今月も記事のまとめです
AI関連
MLOps/LLMOps/AgentOps勉強会の一人目のご登壇です！
— mlops_community_jp (@MlopsJ) 2026年7月28日
#mlopsコミュニティ pic.twitter.com/Ir20P6uVFu
ということで、やはりKimi-K3のモデル公開と同時に、論文も公開されました。史上最大のオープンモデルの論文です。
— 今井翔太 / Shota Imai@えるエル (@ImAI_Eruel) 2026年7月28日
全体をざっと読んだ感じのコメントは以下。
・残念ながら、コアだと思われる具体的なデータの量（トークン数）やレシピ、データ量などの情報はない… https://t.co/qLH6NpF8wq pic.twitter.com/SXBtvSSjLU
ナレッジグラフ×LLMの実践入門。RAGの次のアーキテクチャを実装ベースで解説。検索の単位が文書の断片から構造化された関係に変わるのが本質的な違い。https://t.co/BYb0EBsiow
— 高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』 (@light940) 2026年7月27日
・キーワード/ベクトル検索ベースのNaiveRAG
・ナレッジグラフを活用するGraphRAG
・両者を組み合わせるHybridRAG
「自己改善するAIエージェント」の研究を1つの理論で整理したサーベイ論文が出ていた(https://arxiv[.]org/html/2607.13104v1)。… pic.twitter.com/u4kVlt07oT
— Itaru Tomita / 冨田到 (@itarutomy) 2026年7月28日
これが先週からバズってる「グラフエンジニアリング」のまともな解釈。つまりループエンジニアリングの発展系で、エージェントの試行錯誤の軌跡（trajectory）の構成手法のこと（それが本質的に有用なのかどうかはしばらく見定める必要があるけど）。しかし恐ろしいことに、ナレッジグラフやグラフDBの… https://t.co/6Bawn8bd9t
— Kazunori Sato (@kazunori_279) 2026年7月27日
https://t.co/iuN6kg977h
— t.toda (@Trtd6Trtd) 2026年7月28日
Kimi K3のテクニカルレポート
ナナメ読みだが、CoTで各ターンの思考内容/ツール呼び出し/回答を分けて保持して、次のターンへそのまま引き継ぐ「Preserved Thinking History」が面白い
エージェントがなぜその行動を選んだか、まで状態として残せるイメージ？
【初学者向け】ゼロから理解する拡散モデル 前提知識編（CNN / Transformer / VAE ） https://t.co/JBgbAQlgut
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年7月29日
【完全理解】AIの「世界モデル」とは何か？ LLMの限界を突破する鍵 https://t.co/IkaSyPelAF
なるほど
RAG vs. Graph RAG, explained visually!
— Avi Chawla (@_avichawla) 2026年7月26日
RAG has many issues.
For instance, imagine you want to summarize a biography, and each chapter of the document covers a specific accomplishment of a person (P).
This is difficult with naive RAG since it only retrieves the top-k relevant… https://t.co/KV4P2PTAr9 pic.twitter.com/1VxxYCgpEY
CDM、オントロジー、ナレッジグラフは似た話に見えても、解決する問題が違うため、一つの仕組みとして混ぜるなというMediumの記事です。
— akira @ DataMarket 💹 (@sista05) 2026年7月27日
有料記事ですが、全文を読めるfriend linkからまとめてみました。… pic.twitter.com/Fs4m3bZx06
RAGをローカルで一式組む — 企画からE2E・LLM評価まで通した個人開発の記録｜やまと https://t.co/a9okHXdYst
— 🍓Mx_Issue🦑 (@Mx_Issue) 2026年7月23日
MCPとAPIってどう使い分ける?
