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こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
ChatGPTのdeep researchが凄過ぎる。OpenAIがこれまでいくつも新モデル・新サービスを出してきましたが、その中でも一番驚きの大きかったサービスとなりました。自分の中では。 なので数回にわたって、deep researchの使用例などをまとめていきたいと思います。 その2 すごい使用例をまとめたnoteは次のリンク 結局何ができるのdeep researchはdeep researchは、ChatGPTに追加された新機能。これは、インターネット上の複雑な調査タスクを複数ステップに分けて実行する高度なエージェント機能。人間が何時間もかけて行う調査を、数十分で完了させることができる。 https://openai.com/index/introducing-deep-research/ 上の公式の説明によると次のように説明されている。 以下のような集中的な知識作業を行う人々の
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3日に公開が始まったOpenAIの「Deep Research」を、会社の業務上の情報収集に使えるか調べるために試験導入してみることにしました。正直なところ月額200ドル（約3万円）の価格は高いと感じていますが、それでも驚異的な情報収集と整理能力を持っているのは間違いなく、有効に使えれば安いと感じるかもしれません。筆者はスタッフが数人のインディゲームの開発スタジオを経営しており、2025年内発売を目標に新作タイトルを開発している最中です。どこのインディゲームスタジオも同じように抱えている悩みは、自分たちのゲームの存在を知ってもらうための有効なマーケティング手法の問題です。そこにDeep Researchを使って調査して、アクションプランを立案した様子をご紹介したいと思います。 最新モデル「o3」ベースのリサーチ機能 Deep Researchは推論システムを複数同時に走らせてプロセスを重ね
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - 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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
type:Article この論文では、人びとが恋愛をどのようにはじめて、それを結婚にどう結びつけているのかを、ソーシャル・キャピタルの視点から検討する。そうした恋愛の壁と結婚の壁における社会的格差を分析することで、家族形成プロセスを解明し、少子化防止にどのような支援が必要かをかんがえる。そこで、ランダムサンプリング調査によって恋愛経験を計量的に測定した。その結果、恋愛の壁をこえて恋人と交際するのに教育や職業といった社会階層は影響をもたず、恋愛はすべての人に平等にひらかれていた。それよりむしろ、成人前の友人関係、部活動、恋人といったソーシャル・キャピタルがその後の交際人数を増加させた。さらに、交際人数が多ければ、とりわけ1人とでも付きあったことがあれば、結婚の壁を乗りこえるチャンスがふえた。これらの結果は、ソーシャル・キャピタルを蓄積することが、恋愛経験や家族形成に役だつことを示唆する。
1. はじめに年末年始は仕事や転職活動で忙しく、恥ずかしながらAnthoropicの発表したMCP (Model Context Protocol)についてはあまり踏み込まずに簡単に眺めているのみに留まっていたモグリです。 色々と落ち着いてきたため、やっとMCPについて勉強しています。 MCPを用いると例えば、現在(2025/03/24)まだ日本では導入されていないWeb検索やBrowser Useの機能をClaudeに組み込めてとても便利だなと思います。 一方で、Claudeにより複雑な作業をさせたいと考えると、Web検索やBrowser Useの機能をもったDeep Researchエージェントを自前で組んで、その結果だけ返すMCPサーバーを建てた方が良い作業が出来るのではないかと考えます。（API利用料は置いておいて。） Claude Desktop + Deep Research
「研究者向けのおすすめAIのまとめ」現時点で最強レベルのAI (Gemini 2.5 Pro) は無料。有料版が良いのは画像生成（ChatGPT:20ドル/月）とDeep Research（Gemini Advanced: 2900円/月）だけ
わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 研究者向けのおすすめAIをまとめました。意外かもしれませんが、現時点で最強レベルのAI (Gemini 2.5 Pro) は無料で使えるため、ほとんどの方は課金不要。有料版が良いのは画像生成（ChatGPT:20ドル/月）とDeep Research（Gemini Advanced: 2900円/月）だけ。食わず嫌いでGemini使わないのは損です。 pic.x.com/tuAckiCTki 2025-04-14 19:58:25 わたヤク@AI臨床研究 @ai_biostat 画像生成とDeep Researchについて無料版と有料版の違いをご質問いただいたので補足します。 画像生成：無料版ChatGPTでも1日7回程度使用できるので、使用感を試すには無料版からで大丈夫です。ただプロンプト固定するまで試行錯誤が必要なので回数足りなくなりがち
