Ternary Bonsai 2 27B：体積 9 分の 1、ベンチマーク性能の 98.2% を保持
Qwen3.8 27B をベースに三値重みで 5.9GB（重みあたり 1.76 実効ビット）まで圧縮し、総合ベンチマークの 98.2% を保持。RTX 5090 で 143 トークン/秒、Apache 2.0 で公開。
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AI が作るポスターは、みんな同じでなくていい
著者は同じ架空のイベント情報で ChatGPT に何度もスタイルを変えさせ、バウハウスからリソグラフ、パンク・ファンジン、日本風ミニマルまで作らせて、AI ポスターの画一性は能力ではなく指示の問題だと示した。
LLMで書く方法
LLMが記事をベルビータチーズに変えないための2つのルール：提案された言い回しは使わず、初稿への褒め言葉も信じない。
AIにUIを作らせるが、選択問題だけをやらせる
大規模モデルにUIのJSONを直接書かせると、存在しないコンポーネントをでっち上げたり、勝手に文言を作ったり、壊れたとしても結果が返ってくるまで分からない。json-renderは発想を変え、UI構築を2つの有限な選択肢に分解し、モデルは選ぶだけ、コードが組み立てる。
TypeSafeのAIユースケースマップとリスク評価チェックリスト：10の「判断形態」
TypeSafeはAIの意思決定をコードの制御フローに組み込み、リアルタイム適用の遅延はわずか150ms、ビッグデータ処理コストを100分の1に削減。
JevとDeepSeekは同じ判断問題群を解いたが、違いはどちらがより賢いかではない
10の実シナリオ、確定的な答えを持つ66問、さらに229の検証問題、3つの比較アーム。精度差はわずか数ポイント、時間差は10倍、そして確率の使い方はまったく異なる。
作文を書かないAIは、採点マシンである
Jevは記事を書かず、判断だけを行う。選択問題と正誤問題のセットだと考えてほしい。あなたが出題し、Jevが解答用紙を提出して確信度を示す。この記事では、Jevに何ができるのか、なぜ安いのか、そしてその確率をなぜそのまま正答率として使えないのかを説明する。
数学を知らない人が約40億トークンでConwayの50年前の予想を証明
あなたは明らかに物事を直接証明できる。
AIギーク週報 W38 · 2026-09-12—09-18
今週40本。鳥を描く電子ペーパー、AIに鎖をかける証明言語、20ドルのホットスポットをSMSマシンに改造、そして警察が「LMAO」を理由に19,000台のカメラを捜索。
iOS アプリの開発に、Mac は必ずしも必要ではない
EAS Simulator を知る——Expo の新サービスで、すべての開発者とコーディング agent がクラウド上に iPhone を 1 台持てるようになる。
Expo Modules 2.0 の予告
Expo Modules 2.0 は、ネイティブモジュールをアノテーション付きの Swift または Kotlin クラスに変える。DSL もボイラープレートも不要で、呼び出しは最大 5.6 倍高速。iOS では SDK 57 で試せる。
AI に読まれるドキュメントを作るための AEO 実践 12 項目
AEO が今、新しい注目テーマになっている。AI から見えなければ、存在しないのと同じではないか。本記事では、ドキュメントを AI agent からアクセス可能にする 12 の手法を紹介する。
Jev はテキストを生成せず、確率だけを出力する。「ひとつの判断」を API にした製品が解こうとしている問題を、実際に試してみた
TypeSafe AI の Jev は、モデルの出力を文字列から確率付きの型付き判断に置き換え、その確率は「キャリブレーション済み」だと主張している。この前提を裏付ける証拠は誰も出していない——そこで我々は、確定した答えのある229件の主張を用意し、通常の LLM の確信度が自動化に使えるのかを測った。
モバイルアプリの利用量と収益を伸ばす方法
How Wellspoken が400人のユーザーから数十万ダウンロードへと成長した経緯。獲得チャネル、ペイウォール、レビュー戦略、Expo ツールチェーンの詳細。
AIでモバイルアプリを構築する方法：本当に重要な3つのツール
AI で作る Expo アプリにはツールが 3 つ要る。Skills（SKILL.md）、Expo MCP サーバー、そしてコンテキストを制御可能な状態に保つワークフローだ。Cursor、Claude Code、Codex。
開発者にとって、良い時代になった。
App.js 2026 の講演者が、パーキンソン病で言葉を失った父を振り返り、終末期ケアの前で技術がなぜ機能しないのかを問い直す。
AI アプリ開発にプロのデザイン原則を取り入れる方法
Vibe コーディングで作ったアプリはどれも同じに見える。以下の8つのデザイン原則があれば、AI の出力を評価する語彙が手に入り、本当に人を惹きつけるものを作れる。
Expo SDK 56 へのアップグレード方法
Expo SDK 56 へのアップグレード方法：手順ごとのヒント、新アーキテクチャへの移行の指針、破壊的変更、そして更新を最後まで通すためのトラブルシューティング。
2026年にモバイルアプリで稼ぐなら、いちばんいい方法は何か
Expo のベストな技術スタックに関する私見、アプリのマネタイズデータが示すもの、そしてそれでもなお React Native を選んで勝つべき理由
ASO スキル：ASO を AI ワークフローに組み込む
Expoは個人開発者が1日でネイティブアプリを公開できるようにしたが、App Storeでは200万以上のアプリが競合し、ダウンロードの65～70%は依然として検索経由で、ASOが新たなボトルネックになっている。
React のウェブ版からネイティブアプリへ、一週間で移行した
React Web 開発者が Expo、Claude Code、Expo Skills を使って1週間で実際に動く iOS アプリを作り上げた全記録。どこまで応用が利いて、どこからは通用しないのか。
とにかく速くビルドする：Expo はどう速度を最適化しているか（そしてあなたもできること）
新しい M4 Mac Mini、コンパイラキャッシュ、事前ビルド済みバイナリが EAS ビルドを高速化している。フィンガープリントと OTA 更新でビルド回数を減らす方法を解説する。
ExpoでAIモバイルアプリを素早くリリースする方法
CineMe が Expo と EAS Build でプラットフォーム差をどう吸収し、AI セルフィー動画アプリを1か月余りで iOS と Android に同時リリースしたか。
イスタンブールから米国 App Store 首位へ：FERASET が AI アプリスタジオを Expo に賭けた理由
FERASET は 4 週間で最初の AI アプリを 2 つのアプリストアに投入し、世界首位を獲得、Spotify を追い抜いた。このイスタンブールのスタジオがなぜすべてを Expo に賭けたのか。