【最新】数理最適化×機械学習 物流分野への応用と可能性 youtu.be/lwGfqmzi-Cs?si… @YouTubeより
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【最新】数理最適化×機械学習 物流分野への応用と可能性
プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの違い。最近何回か聞かれたけどこれ見せるといいな。
🚨 Prompt engineering is dead. Context engineering is the new game. Anthropic just dropped their internal playbook and it changes everything: → Context is finite. Every token depletes attention budget. → Models lose focus as context grows (they call it "context rot") → Best…
ここだけの話。技術書はkindleではなくPDFで買え。 NotebookLMとoreilly本の組み合わせが最強すぎる。 購入→PDF保存→ NotebookLMがタイパ無敵 - マインドマップで全体像把握 - 音声解説で通勤時にインプット - レポートでがっつり詳細把握 - フラッシュカードで記憶力定着 - テストでアウトプット
他のエンジニアが1ヶ月以上かけても精度60%とかだったところを、2時間で95％以上に魔改造するような仕事をしている。 単純なLLMでは無理なことが大量にあるので、数式やアルゴリズムを駆使する必要があるのを意外とみんな知らない。
精度が上がらないと苦労されていたとある企業のAIモデルの精度を2時間作業して30%上げることに成功。 テストデータが少ないのでよくないが、前よりかは圧倒的に改善できて満足。
AIX（AIの体験価値）は本当に大事で、 技術的な観点からはAnthropicがAIがアプリ（ツール）を使いやすい環境をMCPとして規格を整えており、 AI同士の連携はGoogleがAgent2Agentという規格を整えようとしており、 AIが回す経済指標はOpenAIがGDPvalとしてこれも整えているんです。…
🚨 エージェント時代のWeb設計原則：経営層が知るべき真実 君のサイト、まだ「人間専用」ですか？ 2025年、Webトラフィックの過半数がAI。 これを読まないと、3ヶ月後に競合に抜かれます。 全15項目、5分で未来が見えるように書いた🧵👇
深いことに気づいてしまった。 データサイエンティスト、または、統計屋さんとしては、 （比較的）低次元データの分布に寄り添う思想がとても強いのですが、 AI, deep learning 屋さんとしては、多分、よく言われてるように、特徴抽出こそが本質で、…
私は電気系の学科で，データ分析どころか典型的な統計学の講義すら受けたことはありません． それでも，主成分分析のアルゴリズムを知った時は「使う道具は電子回路の設計とほとんど同じだ」と思いました．結局のところ，アプリケーションによらず本質的な数学は同じです． linear-tec.jp/products/soft/…
俺が求めてたのはこれよ！！ ChatGPTとCanvaを連携してスライド生成できるってことは近い将来Canva上で完結するってことですよね？？
弊社DMMのエンジニアによる、AIを活用したリファクタリングの事例です。 私が社内で実施した設計講座についても触れています。 『AIエージェントで挑んだ大規模リファクタリング』 developersblog.dmm.com/entry/2025/10/…
【AIが"空想"をやめ、コンピュータの"物理法則"を学び始めた。】 従来のコードAIは、膨大なコードを読んで「こう書くのが普通」という統計的な予測をしていました。…
【LLM推論を最大57.51倍高速化する並列デコード手法】 自己回帰デコードはnトークンでO(n)の逐次処理となりスループットが頭打ちになる。この課題に対し、拡散ベースのLLM（dLLM）の並列生成を生かすLearning to Parallel…
OpenAIがAgent Builderなんて名前をつけるもんだから誤解を招いてますが、エージェントとワークフローは別物です。 終了条件をLLMが決めるのがエージェント、人間が決めるのがワークフロー。 エージェントはツールコールの結果次第で止まるループなので、むしろシンプルなんですよ。Codexとか。
AIエージェントって、マジで思ってたのと全然違ってたんよな。最初はさ、「これやっといて」って一言言えば勝手に考えて勝手に動いてくれる、超万能なAI執事ができるんやと思ってたんよ。勝手にAPI叩いて情報集めて、結果まで出してくれる。夢みたいな未来がすぐそこまで来てるって、ほんと信じてたん…
【必見】OpenAIスタッフが実践する Codex 活用Tips OpenAIがDevDayで公開した、OpenAIスタッフも実践する最新のAIコーディングツール「Codex」の活用術。 具体的なワークフローが多数紹介されていたので、以下にまとめました:🧵
【ブラウザを直接操作するGemini 2.5 Computer UseがAPIで公開プレビュー】 Googleは、UIを直接操作するエージェントを構築できる「Gemini 2.5 Computer…
Playwrightが3つのAgentを公開した planner: アプリを探索し（加えてPRDを渡すこともできる）、テスト計画書（Markdown）を作成 generator: テスト計画書を実行可能なPlaywrightテストコードに変換 healer: 実行に失敗したテストを自動修復 Agents | Playwright htn.to/2nxDNb3t4o
Googleのワークフロー生成AI「Opal」が日本で使えるようになった！ Agent Builderに触発されたのか、Opalが15カ国からアクセスできるようになったそう Agent Builderは操作難しいけど、 Opalは日本語指示でワークフロー生成が自動でできるので激簡単 しかもGoogleが出してるので将来の連携も期待！
LLMの内部構造に興味がある方には必見のサイトがあります。このサイトでは、LLMの内部の仕組みを詳細に解説しながら、各処理を視覚的にわかりやすく可視化しています。とても興味深い内容です。
OpenAI Cookbook に Context Engineering のページが追加 コンテキストはモデルが一度に取り扱うことのできる入出力トークンの合計のこと。GPT-5 では 400k、それでも AI エージェントにおける継続的なマルチターンの対話ではコンテキスト管理が必要。 cookbook.openai.com/examples/agent…
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