最新記事

新しい順に並べています。更新日が入っている記事は、内容を見直したものです。

• 無検閲AI

  無検閲AIおすすめ比較｜Uncensored LLMを使えるサービス

  拒否応答の少ないモデルを扱えるサービスの比較。無検閲AIの仕組み、ローカルとクラウドの違い、利用上の注意点を整理します。

  2026年8月3日公開・約4分

• プライベートAI

  プライベートAIとは？ChatGPTとの違いを解説

  入力内容が保存されるのか、学習に使われるのか。プライベートAIと一般的なチャットAIの違いを、守り方の種類（ローカル処理・TEE・ZDR）から整理します。

  2026年8月3日公開・約5分

• 無検閲AI

  Macで動く無検閲LLMおすすめ｜メモリ別の選び方

  MacでローカルLLMを動かす方法と、搭載メモリ別に選べるモデル規模の目安。無検閲系モデルを試すときの注意点も整理します。

  2026年8月2日公開・約3分

• ローカルLLM

  ローカルLLMとは？初心者向け導入ガイド

  ローカルLLMの仕組みと始め方。Ollama・LM Studio・Janの違い、必要なスペックの考え方、最初に試すべきモデルサイズを解説します。

  2026年8月2日公開・約4分

• Confidential Computing

  Phalaとは？TEE対応AI APIの仕組みを解説

  PhalaのTEEを使ったAI実行の考え方、リモートアテステーションによる検証、利用時に確認すべき点を整理します。

  2026年8月1日公開・約4分

• AI API

  Chutesとは？分散GPUでオープンモデルを動かす仕組み

  Chutesの提供形態と、分散した計算ノード上で推論を行う構成の考え方、利用前に確認すべきデータの扱いについて整理します。

  2026年8月1日公開・約3分

• プライベートAI

  Venice AIの特徴・料金・プライバシーを解説

  Venice AIの提供形態、オープンウェイトモデルを使う設計、プライバシーの考え方と、編集部で確認できている範囲を整理します。

  2026年7月31日公開・約4分

• AI API

  OpenRouterは入力を学習に使うのか？データの扱いを整理する

  OpenRouterのようなゲートウェイ型サービスでは、データの扱いが二段構造になります。何を確認すればよいのかを整理します。

  2026年7月31日公開・約3分

• AI API

  Venice AIとOpenRouterを比較｜使い方が違う2つの選択肢

  ブラウザで完結するVenice AIと、多数のモデルを切り替えるゲートウェイのOpenRouter。用途別の選び分けを整理します。

  2026年7月30日公開・約2分

• Confidential Computing

  PhalaとChutesを比較｜TEEと分散GPU、どちらを選ぶか

  実行環境の検証可能性を重視するPhalaと、分散GPUでコストを抑えるChutes。判断が分かれるポイントを整理します。

  2026年7月30日公開・約3分

• Confidential Computing

  TEEとZDRの違い｜技術で守るか、約束で守るか

  TEE（保護された実行環境）とZero Data Retention（保存しない運用）の違いを、守っている対象と信頼の置き所から整理します。

  2026年7月29日公開・約3分

• 無検閲AI

  Abliteratedモデルとは？無検閲LLMの仕組みと注意点

  Abliteratedと呼ばれる改変手法の考え方、Uncensored系モデルとの関係、ライセンスと品質面での注意点を解説します。

  2026年7月29日公開・約3分

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