- 100万トークン入力できるAI、Gemini 1.5 Proを使って超長文の文書について質問してみる
- Chat VectorでLLaVAを日本語対応させる
- Langchain統合のためのクックブック: Langfuse編
- CHI2024_summary_japanese.pdf
- Security consideration of Azure OpenAI with Retrieval Augmented Generative pattern (part 1 of 3)
- Google AI StudioでLLM比較
- LLM、AGI研究とAI安全性についての思案
- Weekly AI Agents News!
- AIエージェントは何から取り組む？社内取り組み紹介
- Copilot Studioに関するよくある質問
- Cloud SQL(MySQL)とSpring Bootの画像検索アプリケーション作成
- LangChain v0.2 の パッケージ構成
- 最近ローカルLLMがアツいらしい
- カラクリ、世界で初めてAWS TrainiumでMoEモデルを学習した「KARAKURI LM 8x7B Chat v0.1」を公開
- オブジェクトストレージにおけるファイルアップロードセキュリティ - クラウド時代に"悪意のあるデータの書き込み"を再考する
- ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
- マイクロソフトビルド BOOK OF NEWS 2024年5月21日～23日
- 「Copilot+ PC」とはなにか マイクロソフトが狙うUX変化とWindowsの再設計
- New generative AI app evaluation and monitoring capabilities in Azure AI Studio
- Announcing key updates to Responsible AI features and content filters in Azure OpenAI Service
- Announcing Azure OpenAI Service Assistants Public Preview Refresh
- ［速報］マイクロソフト、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のCognition AIと提携を発表。Azure上でDevinを提供へ
- ［速報］マイクロソフトが「Team Copilot」発表。生成AIが会議のファシリテーターやプロジェクト管理を実行
- ［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
- LangSmithを活用したRAGの評価・改善フローの整備
- 「Copilot+ PC」で使える新しいAI機能を一挙紹介！ 注目は時を戻せる「Recall」
- Microsoft、「AI Toolkit for VS Code」を発表
- GPT-4oとPhi-3でLLMとSLMの双方を取り込むMicrosoftのAI戦略
- Team「たぬき」開発振り返りメモ1: Scaling Lawに挑戦しようと準備する話
- 超速報！現地からお届けする Microsoft Build レポート
- Microsoft Build 2024の新発表10選【GPT-4o / Copilot / Phi】
- Claude 3でAWS試験を勉強してみた
- AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド
- 日本語テキスト埋め込みベンチマークJMTEBの構築
- ICRA2024 速報
- 50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
- 第一回 生成AIユースケース動向研究会ー生成AIの最新動向、そして教育現場における活用方法とは─
- マルチモーダル学習ライブラリ Heronと⾃動運転への応⽤
- Team「たぬき」開発振り返りメモ2: Scaling lawの壁は高かったという話
- Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話
- Azure 上でのシステム・アプリケーション監視の全体マップ
- 生成AIを巡る日本の現状は？ 東大・松尾教授の考察資料が無料公開 「1年間、日本は最善手を指し続けている」
- 一人称視点映像解析の基礎と応用（CVIMチュートリアル）
- 仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた
- ROS Japan UG #55 Planner特集！
- [05/18~05/24] 生成AI Weekly News｜Microsoft Buildをピックアップ
- LangChain with_structured_output メソッドによる構造化データ抽出
- Gemini API で 動画の質問応答 を試す
- 脆弱性トリアージガイドライン作成の手引き
- Key Guidelines for Writing Instructions for Custom GPTs
- Multimodal LLMs and foundation models in robotics
- News Recommendation with Category Description by a Large Language Model
- AI導入で企業が挫折するのはなぜ？―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか
- Streamlit 1.35.0の新機能紹介
- 個人開発OSSが世界に勝てなかった話
- Geminiでグラフを読み取らせて遊んでみる。
- ChatGPTの新データ分析機能がすごい！
- ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
- 製造業を巡る現状と課題 今後の政策の方向性
100万トークン入力できるAI、Gemini 1.5 Proを使って超長文の文書について質問してみる
Chat VectorでLLaVAを日本語対応させる
- liuhaotian/llava-v1.5-7b、elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b、 liuhaotian/llava-v1.5-7bを使った
Langchain統合のためのクックブック: Langfuse編
- @observe()デコレータを使うと、LangChain以外のコードもトレースできる
CHI2024_summary_japanese.pdf
Security consideration of Azure OpenAI with Retrieval Augmented Generative pattern (part 1 of 3)
Google AI StudioでLLM比較
- Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Proの3つを比較した記事
LLM、AGI研究とAI安全性についての思案
Weekly AI Agents News!
- How Far Are We From AGI?
