AI知識

クロード・コードは、これまでで最も楽しいAIエージェントのワークフローのひとつである。指示されたコードの編集や即興ツールの開発を煩わしくなくするだけでなく、それを使う経験自体が楽しいとさえ言われている。開発者に突発的なストレスを与えることなく、興味深いタスクをこなすのに十分な自律性を備えている。.

Retrieval Augmented Generation (RAG)に基づく知識ベースアプリケーションを構築する際、ドキュメントの前処理とスライシング（チャンキング）は、最終的な検索結果を決定する重要なステップである。オープンソースのRAGエンジンRAGFlowは様々なスライシング戦略を提供しているが、その公式ドキュメントには手法の詳細や具体的なケースに関する明確な説明がないため、開発者に多くの混乱を招いている。.

RAG（Retrieval Augmented Generation）システムを構築する際、開発者はしばしば次のような不可解なシナリオに遭遇する。 あいまいなスキャンに直面したとき、モデルが確信を持って完全に正しくないコンテンツを与えてしまう。 数式中の和記号 “Σ ”が文字 “E ”として誤って認識される。 文書の透かし.

まずは簡単なタスクから始めよう。 ユーザーが、“ねぇ、明日ちょっと同期してみない？”と言ったとする。 プロンプト・エンジニアリングだけに頼るAIなら、“はい、明日で結構です。何時に予約しますか？” と答えるかもしれない。 この返答は正しいが、機械的で...

要旨 大規模言語モデル（LLM）の出現は、生成モデルを使用して情報を収集し、要約してユーザーのクエリに回答する検索エンジンの新しいパラダイムを切り開いた。我々は、正確でパーソナライズされた回答を生成するGenerative Engines (GEs)のフレームワークの下でこの新しい技術を統合し、Googleや...といった従来の検索エンジンに急速に取って代わる。.

Manusプロジェクトの初期、チームは重大な決断に迫られた。オープンソースのモデルをベースにエンドツーエンドのエージェントモデルを訓練すべきか、それとも最先端のモデルの強力な「コンテキスト学習」機能を活用してエージェントを構築すべきか。 10年前にさかのぼれば、自然言語処理分野では開発者に選択肢すらなかった。BERTの時代には、どんなモデルでも...

RAGやAIエージェントのようなAIシステムを構築する場合、検索品質はシステムの上限を決定する鍵となる。開発者は通常、キーワード検索とセマンティック検索の2つの主要な検索技術に頼っている。 キーワード検索（例：BM25）：高速で完全一致が得意。しかし、ユーザーの質問の文言が変わると、想起率が低下する。 ...

会話の内容をいつも忘れてしまい、毎回最初から話し始めなければならない友人とのコミュニケーションは、間違いなく非効率的で疲れるものだ。しかし、現在のほとんどのAIシステムでは、まさにこれが普通なのだ。それらは強力だが、一般的に重要な要素である「記憶」が欠けているのだ。 真に学習し、進化し、協力できるAIインテリジェンス（エージェント）を構築するためには、記憶は...

大規模言語モデル（LLM）のAPIコールから、自律的で目標駆動型のエージェント型ワークフローまで、AIアプリケーションのパラダイムに根本的な変化が起きている。オープンソースコミュニティはこの波において重要な役割を果たしており、特定の研究タスクに焦点を当てたAIツールが数多く生まれている。これらのツールは ...

強化学習（RL）のすべてを学び、UnslothとGRPOを使用して独自のDeepSeek-R1推論モデルをトレーニングする方法を学びます。初心者からマスターまでの完全ガイドです。 RLとは？ RLVRとは？ PPOとは？ GRPOとは？ RLHFとは？ RFTとは？...

随着大型语言模型技术的飞速发展和广泛应用，其潜在的安全风险日益成为业界关注的焦点。为了应对这些挑战，全球众多顶尖科技公司、标准化组织及研究机构纷纷构建并发布了各自的安全框架。本文将梳理并剖析其中九个具有代表性的大模型安全框架，旨在为相关领域...

大規模言語モデリング（LLM）研究の分野では、モデルの思考飛躍能力、すなわち創造性は、思考連鎖（Chain-of-Thought）に代表される論理的推論能力に劣らず重要である。しかし、LLMの創造性についての詳細な議論や有効な評価方法は、まだ相対的に不足している。

クロード・コードを使いこなす：最前線からのハンズオン・エージェント・コーディングのヒント クロード・コードは、エージェント・コーディングのためのコマンドライン・ツールです。Agentic Codingとは、AIにある程度の自律性を与え、タスクを理解し、ステップを計画し、アクション（...

GPT-4.1 系列模型相较于 GPT-4o，在编码、指令遵循和长上下文处理能力上有了显著进步。具体来说，它在代码生成和修复任务上表现更优，能更精确地理解并执行复杂指令，并且可以有效处理更长的输入文本。这份提示工程指南汇集了 OpenAI ...

1. 引言 在当今信息爆炸的时代，大量知识以表格形式存储于网页、维基百科和关系型数据库中。然而，传统的问答系统往往难以处理跨多个表格的复杂查询，这成为人工智能领域的一大挑战。为了应对这一难题，研究人员提出了 GTR (Graph-Table...

随着大型语言模型 (LLM) 能力的飞速发展，传统的基准测试，如 MMLU，在区分顶尖模型方面逐渐显现出局限性。仅仅依靠知识问答或标准化测试，已难以全面衡量模型在真实世界交互中至关重要的细微能力，例如情商、创造力、判断力和沟通技巧。正是在这...

大規模言語モデル（LLM）の開発は急速に変化しており、その推論能力は知能レベルを示す重要な指標となっている。特に、OpenAIのo1、DeepSeek-R1、QwQ-32B、Kimi K1.5のような長い推論能力を持つモデルは、複合問題を解くことによって人間の深い思考プロセスをシミュレートする...

引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其强大的语言理解和生成能力使其在多个领域得到了广泛应用。然而，LLMs 在处理需要调用外部工具的复杂任务时，仍然面临诸多挑战。例如，当用户询问“明天我目的地的天气如何...

Pythonのエコシステムは、古典的なpipやvirtualenvから、pip-toolsやconda、最新のPoetryやPDMに至るまで、パッケージ管理や環境管理ツールに常に事欠かない。それぞれのツールにはそれぞれの専門分野があるが、開発者のツールチェーンを断片化し複雑にしてしまうことが多い。 今、 ...