最近話題の自律駆動型のAIエージェントのプロジェクトをまとめました。 「AIエージェント」を使うと、バグを修正しながらプログラムを書くなど、観察と行動を繰り返すことで、一連の複雑なタスクを遂行できるようになります。 1. 自律駆動型のAIエージェント「AIエージェント」とは、「LLM」を使用して繰り返し実行する行動を決定し、以前の行動の結果を観察することに基づいて、将来の行動を決定するシステムを意味します。 このアプローチには、次のような利点があります。 ・LLMを外部の知識や計算源と組み合わせることができる。 ・反復的な計画と行動によって、一連の作業がある複雑なタスクを遂行できる。 ・エージェントが行動でエラーが発生したかどうかを観察し、修正を試みることができる。 「LLM」が「推論」(行動理由の推論) と「行動」(理由に従って行動) の両方を交互に実行してタスクを遂行する仕組みは、「R
MIT Technology Reviewに2月に掲載されたRebecca Ackermann氏の表題の記事を読みました。 https://www.technologyreview.com/2023/02/09/1067821/design-thinking-retrospective-what-went-wrong/ 世界を変えるはずだった「デザイン思考」はどこで間違ったのか、という記事です。日本語版もあるのですが、最後まで読むには課金しなければなりません。この記事は、最後まで読む価値があると思うので、英語版で読むことをお勧めします。 デザイン思考は、デザインのような創造的な仕事を1人の天才が行うものから多くの人の協調的な作業に変えた、という意味で画期的な方法論です。シリコンバレーのIDEO社や、スタンフォード大学のdスクールの名前を聞いたことがある人も多いでしょう。よく知られた、ポスト
The .gov means it’s official. Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site. The site is secure. The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.
A platform of the future Ameca is the world’s most advanced human shaped robot representing the forefront of human-robotics technology. Designed specifically as a platform for development into future robotics technologies, Ameca is the perfect humanoid robot platform for human-robot interaction. We focus on bringing you innovative technologies, which are reliable, modular, upgradable and easy to d
Believable proxies of human behavior can empower interactive applications ranging from immersive environments to rehearsal spaces for interpersonal communication to prototyping tools. In this paper, we introduce generative agents--computational software agents that simulate believable human behavior. Generative agents wake up, cook breakfast, and head to work; artists paint, while authors write; t
I’ve observed thousands of founders and thought a lot about what it takes to make a huge amount of money or to create something important. Usually, people start off wanting the former and end up wanting the latter. Here are 13 thoughts about how to achieve such outlier success. Everything here is easier to do once you’ve already reached a baseline degree of success (through privilege or effort) an
MDAフレームワークを提示した2004年の有名な論文を全訳しました。PDFをオープンアクセスで公開します。 日本語訳:MDA:ゲームデザインとゲームリサーチへの形式的アプローチ(v.1.0) 原文:MDA: A Formal Approach to Game Design and Game Research MDAフレームワークは、ゲームデザイン分野でよく知られた理論のひとつです。「メカニクス/ダイナミクス/エステティクス」という3つのレベルを区別するやつですね。おそらく日本での知名度はいまいちですが、ゲーム開発者にとってもゲーム研究者にとっても知っておいて損はない理論だと思います。 論文の最初のほう(「MDA」という節の手前まで)は抽象的な物言いばかりで、おそらくぴんとこない人が多数だと思われるので、初見では飛ばしてもいいと思います。 大量の脚注はすべて訳者による補足・推測・疑問などです
昨日様々なトランザクション分離レベルに付いて書いた。 AnomalyとはSerializableでない実行を引き起こす異常状態パターンのことを言う。 弱い分離レベルほどAnomalyが起きやすい。 これから図を交えながらAnomalyについて説明する。 図中の「W(x)」は「xに何らかの値を書き込む」、「R(x)」は「xの値を読む」をそれぞれ意味する。 分かりやすいようにReadは青、Writeは赤色で統一する。 また、Anomalyの被害に遭うのは常にT1に統一する。 Cはコミットを意味する。 Dirty Read Anomaly 未コミットな値を読んでしまうAnomalyの事。Readがロック関係なしに値を読んでしまう場合などに起きる。 T1が書き換えられる最中のxの値を読んでしまっている。もしT2が途中でアボートしたらT1はどこにも存在しない値を読んだ事になってしまう。 READ U
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く