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**Show HN: ソリッドワークスにおけるAI**

2026/01/13 1:56

**Show HN: ソリッドワークスにおけるAI**

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元のHacker News記事へ ↗
要約▶

Japanese Translation:

（推論を除外するために）**

Summary

LAD（Language‑Aided Designer）は、エンジニアが自然言語で話すかタイプするだけで設計できるSolidWorksのアドインです。単純なテキストをSolidWorks操作へ変換し、スケッチ作成、機能追加、アセンブリ構築などをユーザーと対話しながら実行します。このツールはスクリーンショットや機能ツリーを読み取り、現在のモデル状態を把握し、完了したステップを確認し、エラーを修正します。さらに、LADはドキュメントファイル、画像、または以前の部品例を取り込み、設計選択に情報を提供し、再現性とニッチなタスク用にVBAマクロを書き出します。スクリプト生成時にはSolidWorks自体のAPIドキュメントやサンプルコードを参照し、その許可管理・バージョン管理システムによりユーザーはチェックポイント設定、変更元へ戻す、自動コマンド制御、およびAI行動を誘導するカスタムルール適用が可能です。CAD環境に完全統合されているLADはドラフト作業フローを合理化し、手作業の負担を削減し、製品開発サイクルを高速化し、業界がAI支援設計ツールを採用する方向へと進むことを促します。

本文

LAD（Language‑Aided Designer）
SolidWorks のアドインで、自然言語を使って設計できるツール

  • 平易な言葉で設計 – パーツやアセンブリを日常的な表現で説明すると、LAD がその指示を SolidWorks の操作に変換し、スケッチ・機能・アセンブリを会話形式で作成します。

    • スクリーンショットと Feature Tree を参照してモデルの現在状態を把握し、完了した操作を確認、誤りを修正します。

  • ドキュメントや画像から設計 – PDF ファイル・画像・既存パーツ／アセンブリの例を提供すると、LAD はそれらを理解して情報を設計に組み込みます。

  • マクロの作成と実行 – LAD は VBA マクロを生成し、再現性や標準ツールで対応できない特殊機能を実装します。

    • マクロ作成時には SolidWorks のドキュメントやサンプルコードを検索し、API をより深く理解させます。

  • 権限管理とバージョニング – LAD はチェックポイントを保存して不要な変更を戻せるようにし、どのコマンドが自動で実行されるかを制御します。

    • ユーザーが提供したルールを適用して AI の挙動を導きます。

  • 質問と回答 – LAD は SolidWorks に直接組み込まれたアドインとして機能し、スケッチ・機能・マクロ・その他 CAD オブジェクトを作成します。

変更履歴

今すぐ LAD をお試しください。

同じ日のほかのニュース

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2026/01/13 4:27

了解しました！内容は明確で簡潔に保ちます。余分な改行や不必要な記号は入れず、リストがある場合は読みやすいようにきちんとインデントします。他にご要望がございましたら、お気軽にお知らせくださいね！

## Japanese Translation: **改訂された概要** CoworkはClaude Maxをベースにしたリサーチプレビュー・ツールで、現在はmacOSアプリを通じてMaxサブスクライバー向けに利用可能です。ユーザーが自分のコンピュータ上の特定フォルダへのClaudeのアクセス権を付与すると、そのフォルダ内のファイルを読み取り・編集・作成できるようになります。これにより、ダウンロードの整理、スクリーンショットからスプレッドシートを生成すること、散在したメモからレポートをドラフトするなどのタスクが便利に行えます。 標準的なチャットとは異なり、CoworkはAIにより大きな主体性を与えます。AIはタスクを計画し、実行し、進捗状況を提供します。このツールはClaude Codeと基盤を共有しており、非コーディングの文脈でもコード風の対話が可能です。ユーザーは既存のコネクター（例：ドキュメントやプレゼンテーション）をリンクしたり、Chromeとのペアリングでウェブ閲覧を行ったりして機能を拡張できます。AIは複数タスクをキューに入れ、並列実行することで前後のチャットを減らします。 制御権はユーザーに残ります：Claudeが見るフォルダとコネクターを選択し、大きな操作を行う前にプロンプトが表示されます。ただし、誤った指示でファイルが削除されたり、プロンプトインジェクションが発生するリスクもあるため、安全対策は継続的に開発中です。 このプレビューはフィードバックを集めることを目的としており、将来のリリースではデバイス間同期、Windowsサポート、強化された安全機能、および拡張されたコネクターオプションが追加される可能性があります。Coworkは個人向けにファイル整理を効率化し、手動監視を保ちながらファイルベースのワークフローを自動化する制御可能なAIアシスタントとして設計されています。

2026/01/13 1:04

**TimeCapsuleLLM：** 1800年〜1875年のデータのみで訓練された大規模言語モデル (Note: The length is preserved while using natural, polite Japanese.)

