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SUMMARY:岐阜AI勉強会 第二十二回 2026/12/13
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DESCRIPTION:下記の日程でAI、プログラミング、IT技術に関
 する勉強会を開催する予定です。\n\n  * 日時：2026/12/13(
 日) 14:30 - 16:00\n  * 場所：岐阜生涯学習センター（ハー
 トフルスクエアG）小研修室2\n  * 費用：無料\n  * 持ち物
 ：ノートパソコン（あるいはタブレット端末等）\n  * 
 その他：小研修室2には無線LANのアクセスポイントはあ
 りませんが、こちらで用意する予定です。\n\n月一回の
 ペースで開催することを考えています。  \nどのような
 勉強会にするかは、参加された方々と相談しながら調
 整していけたらと考えています。  \n  \n\n### 14:30 - 16:00 (
 90分)\n\n小研修室2に集まっての勉強会ですが、Zoom を使
 用して画面共有しながら進められたらと考えています
 。 (音声は全員ミュート、カメラは使用しない設定で)  
 \n\n予め Zoom Workplace のノートパソコン・タブレット端末
 へのインストールをお願いいたします。  \n\n最初に、
 順に自己紹介することから始めたいと考えています。  
 \n\n自己紹介の際、参加される方のほうでも Zoom\nで画面
 共有しながら興味があること・情報共有したいこと等
 について紹介いただけたらと考えています。（自己紹
 介だけでも大丈夫です。）  \n\n最近のLLMあるいは画像
 生成AI等をテーマにする予定です。(こちらは私のほう
 で準備する内容で、参加される方のほうで用意される
 場合は、テーマはどのようなテーマでも構いません。)\
 n\n### これまでに扱ったテーマ等\n\n#### RAG 環境の構築に
 ついて\n\n  * Excel統計データでRAGを作る ― BGE-M3・Qdrant
 ・Qwen3-8Bによる日本語RAG  \n(都道府県別年齢階級別人口
 のExcelファイルを参照し、質問に回答する RAG システム
 を構築しました。)  \nhttps://www.leafwindow.com/excel-statistics-r
 ag/\n\n  * 下記の Google Colab のページで動作確認しました 
  \nhttps://github.com/fukagai-takuya/gifu-ai/blob/main/gifu-\nai-2026-09-0
 6/RagPoc_Population_by_Pref_Age_2026.ipynb\n\n  * 参考文献 - Anthropic
  の RAG についての解説記事 (Sep 19\, 2024)  \nhttps://www.anthro
 pic.com/engineering/contextual-retrieval\n\n#### ローカル環境での 
 Coding Agent の利用について (2)\n\n  * Google Cloud で Codex CLI 
 を動かす ― CPU VM から GPU VM の Gemma4 26B を利用する  \n(C
 oding Agent として OpenAI Codex CLI を使用し、LLM には Gemma4 26
 Bを使用しました)  \nhttps://www.leafwindow.com/google-cloud-codex-c
 li-cpu-gpu-gemma/\n\n  * 参考記事 - Using Local Coding Agents  \nhttps
 ://magazine.sebastianraschka.com/p/using-local-coding-agents\n\n#### ロ
 ーカル環境での Coding Agent の利用について\n\n  * Using Loca
 l Coding Agents  \nhttps://magazine.sebastianraschka.com/p/using-local-cod
 ing-agents\n\n  * 上記の記事を参考に私のほうでも Qwen-Code 
 をローカル環境で実行できるようにし、下記のブログ
 に環境構築手順をまとめました。上記の記事と異なり
 、Docker を使用しました。また、4GB の VRAM しか持たない
  GPU (NVIDIA GeForce GTX 1650) で動作させました。  \nhttps://www.