- AGIの定義、目標、発展ロードマップを示した論文
AIエージェントは何から取り組む？社内取り組み紹介
- エージェント開発で大事なのは、人間ならどう考え、どう判断するかを常に医自問自答すること
- マルチエージェントで実行する場合は、サブタスク担当者にメインタスクに関する情報を与える必要がある
Copilot Studioに関するよくある質問
Cloud SQL(MySQL)とSpring Bootの画像検索アプリケーション作成
LangChain v0.2 の パッケージ構成
- langchainパッケージ
- 認知アーキテクチャを構成する
- chain、agent、Retrieval strategiesが含まれる
最近ローカルLLMがアツいらしい
- GPTのAPIはOpenAIのサービスと比べるとどうしても高くなる
- Llama.cppは4bitぐらいまで量子化しても性能の劣化はほぼない
- vLLMはバッチ推論だとスループットがかなりよい
- vLLMは複数台クラスタでの推論をサポートしている
カラクリ、世界で初めてAWS TrainiumでMoEモデルを学習した「KARAKURI LM 8x7B Chat v0.1」を公開
- 開発費30魔万円で構築した
- 総パラメータ数467億、推論時のアクティブパラメータ数129億の大規模言語モデル
オブジェクトストレージにおけるファイルアップロードセキュリティ - クラウド時代に"悪意のあるデータの書き込み"を再考する
ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
- Binary Embeddingを採用すると、容量を削減しながら、精度を維持できる
マイクロソフトビルド BOOK OF NEWS 2024年5月21日～23日
「Copilot+ PC」とはなにか マイクロソフトが狙うUX変化とWindowsの再設計
- 「この間のあれ、どこにやったっけ」という質問を投げて、その情報やファイルを見つけられるようにするRecall機能が有効になる
New generative AI app evaluation and monitoring capabilities in Azure AI Studio
- Azure AI Studioでの評価について説明した記事
Announcing key updates to Responsible AI features and content filters in Azure OpenAI Service
- Azure OpenAI Studioのコンテンツフィルターについてまとめた記事
Announcing Azure OpenAI Service Assistants Public Preview Refresh
- Assistants APIの更新内容についてまとめた記事
［速報］マイクロソフト、自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のCognition AIと提携を発表。Azure上でDevinを提供へ
［速報］マイクロソフトが「Team Copilot」発表。生成AIが会議のファシリテーターやプロジェクト管理を実行
［速報］GitHub Copilot extensions発表。CopilotがDockerやAzureなどサードパーティの専門家へ拡張、プログラマの質問に答えてくれる
LangSmithを活用したRAGの評価・改善フローの整備
「Copilot+ PC」で使える新しいAI機能を一挙紹介！ 注目は時を戻せる「Recall」
Microsoft、「AI Toolkit for VS Code」を発表
GPT-4oとPhi-3でLLMとSLMの双方を取り込むMicrosoftのAI戦略
Team「たぬき」開発振り返りメモ1: Scaling Lawに挑戦しようと準備する話
超速報！現地からお届けする Microsoft Build レポート
Microsoft Build 2024の新発表10選【GPT-4o / Copilot / Phi】
- MaaSでNTT Dataのモデルが利用できるようになった
Claude 3でAWS試験を勉強してみた
- サービス間の違いや使い分けを理解するためにBedrockを使う
AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド
- プロンプトの例
日本語テキスト埋め込みベンチマークJMTEBの構築
- 日本語テキスト埋め込みベンチマークが公開された
- 評価コードも公開されている
- スライドも公開されている
ICRA2024 速報
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
第一回 生成AIユースケース動向研究会ー生成AIの最新動向、そして教育現場における活用方法とは─
- 生成AIは80点ぐらいの回答を引き出せるツール
マルチモーダル学習ライブラリ Heronと⾃動運転への応⽤
- 高度な自動運転には資格情報と言語理解の融合が必要
Team「たぬき」開発振り返りメモ2: Scaling lawの壁は高かったという話
- ウェブサイトの文章は必ずしも質が高くない
- 日本語ファインチューニングのデータが足りない
- Mixtral 8x22bによって60-70点くらいの回答が生成される
Zodスキーマでプロンプト生成を行い構造化データを自由自在に扱えて、LLMプロダクト開発が圧倒的に効率化した話
Azure 上でのシステム・アプリケーション監視の全体マップ
生成AIを巡る日本の現状は？ 東大・松尾教授の考察資料が無料公開 「1年間、日本は最善手を指し続けている」
一人称視点映像解析の基礎と応用（CVIMチュートリアル）
仕事の進め方がグダグダの会社はどうすればいいのか、「プロジェクトマネジメントの基本が全部わかる本」の著者に聞いてみた
ROS Japan UG #55 Planner特集！
[05/18~05/24] 生成AI Weekly News｜Microsoft Buildをピックアップ
- Edgeの新機能で動画をリアルタイムで翻訳してくれる
- 字幕も音声も
- 「RAGAPP」というシンプルなRAG可能なチャットアプリがOSSで公開された
LangChain with_structured_output メソッドによる構造化データ抽出
Gemini API で 動画の質問応答 を試す
- 「File API」は2GB未満のファイルを受信することが可能
- プロジェクトごとに20GBのファイルを保存できる
- ファイルは2日間有効
脆弱性トリアージガイドライン作成の手引き
Key Guidelines for Writing Instructions for Custom GPTs
https://help.openai.com/en/articles/9358033-key-guidelines-for-writing-instructions-for-custom-gpts
Multimodal LLMs and foundation models in robotics
News Recommendation with Category Description by a Large Language Model
AI導入で企業が挫折するのはなぜ？―AI「以外」の壁にどう立ち向かうか
- 100%の出力ができないため、AIの出力を人間がレビューするという業務フローに変えた
- 業務プロセス全体で生産性が良くなっているかをで評価
Streamlit 1.35.0の新機能紹介
個人開発OSSが世界に勝てなかった話
Geminiでグラフを読み取らせて遊んでみる。
ChatGPTの新データ分析機能がすごい！
ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
製造業を巡る現状と課題 今後の政策の方向性
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/seizo_sangyo/pdf/016_04_00.pdf
