“複雑な思考ができるAI”、ELYZAが公開 性能は「o1-mini」に匹敵、商用利用も可能 「非リーズニングモデルから開発」
東大発のAIベンチャーELYZA（東京都文京区）は5月1日、新たなAIモデル「ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B」を公開した。米OpenAIのAIモデル「o1」「o3」シリーズのような、推論性能に優れているのが特徴。Apache 2.0ライセンスで公開しており、研究や営利目的での利用が可能だ。 このAIモデルは、鎖のように少しずつ思考をつなげて推論する手法「CoT」（思考連鎖）を活用し、複雑な論理的思考を行う能力を強化した「リーズニングモデル」（Reasoning Model）だ。中国Alibabaが公開する非推論モデル「Qwen2.5-32B-Instruct」に対して、日本語追加事前学習と、SFT（教師ありファインチューニング）を実行し、日本語での論理的思考能力を高めた。 パラメータ数は320億で、OpenAIの「o1-mini」に匹敵する性能を達成。数学系のベンチ
Microsoftが小規模推論モデル「Phi-4-reasoning」「Phi-4-reasoning-plus」「Phi-4-mini-reasoning」を発表
Microsoftが小規模推論モデル「Phi-4-reasoning」「Phi-4-reasoning-plus」「Phi-4-mini-reasoning」を発表しました。Phi-4-reasoningは、小規模言語モデルのPhi-4に対して教師ありファインチューニング(SFT)を行い、明示的に推論能力を向上させたモデルとなっています。 One year of Phi: Small language models making big leaps in AI | Microsoft Azure Blog https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai/ Phi-4-reasoning Technical Report - Microsof
Beyondsoft Calendar
The Beyondsoft Calendar visual is a calendar view that provides a single-month calendar layout that allows you to better visualize your data for each day of the selected month. It supports one date field, one measure field, and any number of tooltip fields. It offers many customization features ranging from basic formatting options like font size, color, etc, to more advanced features such as dive
Multiple Sparklines
It is difficult to see trends or patterns when you are presented with a table full of rows and columns of numbers. This Power BI Custom Visual transforms your Table numbers into stunning charts to give more insights into your data. The visual supports following chart types • Line Chart / Area Chart • Column Chart • Combo (line plus column) chart • Bubble Chart • Donut Chart • Bullet/ Bar chart • N
Table Heatmap
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新卒研修で作ったプロダクトを本番で運用している話 - freee Developers Hub
こんにちは！24 新卒で freee に入社した kochan です！ 以前投稿した新卒研修の事例紹介の記事では、freee の新卒研修で社内のコミュニケーションに関する課題を解決するために、ショート動画プラットフォームを作成したことをお伝えしました。今回の記事では、新卒研修後に本番運用に乗せるまでにどんなことをしたのかを説明し、新卒研修後の取り組みで学んだことをお伝えします。 また、この記事に関する内容は 5/9 に freee tech night で話す予定ですので詳細が気になる方はぜひご参加ください！ freee-tech-night.connpass.com 本番運用にあたって行ったこと 本番運用するにあたって、まずセキュリティを専門とするPSIRTチームと、プロダクトのインフラを管理するSREチームに、何をすれば安全に社内サービスをリリースできるのか確認しました。そこで出てきた
Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり - Nealle Developer's Blog
はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分
DifyでExcelデータをEChartsグラフに自動変換するチャットボットの作り方 - Qiita
概要 この記事では、Difyプラットフォームを活用し、ExcelデータをEChartsインタラクティブグラフに自動変換するチャットボットの構築方法を解説します。ユーザーがExcelファイルをアップロードするだけで、AIがデータ分析と最適なグラフ生成を自動的に行うワークフローを実現します。 手順1: チャットフロー作成 Difyダッシュボードの「チャットフロー」タブから新規作成 フロー名を「Excel Visualization Bot」と指定 ワークフローの基本構造を設計 手順2: 入力フィールド追加 2-1. Excelファイル入力 変数名：excel_file サポートされたファイルタイプ：ドキュメント アップロードされたファイルのタイプ：ローカルアップロード 2-2. グラフタイプ選択 オプション：棒グラフ, 折れ線グラフ, 円グラフ, 散布図, レーダーチャート, ヒートマップ 例
MCPでのデータベースとの対話+資料化 - Qiita