— すたーまん@メガベンチャーAIエンジニア (@fujitech_ai) 2026年7月23日
APIは、使う側が仕様通りにリクエストを組み立ててコードを書く仕組み。ツールが10個あれば、連携コードも10個必要になる。… pic.twitter.com/5BrYF0REtu
日本語 LLM-as-a-Judge による評価を統合的に扱うためのツール llm-jp-judge の v2.0.0 を公開しました。
— LLM勉強会（LLM-jp） (@llm_jp) 2026年7月23日
本バージョンでは、新たに日本文化と安全性境界テストのタスクに対応しました。パッケージ管理ツールを uv に移行するなどの内部処理の改善も含まれています。https://t.co/aoSXGCnAbT pic.twitter.com/jlHETwo367
世界中の大学が採用する深層学習テキスト(1000ページ超)が無料公開されている
— QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 (@developer_quant) 2026年7月22日
・もちろんAttention, Transformerもカバー
・ポケモンデータセットでDCGANを学べる
Dive into Deep Learninghttps://t.co/jBxpQNvsrh
PyTorch版 pdfhttps://t.co/eJX7KmuyKp
コードhttps://t.co/6BclFIq5sV pic.twitter.com/u6QR8FVowQ
相変わらず内容が面白すぎるなあ。すき。
— chokudai(高橋 直大)@AtCoder (@chokudai) 2026年7月21日
LLM の「脳内」をハッキングする技術 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ https://t.co/1ZWTAeTno7
OMRONが、GraphRAG（グラフ構造の知識を検索してLLMに渡すRAGの発展形）の精度を、LLM本体は一切ファインチューニングせずに底上げする手法「AGE」を発表した（https://arxiv[.]org/html/2607.00052v1）。… pic.twitter.com/b2hRjXN5hW
— Itaru Tomita / 冨田到 (@itarutomy) 2026年7月22日
LLMでは test-time scaling が重要になっている。CoTで長く考えたり、探索を増やしたり、内部状態を繰り返し改善したりすることで、推論時に投入する計算量を増やし、性能を高める。
— Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 (@hillbig) 2026年6月30日
一方で、test-time scaling…
LLMでは test-time scaling が重要になっている。CoTで長く考えたり、探索を増やしたり、内部状態を繰り返し改善したりすることで、推論時に投入する計算量を増やし、性能を高める。
— Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 (@hillbig) 2026年6月30日
一方で、test-time scaling…
PDFをそのままAIに読ませると、検索する前から答えが狂ってる。
— そう｜Claude Codeで始めるAI自動化 (@so_ainsight) 2026年6月30日
表が崩れる。数式が文字化けする。2段組みが混ざる。
この「最初の読み取り」が雑だと、あとからどんなに賢いAIを使っても間違える。
そこに刺さるのが olmOCR。
AI研究機関のAi2（Allen Institute for Artificial… pic.twitter.com/MVFxMe1MlC
— 🌭犬(SSR🐈) (@Takanas0517) 2026年7月6日
あらゆる形式のデータを RAG Ready に変換する「RAG Ready Converter」を正式リリース https://t.co/61WFhSP0CL
— shuichi-o (@SHU10038) 2026年7月30日
面白そう
AIエージェント（Claude code）
500以上の
— Claude code研究ラボ (@claudecode84) 2026年7月29日
プロンプトが不要に
ClaudeにはSkill
という機能がある。
この3つを作るだけで、
毎日のテンプレ集が
丸ごと不要になる。
Skill 1: /how-to
シンプルなプロンプトを
細かい計画に自動変換。
AIが勝手に深掘りして
教えてくれるから、
毎回説明する手間が消える。
Skill 2: /about-me… https://t.co/dIesYOBSNr pic.twitter.com/oR2f0FlsXA
【自己改善型AIエージェントの設計と評価を体系化】… pic.twitter.com/R2uFKPwLLg
— LangChainJP (@LangChainJP) 2026年7月27日
CLAUDEmdにルールを書いても「守ってくれない」と感じていませんか。
— 【公式】Claude Codeアカデミア (@ClaudeCode_aca) 2026年7月26日
それは仕様です。CLAUDEmdは「お願い」なので忘れられます。
Hooksは「強制」なので、実行保証率100%です。
・コード整形 → 1日50回以上の編集が全部自動フォーマット
・rm -rf → 実行前にブロック（取り消せない操作を根絶）… https://t.co/Ubpv1xkxXG pic.twitter.com/Oad7hftY3D
Claudeはもう、単体で使うより
— 小森谷祐太｜AITECH代表 (@aitech_jp) 2026年7月23日