PerplexityがDeep Research提供開始。無料ユーザーでも1日5回、Proなら500回利用可能に。実際に試してみた（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
統合型チャットAIサービスであるPerplexityが新サービスをリリースしました。「Deep Research」オプションの追加です。 ネット上にあるさまざまな文献を調査し、深堀したレポート記事を提出する機能は、Gemini AdvancedのDeep Research、OpenAIのdeep researchが公開されており、特にdeep researchの性能が注目を浴びていますが、そこにPerplexityが切り込んできた形となります。 PerplexityはLLMが弱かったネット検索を補完するサービスとして注目を浴びてきましたが、ChatGPT、Geminiともに検索機能を強化しており、対抗を余儀なくされたという見方もできます。 現在のところ月額3万円（200ドル）のProユーザーのみが使えるOpenAI deep researchに対し、Perplexityは無料ユーザーでも1
クラウド市場でアリババがIBMを抜き去り、AWS、Azure、Google、アリババの4強が明確に。2020年第4四半期、Synergy Research Groupとcanalys
クラウド市場でアリババがIBMを抜き去り、AWS、Azure、Google、アリババの4強が明確に。2020年第4四半期、Synergy Research Groupとcanalys クラウド専門の調査会社Synergy Research Groupは、2020年第4四半期のクラウドインフラに関する調査結果を発表しました。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたものと同社は定義しており、この1年で市場全体が35%成長し、市場規模は約37ビリオンドル（370億ドル、日本円で約4兆円）に拡大しました。 アリババがIBMを抜き去って4位に 主要なクラウドベンダのシェアを見ると、Amazon Web Services（AWS）が約32％で首位。次がマイクロソフトで約20％。Googleや約9％で3位、4位にはアリババが約6％で位置しています。 5位にIB
10年前のWebページの38％が消失──Pew Research Center調べ - ITmedia NEWS
非営利調査機関の米Pew Research Centerは5月17日（現地時間）、「When Online Content Disappears」（オンラインコンテンツが消滅するとき）と題する調査レポートを公開した。「2013年に存在したWebページの38％が10年後にはアクセス不能に」というサブタイトルがついている。 この調査では、非営利プロジェクト「Common Crawl」のリポジトリから2013年から2023年までの毎年の約9万ページ、合わせて約100万のWebページをサンプリングした。調査結果は、この期間の全ページの25％が現在アクセス不能であることを示している。このうち、16％はルートドメインはアクティブだがアクセスできず、残り9％はルートドメインが廃止されたものだ。 政府の公的サイトでは、サンプリングした約50万ページのうち、21％に少なくとも1つのリンク切れが含まれていた。
Gemini Deep Researchが日本語に対応したので使ってみた！複雑な調査も5分で分析・考察まで | ライフハッカー・ジャパン
検索だけでなく分析や考察を加えた回答を生成Deep Researchは、複雑で高度な検索を行えるだけでなく、分析や比較といった機能も備えており、より専門性の高い用途に対応しています。 回答が生成されるまでに数分を要しますが、莫大なソースを検索し、レポートのような形式で出力するのが特徴。 ビジネスにおいては、特定の製品や業界の市場調査や分析など、詳細なレポートを必要とする場面で活用できるでしょう。 2025年1月21日現在、Deep Researchを利用できるのはGoogle AIプレミアムプランのユーザーに限られています。 それでは、Deep Researchの使い方をご紹介しましょう。 Geminiを開いたら、利用するモデルを切り替える画面で「1.5 Pro with Deep Research」を選択します。 次に、プロンプトを入力します。例として、以下の内容を入力するとします。 プ
情報収集が変わる！ Gemini Deep Researchの可能性とカスタムGPTによる最適化｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
