GPT-4oやo1より高性能な推論モデル「Qwen3」をAlibabaが発表、フラグシップモデルの「Qwen3-235B-A22B」はパラメーター数2350億＆アクティブパラメーター数220億
中国のAlibabaが開発する大規模言語モデル(LLM)ファミリーのQwenに、「Qwen3」が登場しました。Qwen3には2つの混合エキスパート(MoE)モデルと、6つのDenseモデルが含まれており、パラメーターサイズは6億から2350億までと非常に幅広いです。 Qwen3: Think Deeper, Act Faster | Qwen https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ GitHub - QwenLM/Qwen3: Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud. https://github.com/QwenLM/Qwen3 Alibaba unveils Qwen3, a family of 'hybrid' AI reasonin
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
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
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
僕らの仕事を楽にするかもしれない「データスペース」という技術
はじめに 昨今、欧州や日本を中心に発展しつつある「データスペース」について、皆さんに手を動かしながら体験頂けるようなブログを書いてみます。 本記事の想定読者 ITの基礎的素養はあるけど、データスペースのことをあまり知らない方 様々な分野でデータ利活用を検討している方 そもそもデータスペースとは データスペースとは、参加する組織・企業同士が互いに信頼できる仕組みのもとで、安全かつ自由にデータをやり取りできる制度と技術基盤が整った空間のことを指します。 こうした制度・技術の構築・標準化により、業界・組織・企業間のコラボレーションを加速し、横断的な課題解決や新たなデジタルサービスの創出を支えることができます。 データスペースは、近年欧州や日本を中心に広がりを見せています。以下の図はデータスペースの概念を表しています。データスペースの各参加者は、「コネクタ」と呼ばれるソフトウェアを用いて、「カタロ
Data StaRt データ・スタート | 大津市EBPMの推進に向けたデータ分析業務（移住・定住促進に向けた分析）
滋賀県 大津市 情報システム課イノベーション戦略室 滋賀県大津市 特別賞 人口問題 公的統計データ 行政データ 新規に調査 2021 概要 本市における人口増加の傾向や要因を分析し、本市への移住・定住を促進する施策の検討に利用することを目的に、移住・定住に関する各種データの整理・分析を実施しました。人口統計及び異動データをはじめ、地価、住宅供給、平成30年度に実施した移住・定住に関するアンケート調査結果などの幅広いデータを活用し、複数の視点から要因分析を実施することにより、今後の移住・定住の施策を検討していくうえで必要な要素を把握しました。 導入費・運用費 導入費 － 運用費 3,158千円（日本電気株式会社への委託分析費） 受賞 「第6回 地方公共団体における統計データ利活用表彰 特別賞」（2021） 取組の流れ 人口増加が鈍化傾向にあることの要因が分析できていない。 人口統計データや住
エビデンスベースドプロダクトマネジメント - yuiseki
エビデンスベースドマーケティングの手法をプロダクトマネジメントに応用する方法論 以下の前提を持つ 対象のプロダクトが という収益構造を持つこと MRR = MAU x PUR x ARPPU 対象のプロダクトが という構造を持つこと MAU = U_total x P_existing + (N_consumers - U_total) x P_new U_total: 累計ユーザー数 P_existing: 既存ユーザーがその月にアクティブになる確率 N_consumers: マーケット全体の消費者数 P_new: 未利用者がその月に新たにアクティブになる確率 対象のプロダクトの各ユーザー別の利用頻度がポアソン分布になっていること 対象のプロダクトの既存ユーザー全体での利用頻度の傾向 P_existing は負の二項分布になっていること このとき、以下が成り立つ : 一定期間における既存
生成AIの専門スキルを証明する「Prompt Engineering Professional検定」が開始。最新のAI業務活用スキルを認定
