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OOD(分布外データ)とは何か ── LLM で合成 OOD プロキシを生成して未知データに備える
訓練データの分布外にあるデータ——OOD——にモデルは高い確信度で誤る。ラベル付き OOD が手に入らないという根本問題に対し、LLM で合成プロキシを生成する最新アプローチと、その落とし穴を整理します。
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graphify で Claude Code のコンテキスト問題を解決する
ファイルを手当たり次第に読む前に、まずグラフを引け——graphify が Claude Code のコンテキスト消費を抑える仕組みを PreToolUse フックから解説します。
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graphify の仕組み
コードは tree-sitter でローカル解析、ドキュメントだけ LLM へ——graphify がプロジェクトをナレッジグラフ化する2段階パイプラインの設計を整理します。
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God nodes——コードベースの急所を可視化する
すべての依存がそこを流れる——graphify の GRAPH_REPORT が出力する God nodes という概念を軸に、コードベースの「急所」がなぜ生まれ、それを知ることが何を変えるかを掘り下げます。
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ナレッジグラフについて整理してみた
ノードとエッジで情報の「つながり」を直接表現するデータ構造——ナレッジグラフの基本概念と、RDB との違い、コードベースへの応用を整理します。