Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模な
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM販売終了 柏木餅子, 風薬 かんたん合格ITパスポート過去問題集 令和8年度春期 間久保 恭子 ［令和8年度］ITパスポート 超効率の教科書＋よく出る問題集 ITすきま教室 渡辺さき ［令和8年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 ソフトウェア工学の基礎 32 阿萬 裕久, 天㟢 聡介 かんたん合格 ITパスポート教科書＆必須問題 令和8年度 坂下 夕里, ラーニング編集部 データビジュアライゼーションのためのデ
gpt-oss の使い方｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI! 1. gpt-oss「gpt-oss」は、OpenAIによる待望のオープンウェイトリリースであり、強力なReasoning、エージェントタスク、そして多様な開発者ユースケース向けに設計されています。117Bのパラメータを持つ大規模モデル「gpt-oss-120b」と、21Bのパラメータを持つ小規模モデル「gpt-oss-20b」の2つのモデルで構成されています。どちらも「MoE」(Mixture-of-Experts) であり、MXFP4を使用することで、リソース使用量を抑えながら高速推論を実現します。大規模モデルは単一のH100 GPUに収まり、小規模モデルは16GBのメモリ内で動作し、コンシューマーハードウェア
はじめに 「オープンソースに挑戦したいけど、どんなプロジェクトを作ればいいかわからない…」そんな悩みを持っていませんか？ 本記事では、初心者・中級者・上級者・達人 の4つのレベルに分けて、合計 120個のオープンソースプロジェクトアイデア を紹介します。 それぞれのアイデアの詳細については折りたたんであります。興味がある内容については広げてみて機能要件や実装のポイント、拡張機能、学べることを見てみてください！ 自分のスキルレベルに合ったプロジェクトを見つけて、実際に開発に挑戦してみましょう！ 初心者向けプロジェクトアイデア 1. ToDoリストアプリ 概要 ToDoリストアプリは、ユーザーがタスクを追加・編集・削除し、完了状況を管理できるシンプルなアプリです。 初心者でも取り組みやすく、プログラミングの基礎となる CRUD（Create, Read, Update, Delete） の概念
2025: The year in LLMs
31st December 2025 This is the third in my annual series reviewing everything that happened in the LLM space over the past 12 months. For previous years see Stuff we figured out about AI in 2023 and Things we learned about LLMs in 2024. It’s been a year filled with a lot of different trends. The year of “reasoning” The year of agents The year of coding agents and Claude Code The year of LLMs on th
GitHub - reorproject/reor: Private & local AI personal knowledge management app for high entropy people.
Reor is an AI-powered desktop note-taking app: it automatically links related notes, answers questions on your notes and provides semantic search. Everything is stored locally and you can edit your notes with an Obsidian-like markdown editor. The hypothesis of the project is that AI tools for thought should run models locally by default. Reor stands on the shoulders of the giants Ollama, Transform
自分の過去ツイートでrinna/japanese-gpt-neox-3.6bをfinetuningして「俺tter」を生成する｜松note
Windows環境でLLMをPEFTでファインチューニングしようとしたとき、ほぼ必ずbitsandbytesというライブラリのエラーに悩まされると思うのですが、こちらの記事ではその対処法が書いてあります。助かりました。 そして、npakaさんの上記の記事を参考に、Google Colabではなくローカルで動かしたという感じです。 キャラクター性が一貫したLLMを作るための最初のテストに最適「一貫したキャラ性を持った回答をするAIを作りたい」 「でもライセンスの問題もなくキャラ性を保ったままそれなりの規模があるデータセットなんて無い」 「自分のツイートを使えばいいのでは💡」 そんなことを考えて、自分（@matsu_vr）の過去ツイートで、日本語LLMのrinna/japanese-gpt-neox-3.6bをファインチューニングしたところ、思った以上に「俺っぽい」ツイートを生成することがで
Transformers.js
The Shawshank Redemption is a true masterpiece of cinema, a movie that deserves every bit of its status as one of the greatest films ever made. From its stellar performances to its unforgettable storytelling, everything about this film is a testament to the power of great filmmaking. Hugging Face is a technology company that was founded in 2016 by Clément Delangue, Julien Chaumond, and Thomas Wolf
