軽量なセルフホストWiki「LeafWiki」を紹介します！

XiaomiのオープンソースAI開発エージェント「MiMo Code」を登録不要で期間限定無料で使う方法が分かる。具体的な機能や利用手順を解説しており、試用時の判断材料になる。

スマホのブラウザのみで画像認識AI（ONNX Runtime Web × NanoDet-Plus）が動作するかどうかの検証結果が得られる。実行環境の制約やパフォーマンスの実測値から、モバイルでのAI活用の現実的な判断が

ローカルLLMに心音データを音響化（ソニフィケーション）して渡す方法が学べる。具体的には、Mac miniを使ったセットアップ手順や、音データをLLMが処理可能な形式に変換するテクニックが得られる。

1.15GBという軽量サイズで動作する8Bパラメータの1-bit LLM「Bonsai」をローカル環境で実用的に使いこなす方法が得られる。具体的な導入手順や、低リソース環境でも推論を実行するための設定のコツ、通常のLLM

ローカルLLMのGemma 4 MTPとClaude Codeを組み合わせて、テトリスを54秒で一発動作させるコード生成が可能である。具体的には、Gemma 4 MTPがコード生成の速度と精度を両立し、Claude Co

Linux上でCodexを中心に据えたAI駆動開発環境をゼロから構築する手順が得られる。環境構築の具体的なステップと、Codexを活用した開発ワークフローの設計方法を学べる。