パワポプレゼンの“あるある課題”鈴木一成氏：それでは始めたいと思います。突然ですが、みなさんはこんなパワポプレゼンの会議に直面したことはありますか？ スライドで準備した感はあるんだけれども、提案の中身が考えられていない。「提案の中身」より、「提案者が誰か」に影響を受けている。それから質疑応答や議論の時間が足りない。誰かがプレゼンを遮ると議論が脱線して、もっと時間が足りなくなる。あとは、会議後に参加していなかったメンバーにニュアンスを伝えるのが難しい。 これらは、パワポプレゼンならではの欠陥と言えます。なぜこういうことが起きるのかという問題の真因に迫ると、大きく3つほど挙げられます。 まず1つ目は、人が聞きながら考える・考えられることには限りがあるということです。意図していなくても、巧みにしゃべればある程度ごまかしが効いてしまう。 2つ目は、そもそも人が聞き取れるスピードにも限りがあります。
2025年1月20日、DeepSeekが推論モデルの「DeepSeek-R1-Zero」と「DeepSeek-R1」をMITライセンスの下でオープンソースとして公開しました。「R1」のトレーニングコストはOpenAIの推論モデル「o1」の約3％程度だとも伝えられたために、AIの開発に対する業界の見方を大きく変えたこのモデルについて、Apple、Microsoft、Automatticでの勤務経験があるアナリストのベン・トンプソン氏が解説しました。 DeepSeek FAQ – Stratechery by Ben Thompson https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/ 17 Thoughts About the Big DeepSeek Selloff - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/ne
DeepSeek-R1にも採用されたLLMチューニングのための強化学習手法 GRPO（Group Relative Policy Optimization）について考えたことをまとめます。 GRPO: DeepSeek-R1の強化学習ファインチューニング手法 前提手法：TRPO/PPO TRPO: Trust Region Policy Optimization PPO: Proximal Policy Optimization GRPOとPPOの差分：①アドバンテージ算出と②参照モデルからのKL距離制約 変更点①： アドバンテージAの算出方法 REINFORCE： 価値関数近似なし方策勾配法 PPO（Actor-Critic）： 価値関数近似あり方策勾配法 GRPO： スケーリングされたREINFORCE 変更点 ②： 参照モデル（SFTモデル）からのKL距離制約 従来は参照モデル制約は
酒を主食とする人々 作者:高野秀行本の雑誌社Amazonこの『酒を主食とする人々』は、数々の冒険・探検ノンフィクション(だけじゃないが)を世に送り出してきた高野秀行の最新刊だ。今回のテーマは、エチオピア南部に存在す、朝・昼・晩酒を飲んで──というか「食べて」暮らし、それ以外のものはほとんど食べないし飲まないという、酒を主食とする人々についての調査・探検である。 この酒を主食とする人々については、砂野唯による『酒を食べる』という先行書がある。砂野氏は10年以上この土地に通って調査を行っており、京都大学大学院で学び、博士号を取得した本職の生態人類学者である。その本によれば、エチオピア南部のデラシャという民族は栄養の大部分をパルショータと呼ばれる酒から得ていて、アルコール度数にして3〜4％くらいのこの酒を一日5リットルも飲むのだという。 それを読んだ高野さんは、実際に自分もデラシャの酒飲み生活を
生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行、バグや脆弱性を発見してくれるAIテストエージェント「Spark」登場 ドイツに本社を置き、コード分析ツールなどを提供するCode Intelligence社は、起動すればあとは生成AIが人間の介在なしに自律的にソフトウェアテストを生成し実行することで、対象となるソフトウェアのバグや脆弱性などを発見してくれるAIテストエージェント「Spark」を発表しました。 An exciting milestone in software security testing: ???? ???????????? ???????? ?????, ??? ?? ???? ????? ???? ????? ???? ??????? ????? ???????????! Read the PR: https://t.co/wfuautln8i#AI
