<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AIコーディング on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/ai%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0/</link><description>Recent content in AIコーディング on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 20 May 2026 02:29:25 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/ai%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ローカルLLMを爆速化するメモリ選びとRTX 5090時代の構成ガイド｜ロード時間を0にする設定術</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-best-hardware-guide-rtx5090-ram-cache/</link><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-best-hardware-guide-rtx5090-ram-cache/</guid><description>結論、Ollamaの「keep_alive」設定と、モデル容量の2倍以上のシステムRAMがあればSSD読み込み待ちはほぼ解消できる。快適さの分岐点はVRA...</description></item><item><title>ローカルLLMでAIコーディングは可能か？Gemma 2 4Bで87%達成の衝撃と失敗しないGPU・Macの選び方</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-coding-agent-hardware-guide/</link><pubDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/local-llm-coding-agent-hardware-guide/</guid><description>軽量モデル(4B)でも専用エージェントを組めば、Claude 3.5 Sonnet級のベンチマーク87%を叩き出せる時代になった。。月額$20のサブスクを...</description></item></channel></rss>