「専門部署を持たせる」方が強い。pic.twitter.com/RA6nt18Bhh
開発、デザイン、マーケティング、経理など、
業務ごとに専用Skillを割り当てることで、
Claudeの中に1社分の組織を作れる。
例えば、
・開発は実装、記憶、MCP構築… https://t.co/82P2Jaowur
昨日参加して頂いた方ありがとうございました
— joe (@joe_yuzupi) 2026年7月24日
投影していた資料ですhttps://t.co/f3ukVdMm1M#aiddevent
takatori-sanのスライドおもしろかった
— さいぺ (@cipepser) 2026年7月23日
AIエージェントのための検索 - Speaker Deck https://t.co/P0HCXR93NE
Google公式の「AIエージェントの作り方」を
— すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) 2026年7月23日
72分で学べる無料講座が公開されてる。pic.twitter.com/Kfx63AYjI3
MCPサーバーの自作まで到達する内容で、かなり有益でした👇
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■ エージェント設計の基本
・エージェントは「答えるソフト」ではなく「推論→行動→観察」を回すソフト…
AIエージェントの基本定義から、LLM時代の重要な特徴（計画＆振り返り・ツール実行）、最新トレンドまでを初心者向けにスッキリ整理して解説。
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年7月22日
⁰・AIエージェントの4つの主な特徴と、特に「計画＆振り返り（ReAct）」と「ツール実行」がなぜ重要なのか…
データサイエンス
这篇普林斯顿博士论文，几乎把强化学习过去十年的两条主线串在了一起：
— Xudong Han (@Xudong07452910) 2026年7月28日
从博弈算法，一路走到世界模型。
作者 Zihan Ding，导师是 Chi Jin。整篇论文超过 300 页，汇集了博士期间八项研究工作，其中多项成果发表于 NeurIPS、ICML、ICLR 和 ICCV。…
【生成モデルは「ブラックボックス」で終わらせない】
— Nospare (@Nospare_Inc) 2026年7月28日
Flow Matching を入口に、分布学習・ヌイサンス推定・因果推論をつなぐ考え方を解説します。統計数理研究所 江口 真透先生による 120 分のオンラインセミナーです。
▼明日18:00〜（オンライン）https://t.co/NcL4HTb1BG pic.twitter.com/6sjzfGXViQ
Kaggle4冠グランドマスター が
— はやたす@著書【Pythonブートキャンプ】 (@hayatasuuu) 2026年7月27日
自分のコンペ実戦テクニックを詰め込んだ
Kaggleノートブックを完全無料公開してる。
・特徴量エンジニアリングの型
・GBDT系（XGBoost, LightGBM, CatBoost）
・クロスバリデーション設計
・NN と GBDT のアンサンブル
・時系列バリデーション… pic.twitter.com/mS4PWWwseA
そういえば、Flow Matching (確率パスを学習させる生成モデル)のこれめっちゃよかったhttps://t.co/CDrCmawhRL pic.twitter.com/0SKxo2bCe0
— malum (@jNkif3uTQa86516) 2026年7月26日
勉強会の動画と資料を整理しました
— カレーちゃん (@currypurin) 2026年7月26日
Kaggle入門講座と、Kagglexコーディングエージェントの勉強会をしました。動画と資料を整理します。｜カレーちゃん @currypurin https://t.co/74cGHR0m97
統計学者Boxの有名な格言"All models are wrong; but some are useful"は生成AI時代が到来して誰もが「見かけ上は統計学的に妥当な分析」が出来るようになった今だからこそ顧みられるべき、もっと分析の有用性に意を用いるべき、という記事を書きましたhttps://t.co/1T75B2rmjw
— TJO (@TJO_datasci) 2026年7月26日
TOP 8 Machine Learning Regression Metrics pic.twitter.com/98Cq4l6nBa
— Python Programming (@PythonPr) 2026年7月24日
【自由研究】SHAP値
— Taka@データサイエンティスト (@freelancer_th) 2026年7月2日
定義の確認 pic.twitter.com/JzemwJZxtr
反実仮想（counterfactual）＝「起こり得たけれども実際には起こらなかった状況」の推定方法と、機械学習×因果推論の新領域「反実仮想機械学習（CFML）」の全体像を学べます。核心技術であるオフ方策評価（OPE）の基礎も解説されています。…
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年7月11日
一般化ランダムフォレスト（GRF）の理論をカーネル重みづけの視点から深く理解し、統計的因果推論（特に異質な治療効果推定や打ち切りあり生存時間解析）にどう応用するかを体系的に学べます。…
— Dataibridge (@Dataibridge_01) 2026年7月31日
数学
四元数からSU(2)を構成し、3次元回転の群SO(3)との関係を見ていきます。
— 七誌 (@7shi) 2026年7月9日
リー群・リー代数の初歩 2 四元数とSU(2)https://t.co/RPRK2Omc2g
