1. 導入 AIによる高度な情報収集機能「DeepResearch」が、今、注目を集めています。 続きをみる

1. 「世界モデル」という表現の由来 続きをみる

1. はじめに - コーディングの風景が変わる日 「コードを書いているのは誰だ？」 続きをみる

序章：地球上で最も賢いAIの登場 続きをみる

こんにちは！私の仕事は個人の裁量が多いんですが、こういった仕事では効率的なプロジェクト・タスク管理術が必須ですよね。他の人からプロジェクト・タスクを管理されることが少ない分しっかり計画的にやっていく必要があります。 AIをつかってタスク管理は過去にもやっていたんですが、再契約したClaudeがまさにこの用途にぴったりで、さらに使いやすくなったで、方法をシェアします。似た方法は、ChatGPTやGeminiでもできますが、個人的にはClaudeが一番おすすめですね。 続きをみる

ことば〜コトのハ – 塾長の独り言zikuu.space 続きをみる

こんにちは！株式会社AI Nestです。 今回ご紹介する論文「Reasoning Does Not Necessarily Improve Role-Playing Ability」は、最新の大規模言語モデル（LLM）を用いたロールプレイングタスクにおいて、従来の推論技術が果たして必ずしも性能向上に寄与しないという挑戦的な主張を検証しています。従来、多くの研究がチェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought; CoT）や推論最適化技術により、モデルの全体的な推論能力を高めることができると主張してきました。しかし、本論文では、特にロールプレイングのような感情やキャラクター性が重要なタスクにおいて、これらの技術が逆効果となる可能性が示されています。 タイトル：Reasoning Does Not Necessarily Improve Role-Playing Ability URL：https://arxiv.org/abs/2502.16940 所属：The University of Hong Kong, Sea AI Lab 著者：Xiachong Feng, Longxu Dou, Lingpeng Kong 続きをみる

ポイント 続きをみる

ドキュメントの理解を支援するAIツール「Coral AI」を試してみました。 引用部分をハイライトで表示する機能や、用意されているプロンプトの各種テンプレートが便利であり、論文読解などが捗りそうなツールだと感じました。 # 詳細 https://x.com/miya00907380/status/1895232441398264294 続きをみる

はじめに 近年、GPTシリーズやLlama 2、PaLM 2といった大規模言語モデル (LLM) が登場し、様々な業界で注目を集めています (Guide to LLM Fine Tuning for Enterprises | Snorkel AI)。しかし、これらのモデルはあくまで汎用的な知識に基づいており、企業固有の専門知識やニーズに対しては「広く浅い」能力しか持ちません (Guide to LLM Fine Tuning for Enterprises | Snorkel AI)。新入社員になぞらえると、基本的な業務はこなせても社内固有の事情には詳しくない状態です。このギャップを埋め、組織の問題解決に直結する性能を引き出すには、ファインチューニング（微調整）による追加訓練が不可欠です。 LLMを企業内データでファインチューニングすれば、モデル内部にドメイン知識を組み込むことができます。これは、外部データベースから情報を検索して回答するRAG（Retrieval Augmented Generation）とは対照的です。RAGは追加学習不要で手軽な反面、検索精度や知識ベースの質に性能が左右されるという限界があります (Fine tuning LLMs for Enterprise: Practical Guidelines and Recommendations)。実際、ある研究では社内文書に直接ファインチューニングしたモデルは、RAG方式よりも簡潔で的確な回答を生成できたと報告されています (Fine tuning LLMs for Enterprise: Practical Guidelines and Recommendations)。加えて、ファインチューニングしたモデルをオンプレミスで運用すれば、機密データをクラウドに送信せずに済み、応答遅延も抑えられるというメリットがあります (Fine tuning LLMs for Enterprise: Practical Guidelines and Recommendations)。このような理由から、社内課題の解決にLLMを活用したい企業は、ドメインに特化したモデルへの需要を高めています (Fine tuning LLMs for Enterprise: Practical Guidelines and...

