI导入为何进展迟缓｜从总务、行政管理部门起步的切实可行路线图
立足于中小企业AI导入率仅为20.4%的现状，本文将解析如何从总务、行政管理部门着手，轻松稳妥地推进AI应用。适合正在探讨迈出AI应用第一步的企业阅读。
#AI導入 #中小企業 #DX +1
人工智能 作者 Terisuke
企业内部生成式AI使用规则制定指南｜基于OWASP与IBM调查的风险管理
面向制定生成式AI使用规则的管理层与管理部门，系统梳理禁止输入信息、获批AI、日志、培训以及事件应对。本文专为希望兼顾AI应用与信息管理的企业而写。
#生成AI #社内ルール #セキュリティ +1
人工智能 作者 Terisuke
RAG与企业知识库AI失败的原因：在追求检索精度之前更应梳理的关键要素
从数据整理、权限、评估指标和运营设计的角度，解析企业内部文档检索与RAG引入后未见成效的原因。这是一份旨在避免企业知识库AI止步于PoC的实用指南。
#RAG #社内ナレッジ #AI導入
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