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- Weekly AI Agents News!
- ぶっちゃけて話すための場作り
- RAG ソリューションの設計と開発
- Japanese Common Crawl LLM-jp Corpus v2
- #AWSSummit 2024 オンデマンド配信一覧表を作ってみました
- Claude 3.5 SonnetとGPT-4oのデータ分析性能の比較
- Azure AI Document Intelligence入門【Resultパラメータ解説付き！】
- [翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
- chatgpt-artificats
- 生成 AI の評価方法
- 埋め込みモデル学習と評価ための4つのクラスタリングデータセットの公開
- DeepEval
- IT エンジニアが対人関係でしくじらないために
- 名古屋弁LLM
- HiddenLayer Model Scanner helps developers assess the security of open models in the model catalog
- AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！（2024/6月版）
- BedrockUpdatesPost-GW Summary
- 「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました
- RAG評価ツールの "RAGAS" を使って、RAGパイプラインの性能を測定する
- 宇宙一早くAmazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門の献本が届いたので 感想をしみじみ語る
- プロンプトの試行錯誤をラクにしたい！プロンプトのマネージメントツールの調査
- 最新のClaudeアプデ内容(claude3.5, artifacts, projects機能)について解説してみた
- LangGraph v0.1 と LangGraph Cloud の概要
- Gemini API の Code Execution
- Gemma 2 の 概要
- 【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！
- Finding GPT-4’s mistakes with GPT-4
- Bedrockが前処理なしにドキュメントを読めるようになったのでできることを整理しました
- マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま
- 全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
- 入社10日でスタート！松尾研究所の数理最適化勉強会
- 「よーしパパ、Ollama で Llama-3-ELYZA-JP-8B 動かしちゃうぞー」
- [06/22~06/28] 生成AI Weekly News #43｜Figma AI 登場！
- 5W1H ～LLM活用プロジェクトを推進するうえで考えるべきこと～
- 初心者向けの生成 AI
- 大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
- Announcing updates to the AWS Well-Architected Framework guidance
- さらなるアウトプットに、Let's ライトニングトーク！ ― LTのやり方
- Microsoft Research が開発した GraphRAG: 企業の非公開データ分析を革新する LLM 技術
- 【Gemini本発売記念】npaka による マルチモーダルとローカルLLMの現在と未来
- 楽ありゃ苦もあるモノレポ化
- フロントエンドの Monorepo をやめてリポジトリ分割したワケ
- 120リポジトリを1つのMonorepoに統合した理由
- codebase-explainer
- Claudeの新機能「Artifacts」で全自動ゲーム制作させてみた
- Ollamaで始めるGoogle Gemma 2～高性能言語モデルの実践ガイド～《LangChain・LlamaIndex》
- ローカルNeo4jとOllamaを使用したGraphRAGアプリケーション
- Claude の Projects にライブラリのリファレンスを丸ごと入れてみる
- HippoRAG Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models
- Open SoraをGoogle Colabで動かして高速動画生成
- Mesop
WandB LaunchのSageMaker連携によるLLMの自動評価
Weekly AI Agents News!
ぶっちゃけて話すための場作り
RAG ソリューションの設計と開発
Japanese Common Crawl LLM-jp Corpus v2
https://gitlab.llm-jp.nii.ac.jp/datasets/llm-jp-corpus-v2-ja_cc_all
#AWSSummit 2024 オンデマンド配信一覧表を作ってみました
Claude 3.5 SonnetとGPT-4oのデータ分析性能の比較
Azure AI Document Intelligence入門【Resultパラメータ解説付き！】
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
chatgpt-artificats
生成 AI の評価方法
埋め込みモデル学習と評価ための4つのクラスタリングデータセットの公開
DeepEval
- Pytestのように記述できるLLMの評価ライブラリ
IT エンジニアが対人関係でしくじらないために
名古屋弁LLM
HiddenLayer Model Scanner helps developers assess the security of open models in the model catalog
- オープンモデルのセキュリティリスクと脅威を特定するHiddenLayerモデルスキャナの紹介記事
AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！（2024/6月版）
BedrockUpdatesPost-GW Summary
「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました
RAG評価ツールの "RAGAS" を使って、RAGパイプラインの性能を測定する
宇宙一早くAmazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門の献本が届いたので 感想をしみじみ語る
プロンプトの試行錯誤をラクにしたい！プロンプトのマネージメントツールの調査
- Langfuse
- Langchainとのインテグレーションがスムーズ
- GUIでプロンプトを試せるのは課金グレードのみ
- Agenta
- スピリットビューでプロンプトを並べて同時にRunできる
- Promptfoo
最新のClaudeアプデ内容(claude3.5, artifacts, projects機能)について解説してみた
LangGraph v0.1 と LangGraph Cloud の概要
Gemini API の Code Execution
Gemma 2 の 概要
【都知事選2024】AIによるマニフェストへの質疑応答システム「AIあんの」の裏側を公開します！
Finding GPT-4’s mistakes with GPT-4
https://openai.com/index/finding-gpt4s-mistakes-with-gpt-4/
- ChatGPTのコードエラーを検出するモデルCriticGPTを公開した
Bedrockが前処理なしにドキュメントを読めるようになったのでできることを整理しました
マルチエージェントで性能が上がったText-to-SQLのいま
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
入社10日でスタート！松尾研究所の数理最適化勉強会
「よーしパパ、Ollama で Llama-3-ELYZA-JP-8B 動かしちゃうぞー」
[06/22~06/28] 生成AI Weekly News #43｜Figma AI 登場！
5W1H ～LLM活用プロジェクトを推進するうえで考えるべきこと～
- リリースが先の場合は現状モデルに合わせてプロンプトチューニングする必要はない
初心者向けの生成 AI
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
Announcing updates to the AWS Well-Architected Framework guidance
- フレームワークガイダンスの更新と改善が実施された
さらなるアウトプットに、Let's ライトニングトーク！ ― LTのやり方
Microsoft Research が開発した GraphRAG: 企業の非公開データ分析を革新する LLM 技術
- LLMが知識グラフを生成し、生成した知識グラフはボトムアップクラスタリングを用いて意味的に関連するエンティティをグループ化する
- 質問に加えて、知識グラフとクラスタリング結果から関連データを取得し、その情報も活用してLLMは回答する
【Gemini本発売記念】npaka による マルチモーダルとローカルLLMの現在と未来
楽ありゃ苦もあるモノレポ化
フロントエンドの Monorepo をやめてリポジトリ分割したワケ
120リポジトリを1つのMonorepoに統合した理由
codebase-explainer
Claudeの新機能「Artifacts」で全自動ゲーム制作させてみた
Ollamaで始めるGoogle Gemma 2～高性能言語モデルの実践ガイド～《LangChain・LlamaIndex》
ローカルNeo4jとOllamaを使用したGraphRAGアプリケーション
Claude の Projects にライブラリのリファレンスを丸ごと入れてみる
HippoRAG Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models
Open SoraをGoogle Colabで動かして高速動画生成
Mesop
- Googleが公開している簡単にwebUIを記述できるライブラリ