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る | CyberAgent Developers Blog
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の5日目の記事です。 AI事業本部でソフトウェアエンジニア（機械学習 & MLOps領域）をしている yu-s (GitHub: @tuxedocat) です1。現在は 極予測LP という、広告ランディングページの制作をAIにより刷新するという目標のプロダクトに関わっています。 この記事では本プロダクトのMLOpsの取り組みのうち、特に深層学習モデルをデプロイして運用する基盤についての技術選定を振り返ってみます。 タイトルにあるとおり Triton Inference Server というOSSの推論基盤を導入しました。 前置き: プロダクトやチームなどの環境と経緯 本記
Everything a developer needs to know about Generative AI for SaaS
Everything a developer needs to know about Generative AI for SaaS Few months ago, I knew almost nothing about AI. I used ChatGPT and Co-Pilot (I'm civilized, after all), but a lot of the content around AI was Greek to me. Terms like models, transformers, training, inference, RAG, attention, and agents were unfamiliar. Last week, I have completed my first end-to-end AI-based product: AI Code Assist
npm感覚でPython環境を構築！非PythonエンジニアがuvでPythonプロジェクト(Talk to the City)を動かす
uv を使った Python のパッケージ依存関係の解決方法を解説していきます。 業務やプライベートで扱う言語は Node.js がメインで、普段は npm や pnpm を使ってライブラリの依存関係を解決しています。 そんな私がある機会でTalk to the Cityを検証して欲しいと頼まれました。 Talk to the City は 2024 年の東京都知事選挙で安野たかひろ氏のチームが使ったことで注目された Python プロジェクトです。 Python の開発環境を作って README 通りに動作させてやれば良いかと進めていったところで絶望しました。 DevContainer を用いてクリーンな Python の実行環境を用意して試したのですが、2025 年 3 月 19 日現在、デモ通り動かしてもエラーが発生します。 ImportError: cannot import na
【保存版】さまざまな自然言語処理の手法を学べるレシピ40選（2022年9月版） - 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 AxrossRecipeを運営している松田です。 AxrossRecipe は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際の業務に近いテーマで、プラグラミングで動くものを作りながらAI開発やデータ分析を学べます。 Axross: https://axross-recipe.com Twitter: https://twitter.com/Axr
非力なパソコンでもLLMを動かしたい!? llama.cppの紹介 | CyberAgent Developers Blog
この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 本日はメディア統括本部 Data Science Center の山本が担当します。 サイバーエージェントではAzure OpenAI ServiceやGoogle CloudのVertex AIなど様々なクラウドサービスのプラットフォームを利用したコンテンツ生成のPoC作成やそれを発展させた形での実サービスへの展開を行なっております。 このようなプラットフォームは気軽にやりたいことを試せる点では非常に便利ではあります。 一方、APIリクエストへの即応性やコスト等々の観点で、画像生成や言語生成のモデルを、用意したマシンインスタンスに展開して推論を行いたい状況も存在します。 このとき問題になるのはマシンインスタンスのスペックです。 高性能なGPUが載っていて、CPU、メモリ
LiLM 小規模言語モデル TinyLlama 1.1B の日本語追加事前学習(incremental pretrain) を試したメモ
LiLM 小規模言語モデル TinyLlama 1.1B の日本語追加事前学習(incremental pretrain) を試したメモ 背景 日本語性能のよい軽量 LLM, LiLM, Lightweight Language Model ほしい... スマホで動かしたり, ブラウザで動かしたり... ドメインは知識応答系. Code 生成とか数学とかのドメインは今は考えない. Chinese LLaMa https://zenn.dev/syoyo/scraps/6c3e92402e6fd0 でいい感じに incremental pretrain(追加事前学習) するといけるっぽいことがわかった! ん－, でも 7B or 14 B 規模で試して本当にうまくいくのかわからん... (後日 たぶん似たような方法で rinna ちゃんが Youri 7B, ELYZA ちゃんが Japan
GitHub - huggingface/transformers.js: State-of-the-art Machine Learning for the web. Run 🤗 Transformers directly in your browser, with no need for a server!
