Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
GPT-4 Turbo with 128K context and lower prices, the new Assistants API, GPT-4 Turbo with Vision, DALL·E 3 API, and more. Today, we shared dozens of new additions and improvements, and reduced pricing across many parts of our platform. These include: New GPT-4 Turbo model that is more capable, cheaper and supports a 128K context windowNew Assistants API that makes it easier for developers to build
BlogReducing tool calling error rates from 15% to 3% for OpenAI, Anthropic, and Google Gemini models We recently built a tool compatibility layer that reduced tool calling error rates from 15% to 3% for 12 OpenAI, Anthropic, and Google Gemini models, across a set of 30 property types and constraints. Background Mastra is a TypeScript agent framework. When a user is doing tool calls that accepts so
ARCHITECTURE.md
ARCHITECTURE.md Feb 6, 2021 If you maintain an open-source project in the range of 10k-200k lines of code, I strongly encourage you to add an ARCHITECTURE document next to README and CONTRIBUTING. Before going into the details of why and how, I want to emphasize that this is not another “docs are good, write more docs” advice. I am pretty sloppy about documentation, and, e.g., I often use just “si
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Realtime API 1. Realtime API「Realtime API」は、低遅延なマルチモーダル会話エクスペリエンスを構築するためのAPIです。現在、入出力の両方でテキスト・音声がサポートされており、Function Calling を利用することもできます。 特徴は次のとおりです。 ・ネイティブな音声合成 低遅延でニュアンスに富んだ出力が得られる ・自然で操作可能な音声 自然な抑揚を持ち、笑ったり、ささやいたり、トーンの指示に従うことができる ・同時マルチモーダル出力 テキストはモデレーションに役立ち、オーディオにより安定した再生が保証される 2. クイックスタート「Realtime API」は、「WebSocket」を介して通信するステートフルなイベントベースAPIです。 機能を紹介するデモアプリ「openai-real
Gradio
Fast, easy setup Gradio can be installed with pip. Creating a Gradio interface only requires adding a couple lines of code to your project. Seamlessly use any python library on your computer. If you can write a python function, gradio can run it. Present and share Gradio can be embedded in Python notebooks or presented as a webpage. A Gradio interface can automatically generate a public link you c
ちょっとだけ会社の説明『アポドリ』は、Algomaticの「ネオセールスカンパニー」というカンパニーで運営しています。 Algomaticは生成AIのスタートアップスタジオで複数事業を同時立ち上げしています。 シゴラクAIカンパニー → ネオセールスカンパニー new NEO(x)カンパニー Algomatic Globalカンパニー AI Transformation（AX）カンパニー と複数のカンパニーがあり、今回は、そのひとつのカンパニーであるネオセールスカンパニーの話になります。 ※上記資料のシゴラクAIカンパニーの名称が変更になりました 今回はこの1年、どのように新サービスである営業AIエージェント『アポドリ』を開発してきたか、そこで感じたことをまとめたいと思います。 2023年11月〜2024年1月：広範囲な課題探索期※2024年1月入社ですが、業務委託ですでに参画しており、2
パルワールドが3Dモデルをそのまま抽出しているという海外からの指摘
Andy Robinson @Andy_VGC アンディ•ロビンソン Journalist @VGC_News | @BAFTA member | #WHUFC sufferer | Previously: Yooka-Laylee / Impossible Lair writer | Old game mags / CVG | Biz: andy@vgc.gg videogameschronicle.com Andy Robinson @Andy_VGC Palworld's director has responded to allegations of plagiarism, as accusations mount that the game could have copied Pokémon designs. One senior artist told VGC new 3D m
Published Jun 13, 2025 Our Research feature uses multiple Claude agents to explore complex topics more effectively. We share the engineering challenges and the lessons we learned from building this system. Claude now has Research capabilities that allow it to search across the web, Google Workspace, and any integrations to accomplish complex tasks. The journey of this multi-agent system from proto
The Four Innovation Phases of Netflix’s Trillions Scale Real-time Data Infrastructure
My name is Zhenzhong Xu. I joined Netflix in 2015 as a founding engineer on the Real-time Data Infrastructure team and later led the Stream Processing Engines team. I developed an interest in real-time data in the early 2010s, and ever since believe there is much value yet to be uncovered. Netflix was a fantastic place to be surrounded by many amazing colleagues. I can’t be more proud of everyone
GitHub - gristlabs/grist-core: Grist is the evolution of spreadsheets.
Grist is a modern relational spreadsheet. It combines the flexibility of a spreadsheet with the robustness of a database. grist-core (this repo) has what you need to run a powerful spreadsheet hosting server. A version of grist-core has been packaged for cloud providers as Grist Builder Edition. grist-desktop is a Linux/macOS/Windows desktop app for viewing and editing spreadsheets stored locally.