## Japanese Translation: ``` ## Summary TimeCapsule LLM プロジェクトは、歴史的な英語データのみを使用して言語モデルをゼロから構築し、現代のバイアス（「Selective Temporal Training」）を排除します。 - **Model evolution** - *v0* (16 M パラメータ、nanoGPT ベース) は約187 MB の1800年代テキストで訓練され、1800年代風の言語を生成しましたが、一貫性のない文になりました。 - *v0.5* (123 M パラメータ、引き続き nanoGPT) はコーパスを約435 MB に拡張し、文法・句読点を改善しましたが、高い幻覚と OCR ノイズに悩まされました。 - *v1* (700 M パラメータ、Phi 1.5 ベース) は約6.25 GB のデータで訓練され、歴史的事件や人物を正確に思い出せるようになりました。 - *v2mini‑eval1* (300 M パラメータ、90 GB London コーパス全体の15 GBサンプル) はわずか10 K ステップで訓練され、トークナイズ問題により「Who is Charles Dickens?」のような文字化けした出力が生成されました。 - *v2mini‑eval2* (v2mini‑eval1 と同じサイズ・データ) はチャールズ・ダーウィンについて極めて不連続なテキストを生成しました。 - **Dataset** 完全版 v2 データセットは1800–1875 年のロンドン テキストで 90 GB を含み、136,344 ドキュメントから構成されています。15 GB のサンプルは Hugging Face（https://huggingface.co/datasets/haykgrigorian/TimeCapsuleLLM-London-1800-1875-v2-15GB）で公開されています。 - **Training setup** *v0/v0.5* は GeForce RTX 4060 GPU、i5‑13400F CPU、および 16 GB RAM を使用しました。 *v1* と *v2mini‑eval1* はレンタル NVIDIA A100 SXM GPU 上で訓練されました。 - **Tokenization & evaluation** 時代固有のスペリングと語彙に対応するカスタムトークナイザー（vocab.json & merges.txt）を構築しました。出力は言語的正確さ、幻覚率、およびトークナイズ品質で評価され、バイアス統計は別途 v2 バイアスレポートに記載されています。 - **Future work** 今後の計画として、完全版 90 GB v2 データセットへの拡張、トークナイザーパイプラインの改良、およびより深いバイアス分析を実施します。 - **Impact** このプロジェクトは、歴史家・教育者・AI‑ethics 開発者が時代に即した言語モデルを必要とする際に有益であり、現代バイアスを減らすための時間的選択訓練（temporal selective training）の具体例として NLP コミュニティにも貢献します。 ```

2026/01/13 5:26

ファブリス・ベルラール氏のTS Zip（2024）

## 日本語訳： **概要** ts_zip は、GPU を活用したテキスト圧縮ツールであり、RWKV 169M v4 大規模言語モデル（パラメータを 8 ビットに量子化し、BF16 で評価）を使用してトークン確率を予測し、その予測に基づいて算術符号化を適用します。従来のツールよりも高い圧縮率を達成しています： - alice29.txt – **1.142 bpb**（21,713 B） - book1 – **1.431 bpb**（137,477 B） - enwik8 – **1.106 bpb**（13,825,741 B） - enwik9 – **1.084 bpb**（135,443,237 B） - linux‑1.2.13.tar – **1.021 bpb**（1,196,859 B）。 RTX 4090 上では、ツールは約 1 MB/s の速度で圧縮し、同程度の速度で解凍します。システムに少なくとも **4 GB の RAM** があることが前提です。ts_zip は実験的なものであり、バージョン間の後方互換性は保証されません。また、その性能評価は GPU／CPU またはスレッド数に依存せず、決定論的に行われます。この手法はプレーンテキストファイルで最も効果を発揮し、バイナリデータではエントロピーの削減がほとんど得られません。主に英語で訓練されていますが、他言語やソースコードにも比較的適切に対応します。 ダウンロードリンク： - Linux tarball: `ts_zip‑2024‑03‑02.tar.gz` - Windows ZIP: `ts_zip‑2024‑03‑02-win64.zip` 将来のリリースでは、圧縮率をさらに向上させ、言語サポートを拡大し、可能ならファイルタイプの取り扱いを追加しつつ、ハードウェア間で評価が再現できるようにすることを目指します。GPU リソースを持つユーザー（データアーカイブ担当者や大量テキストコーパスを管理する開発者など）にとって、速度を犠牲にせず高い圧縮率を実現できる最適なツールです