自分が読む用にMarpでまとめたものを、読後に調整して公開しました。
Qwen3-TTSというテキストto音声モデルが出ていて、どうせ日本語はしゃべれんのだろう?って思ってたけど案外しゃべれるし、自分の音声のクローンもできるようなので、試してみました。 Qwen3-TTS Family is Now Open Sourced: Voice Design, Clone, and Generation! 手順などはGitHubに。 https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS 基本的にはpip installするだけ pip install -U qwen-tts GPU対応でPyTorchを使うなら--upgrade --force-reinstalを付けてインストールする必要があります。 https://pytorch.org/get-started/locally/ flash-attnを入れたほうがいいということだけど、Wind
Microsoft Amplifier Overview GitHub Copilotに代表されるAIコーディングアシスタントは、今や多くの開発者にとって欠かせないツールとなりました。これらのツールは、開発者とAIの「対話」を前提としたチャットボットの延長線上にあり、私たちの生産性を飛躍的に向上させてくれます。しかし、もしAIが単なる対話相手ではなく、開発ワークフロー全体を自律的に実行する存在へと進化したらどうでしょうか? Microsoftが開発を進める新型AIエージェントシステム「Amplifier」は、AI開発のパラダイムを「チャットボットとの対話」から「AIによるワークフローの自律実行」へとシフトさせる、まさにその未来を提示しています。これはコードを生成するだけのツールではありません。 本ブログでは、Amplifierが既存のAIツールと一線を画す、5つの衝撃的な特徴を解き明かしま
Microsoftが公開している「Amplifier」は、コード補完を超えて開発全体を支援する実験的なAIシステムです。設計、テスト、デバッグといった流れを通じ、専門エージェントが分担しながら協働し、アイデアを素早く形にできます。複数の方針を同時に試し、比較しながら最適解を選ぶ仕組みも備えています。 AmplifierはGitHub上でMITライセンスのオープンソースとして公開されています。現時点では研究段階のため、安定運用よりも実験的な利用が前提です。導入時には、人間の監督と安全設計が不可欠です。 中心にあるのは「専門エージェントの分業」と「文脈の保持」です。アーキテクチャ設計を行う“zen-architect”、バグ修正を担う“bug-hunter”、脆弱性を確認する“security-guardian”などが役割を分担します。履歴や議論の記録をもとに継続的な文脈理解を行い、過去の判断
DDD と AI 開発 「ドキュメントが仕様であり、コードは実装である」——この原則を徹底すると、AI 協働開発はどう変わるのでしょうか? Amplifier は、Microsoft が開発する実験的なメタ認知 AI 開発システムです。従来の AI 支援ツールと決定的に異なるのは、Document-Driven Development (DDD) という思想を体系化している点です。ドキュメントを先に書き、そこからコードを生成する——このシンプルな原則が、Context Poisoning(古い情報による誤実装)を防ぎ、常にドキュメントとコードが同期した状態を保証します。 本記事では、サンプルプロジェクト「ポモドーロタイマーアプリ」の実装を通して、DDD ワークフローの 5 つのフェーズ(計画 → ドキュメント → コード計画 → 実装 → 完了)を体験します。 Amplifier とは A
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