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はじめに 今回の記事は、「Hugging Face」についての話題です。Hugging Faceは、AI技術のためのプラットフォームとして知られており、AI技術の研究と開発に広く使用されています。 Hugging Faceとは Hugging Faceは、人工知能（AI）のモデルやデータを共有し、利用するためのオープンソースプラットフォームです。Hugging Faceは、自然言語処理の分野において特に有名であり、AIの開発者や研究者がモデルを共有し、利用するための主要な場所となっています。 Hugging Faceの主な目的は、AIコミュニティの協力と共有を促進することです。プラットフォームは、AIモデルやデータセットをユーザーがアップロードし、共有することができるようになっています。また、他のユーザーがアップロードしたモデルやデータセットを検索して利用することもできます。 Huggin
【2026年版】ReactのUIコンポーネントライブラリ23選
【2026年版】ReactのUIコンポーネントライブラリ23選 ReactのUIコンポーネントライブラリは、Reactベースのソフトウェアアプリケーションやウェブサイトの優れたインターフェースを作成するのに役立ちます。 デザインの特徴や機能ごとにコードを記述することもできますが、UIコンポーネントライブラリを活用すれば、作業効率が高まります。 ボタンなどのデザインに必要なパーツを、ゼロから記述することなく使用することができます。 多くの時間と労力を劇的に削減できるだけでなく、より重要な課題への対策を検討し、イノベーションに取り組む機会を与えてくれます。 テーブルやマップのような基本機能、あるいはテーマのような高度なものを追加する際は、毎回、利用可能な選択肢から選ぶだけで、そのままデザインに適用することができます。 その結果、ソフトウェア開発プロセス全体が効率化され、より短い期間で質の高いア
Annotated history of modern AI and deep neural networks
For a while, DanNet enjoyed a monopoly. From 2011 to 2012 it won every contest it entered, winning four of them in a row (15 May 2011, 6 Aug 2011, 1 Mar 2012, 10 Sep 2012).[GPUCNN5] In particular, at IJCNN 2011 in Silicon Valley, DanNet blew away the competition and achieved the first superhuman visual pattern recognition[DAN1] in an international contest. DanNet was also the first deep CNN to win
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM販売終了 柏木餅子, 風薬 半導体の酸化機構と酸化膜 公益社団法人 応用物理学会 半導体分野将来基金委員会 ステップアップ Pythonプログラミングの教室 池田 瑞穂 アプリケーション開発の基礎 飯尾 淳 ゼロからのTCP/IPプロトコルスタック自作入門 山本雅也 Kubernetesの教科書 Nigel Poulton(著), 窪田優(訳) 脅威ハンティング Nadhem AlFardan(著), 徳正保彦, 東結香, 田中啓介, 山重
はじめに TRIAL＆RetailAI Advent Calendar 2024 の 13 日目の記事です。 昨日は @UtaMori さんの『フルスタック Next.js の新機軸！"Payload"で管理画面&WebAPI を自動生成！』という記事でした。CMS として高機能な上に、システム開発に必要な全般の機能が提供されており、使いこなすことで開発効率の面で大きなメリットになりそうですね。 本記事では、新しい AI エージェントフレームワークである「Pydantic AI」について紹介していきます。こちらは Python ユーザーなら誰しもお世話になっているであろうデータバリデーションフレームワークである Pydantic の開発チームから公開されています。 ということで、さっそく公式ドキュメントを見ながら、どのようなものか試してみました。 PydanticAI PydanticAI
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など gihyo.jpのニュース記事として取り上げていなかったもののなかから、直近の興味深いAIに関連するニュース概要を簡単にまとめてみました。 ※この記事は、不正確な内容を含んでいる可能性のある実験的コンテンツです。正確な情報はリンク先を確認してください。 nano-bananaの週でした nano-bananaこと、Gemini 2.5 Flash Imageがリリースされて、このモデルによる画像生成・編集が話題になった週でした。興味深い使い方やベストプラクティスも紹介されています。 “nano-banana”の舞台裏：対話×段階編
Cloudflare Workersのエコシステムには現在、コンピューティング、ホスティング、ストレージ、データベース、ストリーミング、ネットワーキング、セキュリティ、その他多くの製品と機能が含まれています。当社はこれまで、従来のソフトウェアアーキテクチャからの移行に踏み切っていただけるよう、グローバルに拡張可能な複雑なアプリケーションを当社のスタック上に構築できることを実証し、文書化してきました。 本日、CloudflareがそのスタックにConstellationを加え、開発者がトレーニング済みの機械学習モデルと推論タスクをCloudflareネットワーク上で実行できるようにすることを大変嬉しく思います。 最近、機械学習とAIが盛んに取り沙汰されていますが、私たちは何年も前から日常生活でそれらのテクノロジーを使っています。知らずに使っていることもあります。例えば携帯電話、コンピューター
In this blogpost, we will introduce you to the concept of Matryoshka Embeddings and explain why they are useful. We will discuss how these models are theoretically trained and how you can train them using Sentence Transformers. Additionally, we will provide practical guidance on how to use Matryoshka Embedding models and share a comparison between a Matryoshka embedding model and a regular embeddi
達人出版会