はじめにGoogleのGemini Advancedに搭載されたGemini2.5ProによるDeep Researchは、特に医療分野のような専門的な情報収集において、その高い能力が注目されています。GeminiのDeep ResearchはChatGPTなどの既存AIツールと比較して、参照する文献数の多さや情報処理の速度において優位性を示す一方で、生成されるレポートが冗長になったり、要点が掴みにくくなったりするという課題も感じます。この記事では、Gemini Deep Researchの性能と留意点を評価するとともに、日々の活用に役立つ基本的なTipsもご紹介しつつ、これらの課題を克服し、そのポテンシャルを最大限に引き出すためのカスタムGPTも紹介します。 Gemini Deep Researchの性能評価：ChatGPTとの比較AIによるリサーチ支援ツールとして、ChatGPT のD
こんにちは、Martinです。以前からOpenAIのo1などのモデルが推論中に一見関係のなさそうな寄り道をすることが確認されています。例えば、温泉に入ったり、漫画を読んだりです。自分はこうしたAIのおもしろい行動を見るがわりと好きなので、見つけたらXのブックマークなどに保存して収集しています。 今のところ、この「寄り道」はOpenAI o1, Deep researchなどの推論モデルでみられます。 傾向としては、o1などのネットアクセスを使わない推論モデルが、人間と同じように気分転換のために急に温泉に行くなどの寄り道をしているケースと、Deep researchのようにブラウジング中に目に入った広告などに気を取られて寄り道するケースがあるようです。 食事をしながら休憩しているケース韓国料理や焼酎を味わっています。焼酎を飲んだ後に性能が下がらないかやうや不安を感じます。 うちのAI、思考の
はじめに：Deep Researchの衝撃 openai.com 先日、ChatGPTの「Deep Research」という機能がProユーザー向けに提供されました。 Deep Researchは、オンライン上の情報ソースからデータを検索し、詳細なレポートを作成してくれる「リサーチエージェント（アシスタント）」と呼ばれるものです。 実は、ChatGPTに先駆けてGoogleのGeminiにも同名の機能が存在していたり*1、Perplexity AIにも検索結果と応答から詳細なレポートを生成する機能がすでに提供されていました*2。 さらにさかのぼると、LangChainユーザーの間ではGPT Researcherという類似のツールとして知られているかもしれません。 私自身は『その仕事、AIエージェントがやっておきました。』という本を通じて、このようなリサーチエージェントの存在を知りました。
新規事業を加速させるリサーチ術/ Research tips for new biz creation
ビザスクさんにお誘いいただき、企業内新規事業担当者の方などに向けて、リサーチに関するお話をしました。 https://visasq.co.jp/seminar/research0728 調査、正しく使うと楽しいし、ためになるよ、というお話をしています。 30分くらいでお話したので、同じような講…
OpenAI Deep Researchで読書ノートを効率化！【プロンプトあり】｜genkAIjokyo|ChatGPT/Claudeで論文作成と科研費申請
読書は知識を深め、視野を広げるための重要な手段です。しかし、読んだ内容を記憶に定着させ、実生活に活かすのは容易ではありません。 そんな悩みを解決する可能性を秘めているのが、OpenAIのDeep Researchです。2025年2月8日時点ではChatGPT Pro（月200ドル）ユーザーしか利用できませんがPlusユーザーも将来的に月10回程度利用可能になる見込みです。 以前、Bard（現Gemini）を使った読書ノート作成について紹介しましたが、Deep Researchを活用することで、比較にならないほど詳細かつ構造化された読書ノートを作成できるようになりました。（もちろん、当時の私のプロンプトが不十分だった点も否めません。）
エンジニア不足の中で どう技術的負債と向き合ったのか RevComm Research の場合 -
「技術的負債に向き合う Online Conference」 2023/11/21 の発表資料です。 https://findy.connpass.com/event/297813/
現役テスト（QA）エンジニアが仕事内容について説明してみる。 - GMO Research & AI Tech Blog
いやー、今年のアニメも面白いな～ ひぐらしのなく頃に～業～ もやり始めたし、次回も視聴してからでいいか、ブログ書くの。締め切りいつだっけ。まだ先だろうきっと・・・。 ん？誰か来たかな。 どうぞー。 ／|∧_∧| ||. (･ω･#´| ＜記事終わったの？、ねえもう納期なんだけど。 ||oと. Ｕ| 納期守って言ったよな？ あぁぁん？ || |（__）Ｊ| ||／彡￣ ｶﾞﾁｬ げっ！・・いや、 あ、 はい。どうも、編集長の益山氏。どうしたんですか。こんな早朝から。。 え？・・・なに？ブログ？締め切り？（ ＾ω＾）・・・ あーーうん、うん 書いてるよ。ちゃんと。 はっはっ・・・へぇあっ。 益山氏「嘘だっっ！！」・・・ やべぇ・・バレてる。。。 はい？ え？納期間に合わないだろだって？！ はっ！はっ！はっ！いやいや間に合いますって。 ・・ん？益山氏、いまどこから、それ出した。え？家から