はじめに 以前から話題になっていたMCP（Model Context Protocol）ですが、Anthropicの独自規格の範囲に留まらず、OpenAIが公式に採用を発表した事で一気に火がつき、最近は至るところでMCPという単語が躍るようになりました。 今回はMCPを利用したデータベースとの対話+資料化までのデモを1つのユースケースとして残しておきたいと思います。 ■構成 クライアント：Claude Desktop データベース：BigQuery データベースとの対話+資料化デモ BigQueryのMCPサーバーについては以下2つが公開されています。 機能的にはほぼ一緒なのですが、後者はデータセット名までパラメータで渡せるので、こちらを使っていきます。 Claude Desktopの構成で以下の設定をするだけで、すぐに使えます。 "mcpServers": { "bigquery": {
「言葉を、もう一度。」僕が生成AIを活用した失語症リハビリ支援アプリ『Speech Link』の開発に挑む理由 - Sweet Escape
はじめに きっかけ —技術者として、人間として 同窓会イベントでの再会、そして僕にやれること 生成AIによる可能性とスケールの実現 プロジェクト立ち上げと、本質的な挑戦、開発の現状 開発の現状 クラウドファンディング、残り1日の戦い 最後に はじめに この記事では、僕が個人的に関与しているプロジェクトについて語らせてください。 僕は普段は渋谷にある会社のCOOをしていたり、犯罪を予測するというテクノロジーを持つスタートアップのCTOをしたりしています。 Xでも何度かつぶやいているので知っている人もいるかも知れませんが、あらためて紹介するとともに「なんでやるのか」という自分自身の想いとともに言葉にしてみます。 【拡散希望】開発に関与しているプロジェクトのクラファンが始まりました。AWS時代の同僚が自身の経験をもとに立ち上げたもの。苦しむ人が多くいることを知り自分の知見が役に立つならと手伝って
Azure MCP ServerとGitHub CopilotでAzure上のアプリをできる限り簡単に作る - Taste of Tech Topics
こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jp MCP（Model Context Protocol）が登場して少し時間が経ちましたが、その間にMCPに対応するサービスが増え、LLM 用ツールとしてその利用も拡大しています。 ツール提供側・クライアント側のどちらのサービスも増えており、今後さらに対応が広がりそうです。 そのような中で、MicrosoftがAzure MCP ServerというAzureリソースをMCP経由で操作できるMCP Serverを公開しました。 github.com 現在は操作できるリソースは限られていますが、CosmosDBやBlob Storageなどのデータ参照などが可能です。 この記事では簡単にMCPについて説明した後、G
【MCP】GitHub Copilot × Devin が本気を出したら、開発がここまで自動化された
はじめに 最近の 生成 AI トレンドの1つである Devin を弊社も導入しており、積極的に 遊ばせてもらって 業務へ活用しています。 現状は、以下のようなフローで Devin を使用しています。 私が GitHub で issue を起票 私が Slack で Devin に issue をもとに実装するよう依頼 Devin がプルリクを作成し、私にレビュー依頼 私がプルリクをレビューし、指摘項目があれば Devin に修正を依頼 最終的にプルリク内容に問題がなければマージ ChatGPT や GitHub Copilot などの生成 AI を活用することで、コードを書く時間を大幅に短縮できることは、すでに多くの方が実感されていることと思います。 しかし、Devin の特徴は、ミーティング中や、寝ている間など、自分が直接作業していない間も、実装を進めることができる点にあります。 個人的
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに
第2のDeepSeekショック？ オープンな中国LLM「Qwen3」シリーズが破格の性能で話題 最大モデルはOpenAI o1やGemini 2.5 Proに匹敵、たった4BでもGPT-4oレベルに 中国Alibabaが4月29日（現地時間）に発表した、大規模言語モデル「Qwen」の最新版となる「Qwen3」シリーズが話題だ。フラッグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」は「DeepSeek-R1」の半分未満のパラメータ数ながら、OpenAIのo1やo3-mini、GoogleのGemini 2.5 Proなど他のトップモデルと並ぶ性能を達成したという。「Qwen3-4B」は小さなモデルでありながらも「GPT-4o」を多くの項目で上回るとしている。 公開した全てのモデルがオープンウェイトであるため、フラグシップの235B-A22B以外はデスクトップ向けハイエンドGPUなどで動作さ
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Google、生成AI「Gemini」の学校用プロンプト集を無料公開
Chai.new — Vibe code any agent | by Langbase
Coral AI
デジタル庁が生成AIガイドライン、機密情報も学習可能に - 日本経済新聞
Travelキャンセル保険｜Mysurance【公式】
[その3] Power BI で社内のリース車の利用状況を可視化してみた - Qiita![[その3] Power BI で社内のリース車の利用状況を可視化してみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c849ce989d2db1faee27f1f2f087ce2df9b986f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNDA1NTQ0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNjEwODU0NTk5P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTBlNjQ3YWU2ZjA3ZmYxZTI3OThhZTEyZjNkODFkOGNj%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcfd7bf9ccbb3e65b8afa94a6f8e3f4e2%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBLb2RhbWFKbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTlmZjliMmMwNWQ1MjdmN2ZjYjZkMjM3OTA4ZGE2MTli%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D31163dcd12c5a4abae78e80fa5453676)
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