CDPのつくり方 GA4×BigQueryによる顧客データ基盤 構築・活用実践ガイド 小川 卓, 小畑 陽一, 柳井 隆道, 渡邊 侑紀 増補改訂版 ベイズ最適化 適応的実験計画の基礎と実践 今村 秀明, 松井 孝太 徹底攻略 LPIC レベル3 305 教科書＆問題集［Version 3.0］対応 土橋 直樹 実践で学ぶコード改善の極意 Christian Clausen(著), 松田晃一(訳) 安全な暗号をどう実装するか Jean-Philippe Aumasson(著), Smoky(訳), IPUSIRON, 藤田亮… ストリーミング動画技術の教科書 仕組みと実装を完全網羅 伊藤 優汰 一人称研究のすすめ 知能研究の新しい潮流 人工知能学会, 諏訪 正樹, 堀 浩一 はじめての応用数学 ラプラス変換・フーリエ変換編 小坂 敏文, 吉本 定伸 はじめてのアルゴリズム 上原 隆平 はじ
DuckDB×Transformer.jsでブラウザ上でEmbedding&インデクシングから検索まで全てが完結する検索エンジンを開発する
DuckDB×Transformer.jsでブラウザ上でEmbedding&インデクシングから検索まで全てが完結する検索エンジンを開発する はじめに 最近DuckDBとかいうやつがすごい! というツイートがTwitterの推薦システムによってよくTLに流れてくるようになり、興味が出てきて調べてみたところどうやらVSS拡張機能を用いればブラウザで動作するベクトルデータベースにもできるらしい。 ひょっとしてこれ最近SecHack365などでも頻繁に触っているTransformer.js (Transformerがブラウザで動くようになる感動レベルのやつ) と組み合わせると任意のドキュメント群のEmbeddingからベクトルデータベースへのインデクシング、そして検索まで全ての処理をブラウザの外から出すことなく実行できる、夢の On-Browser Search Engine ができてしまうのでは
Just about four weeks ago, I started an AI-engineering role. Now I’ve unlearned everything I gained in my 15-year career and am fully committing to the future of AI. This shift has been purely fun — no regrets — because it’s a once-in-a-lifetime opportunity to help change the world. I know many people are still skeptical about AI; I was in that camp just four weeks ago and had intentionally ignore
Technology Trends for 2024
This has been a strange year. While we like to talk about how fast technology moves, internet time, and all that, in reality the last major new idea in software architecture was microservices, which dates to roughly 2015. Before that, cloud computing itself took off in roughly 2010 (AWS was founded in 2006); and Agile goes back to 2000 (the Agile Manifesto dates back to 2001, Extreme Programming t
Compiling a subset of JavaScript to ARM assembly in Haskell - Micah Cantor
A toy compiler for a subset of JavaScript to ARM assembly, using Haskell. Published: May 29, 2022 I recently got a copy of the book Compiling to Assembly from Scratch by Vladamir Keleshev, which details how to write a compiler for a subset of JavaScript to 32-bit ARM assembly code. The choice to use ARM assembly is mainly for its simplicity in comparison to x86. Keleshev elects to use TypeScript t
Lit Launch Day: Lit 3.0, Labs graduations, a compiler and more! It's launch day for the Lit project, and we have a bunch of exciting releases to share with the Lit and web components communities! After several months of development, the Lit team is happy to announce the final release of Lit 3.0 – our first major version since Lit 2.0 in early 2021, the first graduating class of Lit Labs packages @
JSer.info #636 - Firefox 111がリリースされました。 Firefox 111.0, See All New Features, Updates and Fixes Firefox 111 for developers - Mozilla | MDN HTMLのtranslate属性をサポート、CSS color functionsをフラグ付きでサポートされています。 また、Safariと同じくFile System Access APIのOrigin private file system (OPFS)をサポートしています。 The File System API with Origin Private File System | WebKit Reactの新しいドキュメントサイトである react.dev がリリースされました。 Introducing reac
WebKit Features in Safari 26.0
Sep 15, 2025 by Jen Simmons, Saron Yitbarek, Jon Davis, Tim Nguyen, Blaze Burg, Marcos Cáceres, Razvan Caliman, Qianlang Chen, Karl Dubost, Kiet Ho, David Johnson, Aditya Keerthi, Daniel Liu, Keith Miller, Abrar Rahman Protyasha, Richard Robinson, Kiara Rose, Ahmad Saleem, Anne van Kesteren, Brian Weinstein, Eddy Wong, Luming Yin, Brandel Zachernuk ContentsCSSEvery site can be a web app on iOS and