PEP検定は、LLMを活用した業務効率向上や、企業のDX推進を支援することを目的としており、ビジネスパーソンが生成AIを効果的に活用できるスキルを認定する。 ChatGPTなどのLLMを使った具体的な提案や、問題解決能力を評価し、プロンプト設計の基本からリスク管理、倫理・法律面まで幅広くカバーする内容となっている。なお、試験問題の作成・監修には、生成AIの専門家や各企業の有識者が参加する。 同検定の取得によって、取得後すぐにビジネス現場で応用可能なスキルを身につけられるため、DX推進や生成AIプロジェクトのリーダー候補としての活躍が期待される。また、名刺や履歴書、社内プロフィールなどに検定名を明記することで、生成AIを活用できるプロフェッショナルであることを対外的に示すことができる。さらに、クライアントや上司からの信頼獲得につながるので、より高度なAIプロジェクトや組織変革の推進役を担うチ
Difyと公開範囲を組織内に絞ったGASの接続 | Data Driven Knowledgebase
今回、私は知識データベースを作成した上で、それをクエリと合わせてLLMに入れ、その出力をスプレッドシートに入れるというワークフローを作成しました。その際に、スプレッドシートとの接続の部分で苦労したところがあるので、こちらでまとめようと思います。 なお、技術ブログを見るとコンテナで開発されている方も多いと思うのですが、技術検証からスタートということもあり、簡素に作成できるクラウド版のサービスを用いて開発をしております。 Difyとは、複雑なワークフローであっても生成系AI関連のAPIを直感的にわかりやすいブロックを組み合わせてアプリケーションを作成できるツールです。以下の写真はアプリケーション内で公開されているテンプレートの1つですが、このようにフローチャートの様な形でワークフローを組めるので、エンジニアリングスキルがあまりない方でも比較的楽に使えるものとなります。近年では急速に注目を集めて
AWS、通常のAmazon S3より最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」の価格を最大で85％引き下げ
AWS、通常のAmazon S3より最大10倍高速な「Amazon S3 Express One Zone」の価格を最大で85％引き下げ Amazon Web Servicesは、通常のAmazon S3よりも最大10倍高速なオブジェクトストレージ「Amazon S3 Express One Zone」の利用価格を、最大で85％引き下げると発表しました。 「Amazon S3 Express One Zone」は、単一のアベイラビリティゾーン内にデータを保存するオブジェクトストレージサービスとして、1桁ミリ秒のレイテンシで毎秒数十万のリクエストを処理可能な高速性が特徴です。特に小さなオブジェクトはAmazon S3 Standardと比べて最大10倍速く読み取ることができると説明されています。 高性能なストレージとしてAI/MLトレーニング、金融モデリング、メディア処理、リアルタイム広告配
プロダクトマネージャーがCursorと作る、"思考が蓄積する"仕事環境 ~AI伴走を当たり前に~｜Naomi Shiraishi
プロダクトマネージャー業務は、日々のタスクから中長期の戦略策定まで、多岐にわたります。忙しさに追われ、その日の思考や課題が記憶の彼方に消えてしまう… 私はそのスパイラルに入ってしまっており、タスク管理ツールやtimesに「日報」を書いたりと試行錯誤していたものの、何度も挫折していました。 Cursorとの出会いと活用のひらめきそんな中、社内で利用が広まっていたAIエディタ「Cursor」。 当初は、ノンエンジニアでもコード調査やSQL作成が出来ることや、一貫したドキュメント作成が出来ることに魅力を感じて使っていました。 これまで私のAI活用は、「PRDの壁打ち」に代表されるドキュメント作成の補助、「開発仕様の確認」など特定の複雑な業務だけにとどまっていました。 小さな日常的タスクにもAIを絡められる可能性があるとは、正直あまり想像できていなかったのです。 きっかけは、みやっちさんのCurs
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Google、生成AI「Gemini」の学校用プロンプト集を無料公開
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マッキンゼーが作成した「なぜ日本の営業の生産性はそれほどまでに低いのか」というレポートが面白い。キーエンスの生産性の高さに対する分析も
Obsidian入門マガジン｜Shin｜note
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遅いのはどこだ？ フレッツ 光クロスのプロバイダー（VNE）変更で1.3Gbps→6Gbpsと大幅高速化を実現した経緯【イニシャルB】
Cursor/Devin全社導入の理想と現実
SunoやUdioの弱点・課題を解決する画期的AI音源解析ツール、Hit’n’Mix RipX DAWの破壊力
2025年現在のNewSQL (最強DB講義 #36 発表資料)
