OpenAI社の次世代AIモデル：Project Strawberry
概要 OpenAIのProject Strawberryは、従来のAIモデルを超越し、先進的な推論能力と人間の感情に共鳴する能力を統合することを目指した革新的な取り組みです。2015年12月にE...
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AIにおけるデータ拡張技術 (Data Augmentation)
概要 人工知能（AI）におけるデータ拡張技術は、既存のデータセットから新しいデータを人工的に生成する技術を指し、これによりAIモデルの性能と堅牢性を向上させます。追加のデータ収集を必要とせずにト...
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STORM: スタンフォード大学が開発したAIツールは、強力なWikipedia生成エンジン
STORM: スタンフォード大学が開発したAIツールは、強力なWikipedia生成エンジン STORM: スタンフォード大学開発のAI搭載ライティングアシスタント STORMとは？ STORM...
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Huang’s Lawについて(AI業界におけるMoore’s Lawムーアの法則)
Created: July 18, 2024 11:52 AM Updated: July 18, 2024 12:02 PM Huang's Lawとは何か？ Huang's Lawは、NVI...
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「AIエージェントとは？」 のブログ記事をPerplexityで書かせる（1分以内に完成！）
「AIエージェントとは？」 のブログ記事をPerplexityで書かせる（1分以内に完成！） Created: July 17, 2024 6:01 PM Updated: July 17, 2...
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Apple Intelligenceは内部でどのように動いているのか、の考察
How does Apple Intelligence Really Work? | Medium 元ネタ：https://medium.com/@ignacio.de.gregorio.nob...
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DSPyの紹介: Signal Processing技術を採用したマシンラーニング向けPythonライブラリ→時系列データをサポート、RAG開発に有効
DSPyの紹介: Signal Processing技術を採用したマシンラーニング向けPythonライブラリ→時系列データをサポート、RAG開発に有効 Intro to DSPy: Simple...
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ナレッジグラフ: 技術的概要とアプリケーション
ナレッジグラフとは何か？ ナレッジグラフは、現実世界のエンティティ（オブジェクト、イベント、状況、概念）とそれらの間の関係のネットワークです。コンピュータが理解できる形で知識を表現するデータのグ...
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Self-RAGについて
Self-RAG: 自己反省による検索強化生成 Self-RAGは、検索強化生成（RAG）モデルのパフォーマンスを向上させるための新しいアプローチであり、大規模言語モデル（LLM）が情報の検索時...
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Chameleon：Meta社の新しいマルチモーダルファウンデーションモデルについて
Chameleon、Metaのミックスモーダルファウンデーションモデル 元ネタ：https://generativeai.pub/chameleon-metas-mixed-modal-foun...
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Complexity-NetとAdaptive-RAGの技術でRAGの推論性能を大幅に最適化／向上する
元文献: Enhancing Language AI: When to Use Small, Large or Retrieval-Augmented Models | by Anthony A...
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マルチエージェント型のブログ作成システムをCrewai と Ollama で作る
Create a Blog Writer Multi-Agent System using Crewai and Ollama 元記事：https://medium.com/the-ai-for...
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AIマルチエージェントのアーキテクチャを人の体と比較
元ネタ：https://medium.com/superstringtheory/anatomy-of-an-ai-multi-agent-e2cfedc3b050 AIマルチエージェントの構造...
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GPT-4oに対抗しうるオープンソースでローカルのエッジサーバに実装できるLlama 3-V：おまけにGPT-4の1/100のサイズのモデルでトレーニングコストはたったの$500?!
Llama 3-V: Matching GPT4-V with a 100x smaller model and 500 dollars 元ネタ：https://aksh-garg.medium...
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AIエージェントのみでBPO (Business Process Outsourcing) 企業を作り上げる方法：Dify+Ollama+Llama3+Groqで顧客サポート窓口業務を完全自動化
How I Built A Simple ‘BPO’ Company, All AI Employees (All Local) 元記事：https://ai.plainenglish.io/h...
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Agent AI時代の到来：LangChain, LlamaIndex, AWS, Gemini, AutoGen, CrewAI, Agent protocol それぞれのAIエージェントの実装方法の紹介
Agent AI：エージェントベースのAIシステムの時代の到来とその基本設計（計画 - ツール - 記憶） Tags: staged for publishing URL: https://me...
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Llama3で開発チーム向けのCopilotを構築する
Llama3で開発チーム向けのCopilotを構築する Building Private Copilot for Development Teams with Llama3 https://pu...
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AutoGenの現時点での課題を整理
AutoGen isn’t Practical for Real-world Applications, Yet Why AutoGen is Impractical with the Curr...
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なぜChatGPT-4oが他のLLMと根本的に違うのか？ - マルチモーダルの仕組み
What Makes ChatGPT-4o Special? 元ネタ：https://medium.com/@ignacio.de.gregorio.noblejas/what-makes-ch...
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高度なRAG検索戦略：クエリー書換え
Advanced RAG Retrieval Strategy: Query Rewriting Introduction to several query rewriting strategi...
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