Googleが人間の代わりに情報収集してくれるAI機能「Deep Research」をリリース、ウェブ上の膨大な情報をまとめてレポートを提出してくれる
2024年12月11日(水)にGoogleが情報整理AI機能「Deep Research」を発表しました。Deep Researchはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる機能で、収集した情報を分かりやすいレポートにまとめて出力してくれます。 Gemini: Try Deep Research and Gemini 2.0 Flash Experimental https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/ インターネット上には課題解決に役立つ情報が多数存在していますが、人間の手で目的の情報を探してまとめるのには非常に長い時間がかかります。Deep ResearchはGoogleの有料AIサービス「Gemini Advanced」に追加された機能で、ユーザーの指示に従っ
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023
本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです． 2023年度版では2022年度版での誤植などを修正し，読みにくい文章などを改訂し，2022年の授業の中で補足した説明などを追記しました．また，3章で例題として取り上げた平方根の計算については4章として独立させ加筆しました．また，制御構造の章（6章）ではPythonプログラムの終了について追加し，7章までの力試しの課題としていくつかの演習問題を8章として追加しました．さらに，タートルグラフィクスの章(10章)ではタートルの形の定義の方法を追加するとともに，11章ではtkinterの導入のための簡単な例題を追加て記述を見直すとともに，ウィジェットでの画像表示を追加しています．19章では関数呼び出しの中で生じるエラーについての例を追加しました． ソースコードの記載にK2PFEフォント
Google NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI
Use the power of AI for quick summarization and note taking, NotebookLM is your powerful virtual research assistant rooted in information you can trust.
さくらインターネット江草CIOは生成AIをこう使う GitHub Copilotやdeep researchを使い分け 多彩な活用術
さくらインターネット江草CIOは生成AIをこう使う GitHub Copilotやdeep researchを使い分け 多彩な活用術：トップ人材は、生成AIをこう使う 「GitHub Copilotは常時オンです。もう元の状態には戻れません」──さくらインターネットで執行役員兼CIO兼CISOを務める江草陽太氏は、コーディング支援AIの恩恵をそう語る。 1991年生まれの江草氏は24歳で執行役員に就任した気鋭のエンジニアだが、コード補完から複雑な情報収集、画像生成まで、日常のさまざまな場面で多彩なAIツールを駆使している。ChatGPTの使い分け、deep researchを活用した海外情報の収集、Adobe Fireflyによる写真加工など、実務者ならではの視点で編み出した活用術とは。 コーディングから情報収集まで AI活用の日常 プログラムコードを入力し、Tabキーを押すと次に書くはず
Clubhouseを支えている技術とアーキテクチャ、セキュリティについて - LayerX Research
#LayerX_Newsletter 2021-02-19 TL;DR Clubhouseは極めてシンプルなアーキテクチャ 音声データはAgoraを、リアルタイム性の高い情報の扱い(ルームの中など)はPubNubを利用 音声データが暗号化されていないなどセキュリティ面での課題も多い Clubhouseは招待制の音声配信SNSで、2020年Aplha Exploration社が開発したこのサービスは、つながりがある人同士でラジオ放送のように自由に会話を楽しんだり、興味ある人はその会話を傍聴、さらには会話に飛び入り参加もできる特徴がある。2021年に入り世代・国籍・性別を問わず爆発的人気となっており、日本では2021年1月からスタートアップ界隈を中心に一気に話題が広がっている。また、テスラの創業者や有名人・著名人などが利用しはじめたことで大きな注目を浴びた。今回はClubhouseはどのような
Zoomが安定したサービスを提供している方法について調べてみた - GMO Research & AI Tech Blog