GitHub - taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories: A curated list of resources dedicated to open source GitHub repositories related to ChatGPT and OpenAI API
awesome-chatgpt-api - Curated list of apps and tools that not only use the new ChatGPT API, but also allow users to configure their own API keys, enabling free and on-demand usage of their own quota. awesome-chatgpt-prompts - This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. awesome-chatgpt - Curated list of awesome tools, demos, docs for ChatGPT and GPT-3 awesome-totally-open-chat
Building LLM-Powered Web Apps with Client-Side Technology · Ollama Blog
Building LLM-Powered Web Apps with Client-Side Technology October 13, 2023 This is a guest blog post by Jacob Lee, JS/TS maintainer at @LangChainAI, formerly co-founder & CTO at @Autocode, engineer on Google photos. The initial version of this blog post was a talk for Google’s internal WebML Summit 2023, which you can check out here: It’s no secret that for a long time machine learning has been mo
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM販売終了 柏木餅子, 風薬 かんたん合格ITパスポート過去問題集 令和8年度春期 間久保 恭子 ［令和8年度］ITパスポート 超効率の教科書＋よく出る問題集 ITすきま教室 渡辺さき ［令和8年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 ソフトウェア工学の基礎 32 阿萬 裕久, 天㟢 聡介 かんたん合格 ITパスポート教科書＆必須問題 令和8年度 坂下 夕里, ラーニング編集部 データビジュアライゼーションのためのデ
ベクトルデータベース Weaviate入門 〜セットアップからハイブリッド検索まで〜（TypeScript版） - Qiita
はじめに ベクトルデータベース、触っていますか？ GPTを筆頭とするLLMの浸透とともに、データベースの世界で存在感を増しているのが、「ベクトルデータベース」。AIの根幹にある埋め込み（Embedding) によって生成したベクトル値を扱うのに特化したデータベースです。 Googleトレンドで"vector database"を見てみると、Chat GPTを追うようにスパイクしているのがわかります。 出典：Googleトレンド 私もOpenAIのEmbeddings APIを使ってデータをベクトル化して保存したり、LangChainのVectorstore Agentでお問い合わせbotを作ってみたり、自前で作ったChatGPT Retrieval Pluginと接続させてみたりと、Chat GPTをきっかけにベクトルデータベースで遊ぶようになりました。 これまでベクトルデータベースとして
OpenAI Privacy Filter OpenAI Privacy Filter is a bidirectional token-classification model for personally identifiable information (PII) detection and masking in text. It is intended for high-throughput data sanitization workflows where teams need a model that they can run on-premises that is fast, context-aware, and tunable. OpenAI Privacy Filter is pretrained autoregressively to arrive at a check
GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu
概要 Streamlitは、PythonスクリプトをWebサービスに簡単に⽣まれ変わらせるフレームワークで、フリーなコミュニティクラウドを介してサービスを公開することも可能です。機械学習やデータサイエンスとの相性がよいことで知られていますが、Streamlitを使うと、一般的なPythonスクリプトをWebベースで手軽にデータ可視化したり、GUIアプリケーションにすることができます。 本書では、マニュアル作成向けの表形式ページ、ワードクラウドなどができるテキスト分析、AI連携チャットボット、画像処理、顔検出、音声データからのテキスト起こし、そしてデータ可視化など、Streamlitの機能を使いこなすための方法を、それぞれサンプルを題材にしながらわかりやすく解説します。 目次 はじめに 第1章 Hello World 1.1 目的 アプリケーションの仕様 紹介するStreamlitの機能 コ
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歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
レベル別で紹介！オープンソースで挑戦できる120のプロジェクトアイデア集 - Qiita
AIプラットフォーム「Hugging Face」の使い方を解説
PydanticのLLMエージェントフレームワーク「PydanticAI」を使ってみた - Qiita
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など | gihyo.jp
CloudflareスタックにAIをもたらすConstellationの紹介
🪆 Introduction to Matryoshka Embedding Models
Fifteen Years of Dev, Deleted — Hello AI
Lit Launch Day: Lit 3.0, Labs graduations, a compiler and more!
2023-03-22のJS: Firefox 111、react.dev、TypeScript 5
openai/privacy-filter · Hugging Face
作ってわかる［入門］Streamlit | 技術評論社