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大規模言語モデル(LLM)の進化と主要技術 はじめに近年、人工知能分野において大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい発展を遂げています。その性能は日々向上し、自然言語処理の様々なタスクで人間と同等、あるいはそれ以上の成果を出すようになりました。本記事では、LLMの技術的な発
2025年、AI技術の中間レビュー:RAGとAgentの進化の行方前回の年末総括から半年が経過し、年初に起きた大きな技術革新の波が次第に落ち着くにつれて、AIは再び発展の踊り場に入ったように見えます。これは**RAG(Retrieval-Augmented Generation
Cluade Codeの魔法の言葉+Cluade CodeとCursorを同時使いながらの感想
Cluade CodeおすすめのPrompt 1. 深い推論のための魔法の言葉think / think hard / ultrathink用途:アーキテクチャの選定、アルゴリズムのトレードオフ比較、リファクタリング前のプラン比較一文例:「think har
99%のAIエージェント開発企業は、完全に道を間違えかも知らない。では、エージェントはどのようにして成功できるのか?ある海外の自動車運転免許管理局(DMV)が、最新のAIアシスタントを導入し、運転免許証の更新といった新しいタスクを処理できると約束したとします。しかし、あるユ
Microsoft Mu :超小型専用AIエージェント用 言語モデル
Microsoft Mu:330Mパラメータの NPU 小型モデル — Windows 11 Settings 専用 AI エージェント用 Mu 言語モデル。330M パラメータと聞いて、最初は「こんなに小さくて何ができるの?」と思ったが、調べてみるとなかなか面白いことが分かった
AnthropicのDeepResearch完全Prompt:Lead、Search、Citation
以前の記事では、Anthropicが複数エージェントを使ってDeep Researchを実現した経験を共有しました。それに加えて、Anthropicは複数エージェントによる綿密なスケジューリングと共同研究のための思考プロセス全体をオープンソース化しています。この記事では、その核と
マルチエージェントによる「Research」はどんな仕組み?
Anthropicの新しい「Research」機能:複数エージェントによる共同研究Anthropicの最新ブログ記事によると、Claudeに新しく追加された「Research」機能は、複数エージェントの協調を通じて、オープンエンドな研究タスクに対応することを核としています。単一
はじめに人工知能(AI)分野において、環境を観察・理解・予測し、適切に行動するシステムの開発は長年の課題でした。この課題に対し、Meta AIの研究チームは自己教師あり学習を活用した革新的なビデオモデル「V-JEPA 2」を提案しています。このモデルは、インターネット上の大規模
大規模推論モデル(Large Reasoning Models, LRMs)は複雑な問題解決において一定レベルの性能向上を示したが、根本的限界及び拡張性問題が明確に現れているLRMsは問題難易度が高くなるほど推論過程が急激に崩壊する現象を示し、分析結果、推論努力(トークン使用量