初めまして、システム部の劉（りゅう）です。 今はGMOリサーチのクラウドパネルのシステム連携などを対応しています。2014年入社以来、海外リモートワークや産休育児休など経験して、現在も時短で勤務させていただいています。 先日4/2（金）、GMOリサーチのオンラインテックカンファレンスが開催されました。 私は「Zoomが安定したサービスを提供している方法」についてのLT（Lightning talk）を発表しましたので、今日はブログのほうでも同じ内容を共有させていただこうと思います。 Zoomの利用者は約5ヶ月で30倍に 2020年、新型コロナウイルス の影響で、世界中で在宅勤務のニーズが急増しました。 そこで色々なオンラインツールやウェビナーが大活躍しています。 その中で、Zoomは特に注目されており、プライベートの繋がりから、仕事の場面まで広く活用されています。 弊社でも、日々Zoomミ
ChatGPT「deep research」 vs. Gemini「Deep Research」──どのくらい違う？ 比較検証してみた
米OpenAIが2月3日、ChatGPTの新たなエージェント機能「deep research」をリリースした。この記事を執筆している時点では、月額200ドルの有料プラン「ChatGPT Pro」ユーザー向けの公開となっているが、他のユーザーにも順次開放される予定だ。機能の詳細については解説記事を参照していただくとして、ここではそれがどう活用できるのかについて、類似サービスとの比較で考えてみたい。 “AIエージェント時代”の先駆けとなる「deep research」 まずは簡単に、deep reseach機能についてまとめておこう。これはいわゆる「AIエージェント」あるいは「エージェント」と呼ばれる機能の一種だ。エージェントとは、AIがユーザーの指示に基づき、自律的に目標を達成してくれるというもの。 例えば、近い将来、社内システムのエージェントに「出張の手配をして」と指示するだけで、それがユ
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
Runway Research | Gen-2: Generate novel videos with text, images or video clips
Gen-2: Generate novel videos with text, images or video clips A multimodal AI system that can generate novel videos with text, images or video clips. No lights. No camera. All action. Realistically and consistently synthesize new videos. Either by applying the composition and style of an image or text prompt to the structure of a source video (Video to Video). Or, using nothing but words (Text to
Automate time-consuming research tasks like summarizing papers, extracting data, and synthesizing your findings.
米OpenAIは2月25日（現地時間）、2日（現地時間）にProプラン向けに公開したChatGPTの調査エージェント機能「deep research」（日本では「詳細なリサーチ」）を、すべての有料プラン（Plus、Team、Edu、Enterprise）で利用可能にしたと、Xで発表した。無料版ではまだ使えず、いつごろ利用可能になるかについての発表もない。 Proプランではこれまで、月に100件までのクエリを実行できたが、これが月に120件に増える。Pro以外の有料プランでは、月に10件まで実行可能だ。
LLMの金融因果関係抽出能力強化に向けた試み - Preferred Networks Research & Development
2024年夏季インターンの矢野一樹さんによる寄稿です。 はじめに LLMの飛躍的な文章生成・理解能力の向上に伴い，金融ドメインにおける様々なタスクへの応用が活発に進められています．その中でも，金融因果関係抽出は特に重要なタスクの一つです．金融における因果関係の正確な把握は，意思決定プロセスにおいて非常に重要な役割を果たします．具体的には，株価変動の要因，為替レートの変動メカニズム，企業業績の変化要因などの理解が，リスク管理や投資戦略の最適化に不可欠です[1]．本稿では，こうした金融因果関係抽出タスクに対し，LLMの性能をさらに向上させるための方法を検証します． 金融因果関係の知識構造化と継続事前学習 本稿では金融テキストにおける，因果関係抽出タスクに対して，金融的因果関係を「知識」として捉えます．金融的な因果関係は一種の体系的な構造をもち，それらに関連する文脈を知識としてみなすことが可能だ
GitHub - sickcodes/Docker-OSX: Run macOS VM in a Docker! Run near native OSX-KVM in Docker! X11 Forwarding! CI/CD for OS X Security Research! Docker mac Containers.