Introducing postgres.new, the in-browser Postgres sandbox with AI assistance. With postgres.new, you can instantly spin up an unlimited number of Postgres databases that run directly in your browser (and soon, deploy them to S3). Each database is paired with a large language model (LLM) which opens the door to some interesting use cases: Drag-and-drop CSV import (generate table on the fly) Generat
全ての学習率スケジューリングを過去にするOptimizer
それでは ScheduleFree の使い方を見ていきましょう。といっても、基本的には従来のoptimizerとなんら変わりません。差分は以下の2点です。 scheduler が不要になること optimizer.eval()とoptimizer.train()を適切なタイミングで呼ぶこと 例えば、AdamWとなんらかのschedulerを使う場合のよくあるモックを考え、そこからの差分として骨子を表現してみると、以下のような感じになるかと思います[4]。 import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from pathlib import Path +from schedulefree import RAdamScheduleFree from torch import
この文章は自分のプロジェクトマネジメントとエンジニアリングに対する理解のダンプです。自分はソフトウェアエンジニアなので、ソフトウェア=プロダクトという前提です。なぜエンジニアリングがくっついてくるかと言えば自分はプロダクトマネジャーではないので、プロダクトマネジメントと関わり方としてはプロダクトマネジメントという世界観の中でエンジニアリングをするというスタイルが多いから。 なぜ書いたのだろう。なぜ書いたのでしょうね。多分プロダクトマネジメントが体系化されておらず一人一派な状況なので自分のメンタルモデル持っておきたかったんだと思う。1年後見たときずいぶん考え方変わったなとか実践した結果考えが精緻化されたなとか思えればいいと思ってる。関連: メンタルモデルを作り込むという遊び - 下林明正のブログ プロダクトマネジメントとはなにか プロダクトマネジメントとはなにか？に対する自分の理解は、プロダ
An Interview With Linus Torvalds: Linux and Git - Part 1 30 Years Of Linux
Jeremy founded Tag1 Consulting in 2007. He has been a contributing core Drupal developer since 2002, and helped establish Drupal as a successful CMS through the early popularity of his personal blog, KernelTrap.org. Over the years, he authored and maintained the core statistics module and throttle module, as well as the pager logic and the initial Drupal 5 installer. He continues to contribute to
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
These servers aim to demonstrate MCP features and the TypeScript and Python SDKs. AWS KB Retrieval - Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime Brave Search - Web and local search using Brave's Search API EverArt - AI image generation using various models Everything - Reference / test server with prompts, resources, and tools Fetch - Web content fetching and conversion for effic
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
最新の Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング｜alexweberk
今回は、最新の Google Gemma モデルを Apple Silicon に最適化されたライブラリ MLX を使ってローカルで実行したり、ファインチューニングしてみましたのでその手順を紹介します。 MLX 関連の情報はドキュメンテーションが分かりづらいものも多かったので色々試した経緯も共有しながら少しでも何かの参考になれば幸いです。 実際に使った Jupyter Notebook を Gist にアップロードしていますので、そちらも参考にしてください。 →Google Gemma モデルを MLX を使ってローカルでファインチューニング 事前準備必要なライブラリをインストールします。 また Apple Silicon 搭載の Mac が必要です。今回は M3 Max 128GB 搭載の MacBook Pro で実行しました。 !pip install -U mlx mlx_lm t
Google Researchの神資料を読み解いてみる①【Deep Learning Tuning Playbook】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook（ https://github.com/google-research/tuning_playbook ）が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださ
Googleが2023年12月6日に発表した大規模言語モデル(LLM)の「Gemini」は、文字だけではなく画像や映像なども理解してユーザーとやり取りができるマルチモーダリティが大きな特徴で、Googleが公開したGeminiの性能を示すデモムービーは大きな話題となりました。しかし、このムービーで示されたGeminiのデモはフェイクではないかと指摘されています。 Google’s best Gemini demo was faked | TechCrunch https://techcrunch.com/2023/12/07/googles-best-gemini-demo-was-faked/ フェイクだと指摘されたデモムービーが以下。 Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI - YouTube Bloombergの記者で
GAFAでは常識!? 新職種「PMM」はPMと何が違うのか、SmartHRに聞いた【前編】 | Coral Capital
プロダクトの全体を把握し、開発側とビジネス側の異なる情報や要望を橋渡ししながらビジネスを成功に導いていく。そんなプロダクトマネージャー（PM/PdM）の役割に変化が起きているようです。PMの役割があまりに多岐に渡るため、新たにPMM（Product Marketing Maneger）という新職種が生まれています。 PMMはGAFAを始めとする海外テック企業では長く存在した役職ですが、国内ではまだごく少数。いち早く海外のベストプラクティスを学びつつ、自分たちのニーズからPMMを2019年に設置し、PM・PMMの分業体制をつくってきたSmartHRのPMM、重松裕三さんにお話を聞きました。なぜ分業が必要で、どう役割分担をするのでしょうか。また、スタートアップなら、いつ頃そうした分業体制が必要となるのでしょうか？ ※プロダクトマネージャーは「プロジェクト」マネージャーの意味でのPMと区別するた
This text is part of a series of texts about Clean Architecture analysis applied with different frameworks and languages. The purposes of this text are in line with those of the previous text, which are: I. Show an architectural division of a React application using Clean Architecture; II. Guide the implementation of new features in this proposed architecture. Architectural Division The initial st