こんにちは。 id:skozawa です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2024 の 24 日目の記事です。 昨日は上村さんの 「LLM で Web 検索を効率化！- Web 検索エージェントとブラウザ拡張によるアプローチ」 でした。 背景 エンジニアのマネジメント領域 TL の見直し EM と TL の役割定義 キャリアパスの見直し まとめ 背景 Gunosy にはエンジニアマネージャー（EM）とテックリード（TL）、リードエンジニア（LE）という役職があります。 LE については以前に定義しましたが、EM と TL については役割分担が明確化されておらず、EM に負荷が集中しがちになるという課題があったため、役割を見直すことにしました。 EM と TL の役割を再定義し、TL は役職から役割に変更しました。 また、それに伴いキャリアパスを見直すことにし
はじめに こんにちは、エンジニアの奥田です。 私は新しいものが大好きです。新しいものは既存の問題を解決してくれたり、新しい視点を与えてくれたりするからですね。 新しい技術や商品、アプリ……どれも最高です！「早く知って遊びたい！」という気持ちがあります。 ただ、知らないことには遊べないので、私は情報収集に力を入れています。 この記事では、その一例として、私が普段どのように情報を集めているのか、ご紹介しようと思います。 日々の情報収集について ソフトウェアエンジニアは、フロントエンド、バックエンド、インフラ、データ分析、セキュリティ、モバイル開発、クラウドネイティブ、DevOpsなど、非常に幅広い領域を横断します。 すべてを追うことはできませんが、おもしろいサービスや技術などは頻繁に登場します。 新しい技術やサービスの概要や名前を知っておくだけでも、いざというときの問題解決に役立ったり、他のエ
(説明不足もあったのでちょい修正したよ) AI画像生成をやってみたいけど たくさんあってどれにしようか迷ってる人 色んなところで◯選とか言いつつ やたらといっぱい紹介して選択で困りませんか？ 私は3選にギュッとしました。 しかもリアル1選、イラスト1選、将来性1選なので 実質2選です。 3つともサーバーはサービス側持ちなので低スペPCや低スペスマホでも生成できるのが最大の利点です！上級者以外はハイスペPCでのローカル生成なんて不要だと思ってる。 リアルならImageFXリアルならImageFXが良いです。 GoogleのサービスなのでGoogleの本アカウントでも 安心して出来るのも嬉しい。 1日あたりの回数制限はあります。たぶん50回前後 前からリアル系ではトップクラスの表現力でしたが この数ヶ月でさらに急激な進化を遂げて 顔パターンや動作パターンが激増しました。 今日は成人式なので成人
はじめに 2025年はAIエージェントの年です。注目されているAIエージェントの一つが『AIが自動で自分のPC画面を操作』するBrowser Useというツールです。 Browser Useの面白さ Browser Useを使うと、AIが自動で自身のPC画面を操作することであらかじめ決めた目的を達成をしてくれます。 簡単な指示を出すだけで、自動でAIが色々操作してくれるのはキャッチーで衝撃的ですよね。 例えば下記のように完全自動でAIが記事を検索して記事の情報を取得してくれます。 簡単な指示でAIが自分で考えて画面操作をしてくれるのは近未来感ありますよね。 しかし、現場でAIを使いこなすには「AIがすごい」のレベルではまだ足りません。 実際に触ってみて何ができるのか？逆に何が苦手なのか？という肌感覚を持つことが非常に重要です。 そこで本記事は、その肌感覚を養うために実際にBrowser U
関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
このnoteは、2024年12月5日にpmconfで登壇させていただいた内容を再編したものです。 イベントの登壇テーマとしては、少し早くてニッチかもしれないと思ったのですが、登壇のスライドは本日時点で1万回以上見ていただいており、思いの外関心を持っていただけたのではないかと思っております。 概要私がLayerXで開発に携わっているバックオフィスAI SaaS「バクラク」では、「AIによって業務自体をなくす」という信念の元、開発を行なっています。 これは、2040年までに約20%にもなる日本の労働受給ギャップを技術によって解決するためです。 一方、AI機能の開発は容易ではありません。生成AIを始めとする技術革新により、デモ開発までの速度は驚くほど向上しましたが、顧客が価値を感じられる機能に至るまでは大きなギャップが存在します。 例えば、バックオフィス業務はミスなく完遂することが求められる一方
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は K3 Advent Calendar 2024 23日目の記事です 本記事では、趣味がSurveyで毎日論文漬けの僕から、論文の探し方・読み方のTipsを伝授します！ もちろん、研究分野によっても論文の書き方や特徴は変わってきます！基本的に普遍的なことを書くつもりですが、僕の専門であるコンピュータサイエンス・機械学習・コンピュータビジョン・自然言語処理の分野に依存した部分もたたあると思います！あくまで参考程度に、もし指導教員の話とコンフリクトしたら、そちら優先してマージしてください！ この記事を読んでる人の中には、来年度から研