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2月3日に発表され、すでにSNSを中心に話題になりつつある、ChatGPTのリサーチ機能「deep research」。SNSでは「半日かかる調査業務が15分で」「調査会社やコンサルタントの脅威」などと注目を浴びており、すでにさまざまな活用法が模索されているが、自分自身のことを調べてみると──。 調査能力が話題 OpenAI「deep research」とは deep researchは、現時点でChatGPTの最上位プラン「ChatGPT Pro」ユーザーに提供中のリサーチ機能だ。フラグシップな大規模言語モデル「o3」とブラウジングを組み合わせ、十数分～数十分かけて情報を調査・分析し、その結果をまとめてくれる。OpenAIは政治・金融・科学分野や、家電・車を購入するに当たっての調査に向くとしており、SNSでも体験したユーザーから同様の声が聞かれる。ただし他の分野でも利用自体は可能だ。 例
ChatGPT deep researchに見るAIが自律的に考える未来 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerXプロダクトマネージャーの野畑(@isseinohata)です。 LayerXで生成AIプラットフォーム Ai Workforceの開発に従事しています。 getaiworkforce.com 2月3日にOpenAIが発表したAIエージェント「deep research」が大きな話題を呼んでいます。 openai.com 生成AIの領域では日々さまざまなプロダクトや新しい技術が登場していますが、その中でもdeep researchは単なるサービス自体の性能の高さに加え、それを実現する技術（人間のリサーチプロセスに近い思考を実現する技術）に対して、未来への大きなインパクトを感じさせる体験でした。 実際、deep researchの調査ログを眺めていると、あたかも人間が試行錯誤するように、自律的に計画→検索→読み込み→発見→方針変更を進めているような姿が見て取れます。 左
Kubernetesにおけるコンテナ起動時間高速化に向けた検討 - Preferred Networks Research & Development
本投稿はPFN2022 夏季国内インターンシップに参加された江平智之さんによる寄稿です。 はじめに PFN2022 夏季国内インターンシップに参加していた江平智之です。現在修士１年で、大学では分散システムやクラウド技術について研究しています。 今回のインターンシップでは、「JP04. Kubernetesにおけるコンテナ実行環境の改善」というテーマでコンテナ起動時間の高速化に取り組みました。 背景 PFNでは機械学習基盤としてKubernetesクラスタを使用しており、リサーチャやエンジニアはKubernetesクラスタ上のPod内で機械学習やシミュレーションなどの計算を行っています。スケジューラによってノードにアサインされた後にPod内にコンテナが起動されますが、ノード上にコンテナイメージのキャッシュがない場合にコンテナ起動が遅いという問題がありました。計算はPFNの研究開発における主要
ワークマンが「NotebookLM」導入 AIメモで新人の疑問解決を容易に 「Deep Research」も活用
ワークマンが、米GoogleのAIメモアプリ「NotebookLM」と大規模言語モデル「Gemini」を活用し、業務の効率化や情報分析の強化を図っている。Googleが4月23日に自社のブログで発表した。 NotebookLMは経営企画部や倉庫での活用を試みているという。経営企画部では、会議の音声データをNotebookLMに取り込み、議事録を自動で作成したり、必要な情報を探したりする用途で活用。倉庫では、業務マニュアルや関連資料をNotebookLMにインプットし、新人スタッフやパートスタッフが業務中に生じた疑問点を自己解決できるようにしているという。 一方、Geminiについては調査機能「Deep Research」を評価。一部業務で活用しており「競合他社の動向分析や、業界全体の最新トレンドを把握するようなリサーチ業務において役立っている」（ワークマン）という。 NotebookLMは
Google、OpenAI、Perplexity、DeepSeek、xAIなどのAI企業がそれぞれ独自の「Deep Research」という機能を実装しています。これらの「Deep Research」は一体何が違うのかについて、機械学習エンジニアのハン・リー氏が解説しています。 The Differences between Deep Research, Deep Research, and Deep Research https://leehanchung.github.io/blogs/2025/02/26/deep-research/ 2024年12月、Googleはユーザーの指示に従って課題解決に役立つ情報をインターネット上から収集してくれる情報整理AI機能の「Deep Research」を発表しました。 Googleが人間の代わりに情報収集してくれるAI機能「Deep Resea
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人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
Japanese research is no longer world class — here’s why
月3万円で使えるOpenAIの「Deep Research」 驚異的だが、情報格差が広がる不安も感じた (1/6)
恋愛の壁、結婚の壁 : ソーシャル・キャピタルの役割 | CiNii Research
Claude + MCP + Deep Researchを試そう｜はち
ChatGPTの「Deep Research」のつかいかた ～レポート作成に「包括的に／詳細に」プロンプトが超絶便利【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
o1やDeep researchが推論中に食事をしたり温泉に入って寄り道をする様子｜Martin
“Deep Researchの中の人”を手動でやってみる - laiso
うおぉ、今日、またしても激ヤバなAIをグーグルが発表してた！テキストから画像を生成するAI技術の発展が早すぎる。驚くべきことに、この画像はすべて下のテキストから生成されたものである。Parti：Pathways Autoregressive Text-to-Image（200億パラメータ） （pdf）https://gweb-research-parti.web.app/parti_paper.pdf
人類は勝てない? ChatGPTで本格調査レポートを作成「deep research」を試した
Elicit | The AI Research Assistant
OpenAI、ChatGPTの「deep research」を全有料プランで利用可能に 機能強化も
ChatGPTの「deep research」で“自分の評判”を調べると……背筋が冷えた
ChatGPTの「Deep research」とGeminiの「Deep Research」は何が違うのか？
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