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。当日は記事内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 以下の記事内容とセットで実施する予定です。以下の記事がメインでこちらの記事がサブというアジェンダとなります。 実施済のセミナー動画がこちら。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 そ
webサービスに関わるうえで読んでおいてうれしかった本20選 - Data Analystのメモ帳
タイトルのとおりです。自分の備忘録というか個人的なまとめ。 統計学とか機械学習とかプログラミングの本を紹介している人はたくさんいるので、それ以外の分野において読んでおいてよかったと感じた本を並べました。 ほとんどがいろんな場所で紹介されるような本ばかりですが、名著はそれだけの価値があるのでやっぱり読んでおくべきだとおもってます。 それぞれの感想とか書きたいんですけど無限に時間が溶けそうなのでとりあえずリストアップだけ。 プロダクトマネジメント・マーケティング たぶん、この分野の本を一番読んできました。市場を理解するという意味ではプロダクトマネジメントとマーケティングは同じなのでひとまとめにしています。Lean Analyticsはデータの話が中心なんですが考え方の軸はプロダクトマネジメントなのでここに入れました。どれか1冊を選ぶならINSPIREDかな。 1. Lean Analytics
最小権限のIAM Policy作成にCloudFormationのコマンドが役立つ | DevelopersIO
最小権限のIAM Policyを作成するのって地味に面倒ですよね。以前私は、Route53ホストゾーンにDNSレコード作成するのに必要な最小権限のPolicyを作るため、権限ゼロの状態から始めて、権限不足エラーが出るたびに権限を足していくという力技でPolicyを作ったことがあります。 Route53ホストゾーンにDNSレコードをTerraformで作成するのに必要な最小権限 | DevelopersIO もうちょっとスマートなやり方が、CloudFormation(CFn)のコマンドを使うとできる場合があることを学んだのでレポートします。 aws cloudformation describe-type そのコマンドが、 aws cloudformation describe-typeです。--typeオプションでRESOURCEを指定して、 --type-nameでCFnのリソースタイ
Mistral OCR | Mistral AI
Mistral OCRIntroducing the world’s best document understanding API. Throughout history, advancements in information abstraction and retrieval have driven human progress. From hieroglyphs to papyri, the printing press to digitization, each leap has made human knowledge more accessible and actionable, fueling further innovation. Today, we’re at the precipice of the next big leap—to unlock the collec
2023年12月頃から「ChatGPTが質問に答えてくれない」という現象が複数報告されており、OpenAIが調査を開始する事態に発展しています。新たに、ChatGPTの性能低下は「冬は休むもの」ということをAIが学習しているからではないかという説が浮上しています。 As ChatGPT gets “lazy,” people test “winter break hypothesis” as the cause | Ars Technica https://arstechnica.com/information-technology/2023/12/is-chatgpt-becoming-lazier-because-its-december-people-run-tests-to-find-out/ ChatGPTの性能が低下しているという報告は2023年12月頃から寄せられるようになり
Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | Amazon Web Services
AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is
RNNからTransformerまでの歴史を辿る ～DNNを使ったNLPを浅く広く勉強～ - arutema47's blog
Amazon Prime 一ヶ月無料 Seq2seqからBERTまでのNLPモデルの歴史をざっとまとめる。 DNNは知ってるけどTransformerってなんだかわからない、って人におすすめです。 Abst. 画像認識にもTransformerが使われることが多く、DeepRLやGPT-3といったNLPモデルも身近になってきています。"Attention is 何?"と言えなくなってきたので勉強しました。 Feedforward NetworksからSeq2Seq, Attention機構からTransformer登場、そしてBERT GPTといった最新モデルまでの流れを広く浅く記述する予定。 またKaggle NLPコンペの上位解法から利用例を探る。 Tl;DR TransformerはSelf-Attentionという機構でデータ内の時系列的特徴を抽出でき、従来のRNNを始めとするNN
We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrated remarkable performance on reasoning. With RL, DeepSeek-R1-Zero naturally emerged with numerous powerful and interesting reasoning behaviors. However, DeepSeek-R1-Z
Today, we're announcing the Claude 3 model family, which sets new industry benchmarks across a wide range of cognitive tasks. The family includes three state-of-the-art models in ascending order of capability: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, and Claude 3 Opus. Each successive model offers increasingly powerful performance, allowing users to select the optimal balance of intelligence, speed, and c
GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant
12/06/2024 Llamafile deployment integration and enhanced Answer Engine user experience are coming in Tabby v0.21.0!🚀 11/10/2024 Switching between different backend chat models is supported in Answer Engine with Tabby v0.20.0! 10/30/2024 Tabby v0.19.0 featuring recent shared threads on the main page to improve their discoverability. Archived 07/09/2024 🎉Announce Codestral integration in Tabby! 07