 leafwindow.com/run-qwen-code-locally/\n\n#### 最近のLLMについて\n\n
   * The Big LLM Architecture Comparison  \nhttps://magazine.sebastianrasch
 ka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison\n\n  * A Dream of Spring for 
 Open-Weight LLMs: 10 Architectures from Jan-Feb 2026  \nhttps://magazine.s
 ebastianraschka.com/p/a-dream-of-spring-for-open-weight\n\n  * From DeepSe
 ek V3 to V3.2: Architecture\, Sparse Attention\, and RL Updates  \nhttps:/
 /magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek\n\n  * Controlling Rea
 soning Effort in LLMs  \nhttps://magazine.sebastianraschka.com/p/controlli
 ng-reasoning-effort-in-llms\n\n  * Using Local Coding Agents  \nhttps://ma
 gazine.sebastianraschka.com/p/using-local-coding-agents\n\n  * 上記の
 記事を参考に私のほうでも Qwen-Code をローカル環境で実
 行できるようにし、下記のブログに環境構築手順をま
 とめました。上記の記事と異なり、Docker を使用しまし
 た。また、4GB の VRAM しか持たない GPU (NVIDIA GeForce GTX 165
 0) で動作させました。  \nhttps://www.leafwindow.com/run-qwen-code
 -locally/\n\n#### 画像生成AI - FLUX.1\, FLUX.2 について\n\n  * FLU
 X.2-klein-4B (Hugging Face)  \nhttps://huggingface.co/black-forest-labs/FL
 UX.2-klein-4B\n\n  * black-forest-labs/flux2  \nhttps://github.com/black-f
 orest-labs/flux2\n\n参考文献\n\n  * Demystifying Flux Architecture (
 ソースコードを参考に書かれたFLUX.1のアーキテクチャ
 の解説)   \nhttps://arxiv.org/pdf/2507.09595\n\n  * FLUX.1 Kontext: Flo
 w Matching for In-Context Image Generation and Editing in Latent Space (Bl
 ack Forest LabsによるFLUX.1 Kontextについてのレポート)  \nhttp
 s://arxiv.org/pdf/2506.15742\n\n  * Exploring Multimodal Diffusion Transfo
 rmers for Enhanced Prompt-based Image Editing  \nhttps://arxiv.org/pdf/250
 8.07519\n\n参考ページ  \n\n  * Hugging Face Diffusers  \nhttps://hugg
 ingface.co/docs/diffusers/index\n\n参考ソースコード  \n\n  * Huggi
 ng Face Diffusers  \nhttps://github.com/huggingface/diffusers\n\nブログ
  (私のほうで調査した内容のブログになります)  \n\n  * H
 ugging Face diffusers の GitHub リポジトリを Fork して FLUX.2 [kl
 ein] 4B を Google Colab PRO でデバッグ実行  \nhttps://www.leafwind
 ow.com/hugging-face-diffusers-fork-and-debug-on-google-\ncolab-flux2-klein
 /\n\n  * FLUX.2 [klein] 4B の調査 – Pipeline の構成と Scheduler 
 について  \nhttps://www.leafwindow.com/investigate-flux2-klein-4b/\n\n
   * FLUX.2 [klein] 4B Base の調査 – guidance scale について  \nht
 tps://www.leafwindow.com/flux-2-klein-4b-base-guidance-scale/\n\n  * FLUX.
 2 [klein] 4B の調査 – Transformer への入力について  \nhttps:/
 /www.leafwindow.com/investigate-flux2-klein-4b-transformer-input/\n\n  * F
 LUX.2 [klein] 4B の調査 – Transformer の構成について  \nhttps:
 //www.leafwindow.com/investigate-flux2-klein-4b-transformer-\narchitecture
 /\n\n### その他\n\n下記のページは、第十九回（2026/9/6）
 、第二十回（2026/10/18）、第二十一回（2026/11/15）、第二
 十三回（2027/1/31）の案内のページなります。  \nhttps://co
 nnpass.com/event/395865/  \nhttps://connpass.com/event/399184/  \nhttps://
 connpass.com/event/402401/  \nhttps://connpass.com/event/408813/\n\nhttps:
 //connpass.com/event/405539/
LOCATION:岐阜市橋本町1丁目10番地23 （ＪＲ岐阜駅東） (岐
 阜生涯学習センター（ハートフルスクエアG）小研修室2
 )
URL:https://connpass.com/event/405539/
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