I.はじめに 昨日2025年2月25日、Anthropic社はClaude 3.7 SonnetとClaude Code(プレビュー版)をリリースしました[1]。 素晴らしく未来を感じさせるものでしたので、感動を共有するために速報記事をしたためました。 続きをみる

WindsurfとはCodemium社が公開しているAIエージェントを搭載したAI開発エディターで、最近話題のCursorと双璧をなすとても優れたものです。 このエディタに搭載しているCascadeは驚くほどにスマートで、筆者もこの虜になっています。 "AI駆動開発"はClaude3.7やGPT4.5などのLLMだけでなく、そのLLMの力を最大限発揮するようなRAG(検索拡張的なシステム）も重要で、このWindusrfはRAGの力がとても強力です。RAGについてこの動画で説明するのは長くなるので、よろしければこの動画をみていただくとと思います。 続きをみる

おはようございます！今週もよろしくお願いします。先週は朝にグローバルとのミーティングが入って、かなりバタバタしてしまい更新したいネタはあったんですが、更新できずでした。失礼しました。今週も明日、明後日とクライアントのサポートで外勤になるので、更新頻度は少なめとなってしまいます。。。まあ仕事が忙しいことは良いことだと思います。その分、中身の濃い配信を心がけたいと思います。しかし、急に寒くなりましたね。ちょっと体がついていかないですが、皆さん、大丈夫でしょうか？そろそろ春物がいるなと思っていたところでしたが、ちょっと早かったみたいですね。ただ今週、どこかで春物を手に入れに行こうと思っていました。春に向けて体重もそろそろ落としたいと思います。さてさて本日は「テクノロジーネタ～Claude 3.7 Sonnetとは？最新のハイブリッド推論モデル」です。 Claude 3.7 Sonnetとは？ 続きをみる

コインチェック マーケティング部の岡田(@sampling2x)です。 SEOならぬLLMO（Large Language Model Optimization）について少し調べたので、備忘録としてまとめました。 続きをみる

はじめに 続きをみる

こんにちは、AIニュースのエナガです☺ 続きをみる

2025.3.3 今回のインフルエンザは、様々なものを私にプレゼントしてくれました。 続きをみる

AIの力で考えるプロセスを再現！シンプルな言語モデルを推論型に変える実験 AIは今や身近な存在になり、質問に答えたり、文章を作ったりといった便利なツールとして使われることが増えています。 でも、AIには実は大きく分けて2つのタイプがあることをご存じでしょうか？ 続きをみる

はじめに こんにちは！株式会社AI Nestです。 続きをみる

🚀 AI業界の進化が止まりません！ 今週もAIに関する大きな発表が相次ぎ、多くのツールや技術が登場しました。この記事では、特に注目すべきAIニュース25選を詳しく解説していきます。 続きをみる

追記 テキストよりも音声で聞きたい方や、ながら作業でインプットしたい方はこちらからWebで聞けます⏬ 続きをみる

こんばんは、凪ラボです。 今日はAIの基礎中の基礎から説明していきたいと思います。 なんで基礎を今更？と思うかもしれませんが、 AIと一括りに言ってもその範囲はとても幅広いものになりました。 続きをみる

こんにちは、New牛です。 世の中に様々なLLMが登場し、LLMを組み込んだ医療AIを開発するにしてもどのLLMを選べば良いのか選択が難しい⋯という嬉しい悲鳴が聞こえてくるようになりました。しかしながら、実際に多くの医師に使用してもらってどのLLMが最も適しているのかを評価することは容易ではありません。 続きをみる

普段はあまり意識しない「句読点」や「冠詞」といった小さな単語が、実はLLMの文脈理解や情報伝達に大きな影響を与えているとしたら驚きませんか？ 今回ご紹介するのは、LLMの内部構造をじっくりと「観察」するための新たな解析フレームワーク「LLM-Microscope」に関する研究です。実験結果を通じて、あまり重要視されていなかった句読点や冠詞などが意外なほど大きな役割を担っていることが明らかになりました。 続きをみる

背景 X で Claude に XML を作ってもらって、Draw.io にインポートすると図を一発で作れるとあったので作ってみたかった 続きをみる