Blog
Engineering deep dives on weight-abliterated LLMs, multi-protocol agent routing, and DevSecOps workflows
AI エージェント2026/11/12
Grok Bot でも途中で止まる理由 — オープンソース MausBot + bf16.ai で 24 時間完走する AI 社員を構築する
1 ステップあたり 3% の誤検知拒否でも 30 ステップ連続実行では完走率が 40% に低下します。ローカル稼働の MausBot と bf16.ai の Abliterated モデルの組み合わせ方と、定価で 30 ステップを実行した場合のコストを解説する設計ガイド。
ブラウザ自動化2026/11/11
Browser-Use と OpenClaw の途中停止をなくす：bf16.ai の高速 DOM + Vision 低拒否エージェント設計
一般的な LLM がステージング環境のパスワード欄や利用規約チェックボックスをフィッシングと誤認する理由と、Browser-Use や OpenClaw を bf16.ai のテキスト + Vision 対応 Abliterated モデルと組み合わせる方法を解説します。
DevSecOps・コード監査2026/11/10
自社コードの脆弱性監査で「攻撃者扱い」されないために：bf16.ai で構築するゼロ拒否 DevSecOps パイプライン
SQLi や SSRF の回帰テスト生成中に発生する content_filter 途中切断を解消。bf16.ai のゼロ保持（ZDR）2 段階構成で、セキュリティ修正の自動トリアージパイプラインを構築します。
バッチ ETL・ローカライズ2026/11/08
10,000 行バッチの途中欠損ゼロ＆表現を損なわないゲーム翻訳：bf16.ai（GLM-5.3 Flash + GLM-5.3）実践設計
コンテンツフィルタの誤検知はバッチ ETL の欠損やゲーム台詞の勝手なマイルド化を引き起こします。共有用語集の読み込みをキャッシュ単価に抑えつつ、同じジョブを bf16.ai のプレフィックスキャッシュ対応 Abliterated モデルで実行する手法。
ML エンジニアリング・検証2026/11/07
検閲解除しても「知能低下」させない技術：直交重み Abliteration の数理と bf16.ai の 6 ベクトル品質検証
粗雑なファインチューニングや過度な量子化（Q3/NVFP4）が数学推論と JSON ツール呼び出しを壊す理由と、bf16.ai がすべてのエンドポイントに課す必須の 6 ベクトル行動検証ゲートを解説します。
Specification2026/10/01
Technical Specification: How bf16.ai Computes the 0–100 Behavioral Verification Index
Reference engineering specification for detecting silent quantization drift, broken tool-call grammars, context truncation, and over-refusal regressions across open-weight abliterated endpoints on bf16.ai.