追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け（分野問わず）：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o
o3は、高度な推論が可能な「o」シリーズの最新AIモデルで、o1の次世代モデルに当たる。o3の他にも、小型モデルに当たる「o3-mini」も開発。o3-miniは、o3よりも思考時間が短く、コスト効率も優れているという。同社はまず、2025年1月末ごろにo3-miniから一般提供を始める予定だ。 関連記事 ChatGPTに“月額3万円”の新有料プラン登場 最高性能の「o1 pro mode」などAIモデル＆ツール使い放題 米OpenAIは、新たな有料サービス「ChatGPT Pro」を発表した。現時点での同社の最高性能のAIモデル「OpenAI o1」を含む全AIモデルやツールを無制限で利用できる。 動画生成AI「Sora」ついに登場──OpenAIが提供 最大20秒の動画作成可能 ディープフェイク対策にも慎重 米OpenAIは12月9日（現地時間）、動画生成AI「Sora」を同日から提供
https://youtube.com/watch?v=Q_FtGfUV5u0https://youtube.com/watch?v=HVC6RL3TyZIhttps://youtube.com/watch?v=wEX1_NYoPlshttps://youtube.com/watch?v=7utuuiw7v0Uhttps://youtube.com/watch?v=9qN9EF-6IcIhttps://youtube.com/watch?v=K7kRDPmwzVIhttps://youtube.com/watch?v=AOux701nwCUhttps://youtube.com/watch?v=N6PR1n4Oyaohttps://youtube.com/watch?v=i2ZQ1OdfcHI 本当はもっと出したかったけど、URLを10件以上含んだ増田は投稿できないようだ。残念。
アンドパッドでバックエンドの開発をしているzigeninです。 この記事は ANDPAD Advent Calendar 2024の 11日目の記事です。 ここ数年、アンドパッドでは、海外のエンジニアも開発へ参画するようになりました。海外のメンバーとのやりとりは英語で行われます。 そういう状況なので、アンドパッドは、会社として社員の英会話の学習の支援をしています。 私も補助を受けたことがあり、それを契機に英語を日常的に学ぶようになりました。 私の働いているチームでは海外のエンジニアはいませんし、これからも海外メンバーと濃厚な関わりを持つ機会はなさそうです。 ただ、将来、なにかの拍子に海外関連の仕事を獲得できたら面白そうなので、まったりと英語学習を続けています。 今となっては、英語学習が毎日の習慣になり、毎日少しは英語を学ばないと落ち着かない体質になってしまいました。 本記事では、私の英語学
TOPICS 発行年月日 2025年01月 PRINT LENGTH 468 ISBN 978-4-8144-0101-7 原書 Building Multi-Tenant SaaS Architectures FORMAT Print PDF SaaS（Software as a Service）とは、ソフトウェアをクラウド環境などでホストし、ユーザーにサービスとして提供する形態のビジネスモデルです。マルチテナントとは、複数のユーザーが同一のリソースを共有するモデルや、それらを統一された体験を通じて管理する仕組みを指します。セキュリティや可用性、運用面などで独自の考慮事項が必要となりますが、インフラストラクチャコストの削減や運用効率の向上が見込めるため、近年その採用件数は右肩上がりに増加しています。本書は、エンジニア向けの本格的なSaaS解説本として、マルチテナントSaaSの概念、実践的
本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentless」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもAIエージェントとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事などをご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 最近、ソフトウェア開発で生成AIを使うことは当たり前になっています。（GitHub Copilot、Cursor、Devinなど、様々なツールがリリースされています。） 「AGENTLESS」は、ソフトウェア開発を自動化する、という文脈でLLMを使う際の、新しい手法
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