# vit (blogs) — RSS Amplifier Recent posts from the 2 feeds in the RSS Amplifier directory that cover vit. Page: Feed: --- ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-6】](https://shion.blog/d6-future-scaling-research/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d6-future-scaling-research) _2026-08-05 · Shion · News report AI lands_ ## セクション D-6: 今後のスケーリング研究と新しい方向性 前回の \[D5\](https://shion.blog/d5-architecture-scaling-characteristics/) では、アーキテ \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-6】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-5】](https://shion.blog/d5-architecture-scaling-characteristics/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d5-architecture-scaling-characteristics) _2026-07-30 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[D4\](https://shion.blog/d4-scaling-law-limits-reliability/) では、スケール則は便利である一方で、観測範囲を外れると信頼度が下がることを確認しました。では \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-5】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-4】](https://shion.blog/d4-scaling-law-limits-reliability/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d4-scaling-law-limits-reliability) _2026-07-15 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[D3\](https://shion.blog/d3-experimental-verification-measurement/) では、スケール則を実験でどう確かめるかを整理しました。D4 ではその続きとして \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-4】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-3】](https://shion.blog/d3-experimental-verification-measurement/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d3-experimental-verification-measurement) _2026-07-14 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[D2\](https://shion.blog/d2-grokking-delayed-surge/) では、Grokking のように「あとから急に立ち上がる」現象を見ました。D3 では、そのような現象を含めて \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-3】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-2】](https://shion.blog/d2-grokking-delayed-surge/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d2-grokking-delayed-surge) _2026-07-13 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[D1\](https://shion.blog/d1-emergent-ability-definition/) では、一定の規模を超えたときに能力が突然見え始める「創発」を扱いました。D2 ではその続きとして、 \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-2】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：現象の理解 D-1】](https://shion.blog/d1-emergent-ability-definition/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=d1-emergent-ability-definition) _2026-07-11 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[C6\](https://shion.blog/c6-downstream-task-performance-mapping/) では、事前学習モデルを下流タスクにどうつなぐかを整理しました。D1 ではその続きと \[…\] The post LLM【スケール則：現象の理解 D-1】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：最適配分戦略C-6】](https://shion.blog/c6-downstream-task-performance-mapping/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=c6-downstream-task-performance-mapping) _2026-07-09 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[C5\](https://shion.blog/c5-environment-deployment-strategy/) では、どの環境でモデルを運用するかを整理しました。C6 では、その前提を受けて、「そのモデ \[…\] The post LLM【スケール則：最適配分戦略C-6】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：最適配分戦略C-5】](https://shion.blog/c5-environment-deployment-strategy/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=c5-environment-deployment-strategy) _2026-07-07 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[C4\](https://shion.blog/c4-architecture-selection-scaling-law/) では、データとアーキテクチャの前提をそろえたうえで、「どの構造を選ぶと無駄が少ないか \[…\] The post LLM【スケール則：最適配分戦略C-5】 first appeared on News report AI lands . ## [LLM【スケール則：最適配分戦略C-4】](https://shion.blog/c4-architecture-selection-scaling-law/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=c4-architecture-selection-scaling-law) _2026-07-06 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[C3\](https://shion.blog/c3-dataset-strategy-optimal-size/) では、どれだけのデータを、どの品質で、どの順序で使うかを整理しました。C4 では、その前提を受 \[…\] The post LLM【スケール則：最適配分戦略C-4】 first appeared on News report AI lands . ## [Crush Every Threat in Real Time (Sponsored)](https://crawlproof.com/a/xtuHW2SE6Oho) _2026-07-06 · **Sponsored**_ One agent for real-time detection, exposure tracking, and active defense. ## [LLM【スケール則：最適配分戦略C-3】](https://shion.blog/c3-dataset-strategy-optimal-size/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=c3-dataset-strategy-optimal-size) _2026-07-04 · Shion · News report AI lands_ 前回の \[C2\](https://shion.blog/c2-resource-constraint-allocation-strategy/) では、限られた計算予算の中で、モデルサイズと学習トークン数をどう配分するか \[…\] The post LLM【スケール則：最適配分戦略C-3】 first appeared on News report AI lands .