第1回 ハエの脳と重み、LLMのトークン効率化ほか

生物の脳構造をAI設計に活かすアプローチや強化学習の基礎理論といったAIの根幹に関わる話題から、Claude CodeとHerdrを組み合わせた開発環境の構築、LLMのトークン消費を抑える実践的な効率化術、ローカルLLMによるコードレビューの運用まで。AIの理論的な理解と、現場での実用的なコスト・効率改善を両立させるための知見をまとめた回。

今回紹介した記事:
1. 『重みは学習するのか、測るのか。ハエの脳が問い直すAIのつくり方』(1amageek)
https://zenn.dev/1amageek/articles/fly-connectome-and-ai
2. 『Herdr × git worktree × Claude Codeの相性がいい話』(Gemcook Tech Blog)
https://zenn.dev/gemcook/articles/herdr-worktree-parallel
3. 『LLMのトークン効率化で気をつけたいことまとめ』(ML_Bear)
https://zenn.dev/ml_bear/articles/e5cc1047cba176
4. 『トークンをケチってレビューをローカルLLMにやらせた話』(もとき)
https://zenn.dev/k_motoki/articles/11de0ba46dd1ee
5. 『読書メモ『強化学習を学びたい人が最初に読む本』』(Morim34)
https://zenn.dev/morim34/articles/85994d7b38603b