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Anoop Kotha(OpenAI), Julian Lee(OpenAI), Eric Zakariasson, et al. GPT-5, our newest flagship model, represents a substantial leap forward in agentic task performance, coding, raw intelligence, and steerability. While we trust it will perform excellently “out of the box” across a wide range of domains, in this guide we’ll cover prompting tips to maximize the quality of model outputs, derived from o
文:D-JEDI理事 熊田安伸 ことしのニュース界隈のトレンドワードの1つは「OSINT(Open Source Intelligence)」でしたよね。公表されているデータを利用することで、何が起きていたのかを白日の下にさらすテクニック。かつて「報道」とは訓練されたジャーナリストだけがなし得る専売特許のようなものでしたが、OSINTは誰でもそれができる可能性を開きました。 象徴的な存在が、今や世界がその名を知る調査集団「ベリングキャット」。報道とは無縁の人たちも巻き込んで、ともにオープンソースからガンガンとロシアが隠したいことなどを暴いています。今回は彼らの最近の記事から、誰でも使えそうなテクニックを紹介してみますね。 記事の最後でオープンデータ活用のためのセミナーも案内していますので、ぜひご一読を。 手法の教科書のような記事「セブ湖畔の処刑」「セブ湖畔の処刑」は、ソーシャルメディアに投
OpenAIの最新オープンLLM「gpt-oss-20b」を、LM StudioをインストールしたM4 Pro搭載Macで動作確認してみました。 2025年8月5日、OpenAI社が オープンウェイト言語モデルの gpt-oss-120b と gpt-oss-20b をリリースしました。 OpenAI o3-miniに匹敵するとされ、16GB程度のVRAMで 動作するオープンモデル「gpt-oss-20b」を、 ローカルLLMの実行環境として LM Studio をインストールしたMac Mini(M4)環境で試す機会がありましたので、その手順と性能を紹介します。 実行環境 以下スペックの Mac mini 2024 を利用しました。 チップ Apple M4 Pro 12コアCPU 16コアGPU メモリ 24GBユニファイドメモリ RAM 24.00 GB VRAM 16.00 GB
はじめに EC2 上に立てた Stable Diffusion WebUI Forge(以下、SD WebUI)を使って、服を着せたマネキンの画像から、雑誌モデル風の人物画像生成を試してみました。 自分がアパレル系 EC サイトの担当者になった想定で、便利なツールを作れないかな?と試行錯誤してみた結果をまとめています。 服を着たマネキンの画像さえあれば、Inpaint で服自体は元画像のまま変えずに、いい感じの着用画像を生成できる!というところを目指しています。 成果物はこんな感じです。 元画像 生成された画像 やってみたこと 以下は工夫した点と、利用した技術についてです。 元の衣服はそのまま出力する 元画像を参考に画像を生成する、といえば img2img ですが、何も考えずに Inpaint すると画像全体が変わってしまいます。マネキンに着せた衣服は商品なので、細部が勝手に変わってしまう
2025.05.23 2025年夏の特別企画旅行商品「夏空に輝く星々と知をつなぐ 九州・福岡 with LEXUS」 お申込み受付を開始します! 2025.05.27 スタッフブログを更新しました 2025.05.17 スタッフブログを更新しました 2025.05.07 スタッフブログを更新しました 2025.04.27 スタッフブログを更新しました 2025.04.17 スタッフブログを更新しました 2025.04.11 「ななつ星in九州」プレミアムな九州の旅 お申込み受付を開始します! 2025.04.07 スタッフコラムを更新しました 2025.04.01 「ななつ星in九州」2025年秋冬コースのお申込み受付を開始いたしました! 2025.03.28 「ななつ星in九州」2025年秋冬コースのお申込み受付を開始します! 2025.03.27 スタッフブログを更新しました 2025
GitHub Copilotシリーズ はじめに 最近 Claude Code やKiro などプロジェクト全体を監視して、コードを書いたり、要件定義や設計やタスクリストを自動で作成したりと進化が激しいです。 一方、GitHub Copilotは全体をみるというよりも、現在の開いているファイルを手助けするというかんじです。 どうやらプロジェクト全体を見てくれてない、もしくは見ているのは少しだけというイメージがあります。 そこで 👇️ Serena MCP を使います。 oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and editing capabilities (MCP server & Agno integration) この Serena MCP はプロジェクトやワークスペース全
Large language models interact with users through a simulated 'Assistant' persona. While the Assistant is typically trained to be helpful, harmless, and honest, it sometimes deviates from these ideals. In this paper, we identify directions in the model's activation space-persona vectors-underlying several traits, such as evil, sycophancy, and propensity to hallucinate. We confirm that these vector
Persona vectors: Monitoring and controlling character traits in language models Language models are strange beasts. In many ways they appear to have human-like “personalities” and “moods,” but these traits are highly fluid and liable to change unexpectedly. Sometimes these changes are dramatic. In 2023, Microsoft's Bing chatbot famously adopted an alter-ego called "Sydney,” which declared love for
LSP を活用してセマンティックなコード検索・編集能力を提供する MCP サーバー Serena の導入・使用方法を紹介。Claude Code でのオンボーディングからリファクタリングまでの実践的な活用例を解説します。 Serena はセマンティックなコード検索・編集能力を追加するオープンソースのツールキットです。MCP(Model Context Protocol) サーバーとして動作しているため、Claude Code や Cursor, VS Code のように MCP に対応しているクライアントであれば利用できます。またエージェントフレームワークとして Agno を使用しているため、特定の LLM モデルに依存せずに動作します。 Serena は LSP(Language Server Protocol)を使用してセマンティックなコードを解析するのが特徴です。LSP はコードの構
Reasoning, the process of devising and executing complex goal-oriented action sequences, remains a critical challenge in AI. Current large language models (LLMs) primarily employ Chain-of-Thought (CoT) techniques, which suffer from brittle task decomposition, extensive data requirements, and high latency. Inspired by the hierarchical and multi-timescale processing in the human brain, we propose th
github.blog この設定は一時的なものであり、LSPのインストーラーが対応したらそちらで対応してください。 github.com はじめに 2025年2月10日、GitHubはCopilot Language Server SDKを公開しました。これは、エディタやIDEがLanguage Server Protocol(LSP)を通じてGitHub Copilotと連携できるものです。 このリリースは、開発者がより柔軟にCopilotを利用できるようになる重要な一歩です。今までGitHub CopilotはVS Code、Visual Studio、JetBrains IDEs、Vim/Neovim、そして最近ではXcodeでも利用可能でしたが、これらのエディタすべてがCopilot Language Serverを使用して実装されていました。GitHubは開発者の選択肢を重視し、
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