Add: 2026-03-23-evening-headline AIヘッドライン

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@@ -19,7 +19,7 @@ Claude Codeの会話文脈をセッション跨ぎで再利用するため、会
 
 ### 深掘り
 Zenn記事では、失敗した初期構成（フォーク運用）から再設計し、LLM常時呼び出しを避けた低コスト設計へ移行。Ruri v3埋め込み＋RRF統合＋時間減衰で検索精度と実運用性を両立しています。
-関連: <https://zenn.dev/noprogllama/articles/7c24b2c2410213>
+関連: [Zenn記事](https://zenn.dev/noprogllama/articles/7c24b2c2410213)
 
 ### ポイント
 「毎回前提共有から始まる」を解消する、現場寄りのメモリ実装例です。
@@ -35,7 +35,7 @@ Hugging Modelsの投稿では、生成AIの安全性・事実性向上を狙うG
 
 ### 深掘り
 スレッド追跡で、単発告知ではなく複数投稿で用途説明（安全チャットボット、ファクトチェック、モデレーション）を展開していることを確認。Hugging Face上では、Granite 4.0 Micro向けに以下4機能のLoRAが提示されています：Guardian Core / Factuality Detection / Factuality Correction / Policy Guardrails。
-関連: <https://huggingface.co/ibm-granite/granitelib-guardian-r1.0>
+関連: [Hugging Face モデルページ](https://huggingface.co/ibm-granite/granitelib-guardian-r1.0)
 
 ### ポイント
 モデル単体の性能競争から、運用レイヤーの安全部品化へ重心が移っています。
@@ -51,7 +51,7 @@ Hugging Modelsの投稿では、生成AIの安全性・事実性向上を狙うG
 
 ### 深掘り
 スレッド内の追記投稿で、Project/Paper/Codeの3点リンクが補完されていることを確認。arXivでは、逆過程アンロールを避けるforward-process RLとnegative-aware fine-tuning、長尺向けrolling KV-cache訓練を中核手法として提示。GitHubリポジトリは同日公開で、主要依存や対応ベースラインを明示しています。
-関連: <https://arxiv.org/abs/2603.17051> / <https://github.com/franklinz233/Astrolabe>
+関連: [arXiv](https://arxiv.org/abs/2603.17051)、[GitHub](https://github.com/franklinz233/Astrolabe)
 
 ### ポイント
 「高速生成を維持しながらRL整合」という、実装現場に効く研究トレンドです。
@@ -82,7 +82,7 @@ FRONTEOと東大先端研が、研究セキュリティをテーマにした産
 
 ### 深掘り
 プレスリリースでは、警視庁・大学・企業の登壇、ハイブリッド開催、AIによるリスク可視化事例を含むプログラム構成を確認。政府の研究セキュリティ方針を背景に、法令対応から“自律的防御”への移行が論点化されています。
-関連: <https://www.fronteo.com/news/pr/20260319>
+関連: [FRONTEOプレスリリース](https://www.fronteo.com/news/pr/20260319)
 
 ### ポイント
 AI導入の議論が、開発効率だけでなく研究ガバナンスにも拡張しています。