This document discusses statistical modeling of behavioral big data. It explains that with observational data, the relationship between cause and effect is difficult to determine from simple comparisons. Statistical modeling involves modeling the data generation process and fitting the model to the data. This allows controlling for other factors that influence both the outcome variable and explana
The end of classical computer science is coming, and most of us are dinosaurs waiting for the meteor to hit. I came of age in the 1980s, programming personal computers such as the Commodore VIC-20 and Apple ][e at home. Going on to study computer science (CS) in college and ultimately getting a Ph.D. at Berkeley, the bulk of my professional training was rooted in what I will call “classical” CS: p
Should you use PyTorch vs TensorFlow in 2023? This guide walks through the major pros and cons of PyTorch vs TensorFlow, and how you can pick the right framework. PyTorch and TensorFlow are far and away the two most popular Deep Learning frameworks today. The debate over which framework is superior is a longstanding point of contentious debate, with each camp having its share of fervent supporters
というNBER論文が上がっている（ungated(SSRN)版）。原題は「Quantitative Tightening with Slow-Moving Capital」で、著者はZhengyang Jiang（ノースウエスタン大）、Jialu Sun（同）。 以下はその要旨。 We document shifts in investor composition during quantitative tightening, which suggest that investors adjust their portfolios at different speeds. To understand its implications for bond valuation, we develop a general equilibrium model which highlights the
Custom instructions for ChatGPT
We’re rolling out custom instructions to give you more control over how ChatGPT responds. Set your preferences, and ChatGPT will keep them in mind for all future conversations. We’re introducing custom instructions so that you can tailor ChatGPT to better meet your needs. This feature will be available in beta starting with the Plus plan today, expanding to all users in the coming weeks. Custom in
協力ゲーム理論のシャープレイ値に基づき機械学習モデルの予測を解釈するKernel SHAPの理論と実装のまとめ - Fire Engine
機械学習の幅広い分野への応用が進むにつれ，機械学習がその予測の根拠などを理解できない「ブラックボックス」となることが問題視されており，機械学習の解釈性や説明性が注目されています．今回のテーマであるSHAP（SHapley Additive exPlanations）は，機械学習モデルへの特定の入力に対する予測の根拠を提示する代表的な手法の一つです．SHAPには用途に応じていくつかのアルゴリズムがありますが，その中でも今回はあらゆる機械学習モデルに適用可能（Model-Agnostic）なKernel SHAPという手法についてまとめました． 構成としては，まずKernel SHAPとは何かについての概要を述べた後に， Kernel SHAPを理解する上で必要な要素である「シャープレイ値」と「SHAP」について説明します．さいごに，Kernel SHAPについて「理論」と「実装」に分けて書い
Rails design patterns
A design pattern is a repeatable solution to solve common problems in a software design. When building apps with the Ruby on Rails framework, you will often face such issues, especially when working on big legacy applications where the architecture does not follow good software design principles. This article is a high-level overview of design patterns that are commonly used in Ruby on Rails appli
TechCrunch
Tesla has officially revealed a new Performance variant of the recently refreshed Model 3 sedan as the company looks to fight off receding demand. The new version of the Model 3, which starts at $52,9
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The Prompt Engineering Playbook for Programmers
New models and developer products announced at DevDay
Reducing tool calling error rates from 15% to 3% for OpenAI, Anthropic, and Google Gemini models
OpenAI の Realtime API の使い方｜npaka
営業AIエージェント開発のリアル（0→1開発の全過程公開）｜Ikeyatsu Shota
How we built our multi-agent research system
postgres.new: In-browser Postgres with an AI interface
プロダクトマネジメントとソフトウェアエンジニアリングについての覚え書き - 角待ちは対空
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
マルチモーダルAI「Gemini」の性能をアピールするGoogleの公式ムービーはフェイクだったという指摘
Clean Architecture: Applying with React
【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 - Qiita
ChatGPTの性能低下はホリデーシーズンに休むことを学習したからだという「冬休み仮説」が浮上
GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-R1
Introducing the next generation of Claude
書籍「計算社会科学入門」第9章 統計モデリング
The End of Programming – Communications of the ACM
PyTorch vs TensorFlow in 2023
資本の動きが遅い時の量的引き締め - himaginary’s diary