ベクトル表記の移り変わり。
— 数理ちゃん (@yohaku121244) 2026年7月29日
高校では矢印を付け、大学の力学とか電磁気学では太字で書きますが、数学の線形代数だとただの v と書くことが多いのはどうしてなんでしょうかね。 pic.twitter.com/EP892c4cw8
ソフトウェア開発
— Haruki Yano / Haruma-K (@harumak_11) 2026年7月27日
少なくとも現時点ではエンジニアとしての技術が必要なケースがあるので、このくらいの理想も納得感がある
— じょーし (@paper2parasol) 2026年7月25日
> PdMでもPMでもなく、"エンジニアとして"技術を武器に課題解決まで担う
ここのエンジニアとしての振り切りも、現状丁度良いバランスな気もしている
> これは…
とんでもないボリューム（310ページ）と内容のセキュリティ研修資料だった。。。
— Shinichi Takaŷanagi (@_stakaya) 2026年7月29日
セキュリティ研修【MIXI 26新卒技術研修】 https://t.co/jO7f2jtLLh#speakerdeck
運動や健康
”初心者向け脇腹脂肪ワークアウト”
— 仁木洸平🌲｜NIKI Kohei｜@MTR Method Lab®︎ (@ninnikinene) 2026年7月4日
運動しても何故か痩せない。
むしろ浮腫んできてしまう方もいる。
”コルチゾール戦略”と”血糖値戦略”の重要性。
コルチゾールは脂肪を四肢から上半身に再分布させ、顔のむくみと腹部の脂肪も併発する可能性。 https://t.co/QOTuZoDesR pic.twitter.com/M1dvLQ27TF
垢抜けって顔のパーツじゃなくて、結局はフェイスラインの影を消せるかだった。1ヶ月間、毎日このマッサージを続けて顎周りが驚くほどスッキリしたよ。土台を整えるだけで印象って本当に変わる。 https://t.co/YKySdlEIuo pic.twitter.com/ByWkKPGBiB
— mao (@hafiz_muchlis) 2026年7月31日
これが一番小顔になれた‼️1日5setすきま時間にするだけ私は仕事中眠くなったらしてるwww目覚めるし小顔なるからやってみて pic.twitter.com/XDnfHm5XQQ
— 顔痩せてゃん (@kao_yase_) 2026年7月31日
これ本当にすごい
— 垢抜けの豆知識📝 (@yohaku_chaso) 2026年7月31日
正直半信半疑だったけど10日で顔のたるみ変わる pic.twitter.com/Zz211zdPWO
ワークハック
牛乳宅配という超斜陽産業で10年700%成長させた社長も、PIVOTで同じことを言ってた。
— 銀次 | AI×効率化 (@ginji_aihack) 2026年7月27日
頭の回転を速くするには、これはかなり効果的な気がする。 https://t.co/XVEJgBBe5o pic.twitter.com/x3ecHs7eML
【解説】「わかりやすい話」と「わかりにくい話」の決定的な違いとは？https://t.co/zsczpyGe1c…
— ライブドアニュース (@livedoornews) 2026年7月3日
その他
個人開発者8割これ pic.twitter.com/n7OMJRHbyv
— なまはむくん@個人開発 (@manabi_ai0307) 2026年7月27日
映画っぽく撮影する裏技、すごすぎる pic.twitter.com/Tok8SSSwGn
— 衝撃bot (@minnano_dougaww) 2026年7月26日
とっくに一線を逸脱しているかもしれない
— 長さん (@jtc_ojisan2) 2026年7月26日
1/6 pic.twitter.com/WaJGW0svFQ
주차장 최적 설계 ai 신기하구만 pic.twitter.com/Eemslm1nBL
— 주식개𝕏 (@stocknewsdog) 2026年7月23日
『堀井雄二のドラゴンクエストのつくりかた』
— スクエニ公式ゲームガイド (@SQEX_GAMEGUIDE) 2026年7月15日
多くのファンに愛され遊ばれてきた「ドラゴンクエスト」の秘密がついに明らかに！
堀井雄二が、どんなことを考え、何を大切にしてきたのか？
ゲーム作りの根底に流れる考えかたの本質と、さまざまなノウハウをあますところなく解説
わかる、ささる、、、
— バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド (@AIcia_Solid) 2026年7月2日
理解に固執しているかもしれない、、、！
新しい世界へ飛び立たねば！
「理解してから働く時代」が、そろそろ終わるのかもしれない、という話｜けんすう @kensuu https://t.co/xPQSawV0l6
こちらもお待たせしました！
— 山本ゆり（syunkon レンジは600W) (@syunkon0507) 2026年7月29日
夏休みのお昼用にご飯モノや麺類をまとめてましたが
夏休みは夜も困る！！
お昼もご飯➕おかずにしたい方もいると思うんで、火を使わないおかずをnoteに大量にまとめました！https://t.co/gPx0pbSZ7A
色々大変な時ですが、少しでも毎日のご飯がラクになりますように pic.twitter.com/ODd30fAaFg
大事なことなので3回いいますね。
— 医療統計start-upサロン (@tokei389950) 2026年7月29日
「図表作成といえばこの論文」
「図表作成といえばこの論文」
「図表作成といえばこの論文」
読んだその日から図表作りが劇的に変わる論文なので、ぜひ保存してみてください🔖https://t.co/YULfRmlYHj
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