デジタル庁でAIを担当している大杉直也です。2023年度からデジタル庁で生成AI関連のワークショップ等のイベントの企画や講師等を行なっており、2025年度からはガバメントAIの一環であるプロジェクト「源内」の立ち上げ、企画、開発運用、推進を担っています。 「100回の会議より、1回のAPI callの方が理解が進みます」「アイデアの価値は「検証」してみないとわからない」と、中央省庁の職員向けの生成AIワークショップの講義資料で書きました。これは当時から2年以上経過した2025年11月現在でも変わっていないと確信しています。しかし、生成AIの調達や利活用に係るガイドラインの作成等の進歩はありましたが、2025年11月現在でも一般職員にとって生成AIのAPI利用には多くの会議等を必要とし、なかなか気楽に試せないのが現実です。 一方で、この2年間で行政領域での生成AI利活用において何をすべきか、

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次のために作られたターミナル： GhosttyベースのネイティブmacOSアプリ。縦タブ、エージェントが注意を必要とするときの通知リング、分割ペイン、自動化用のsocket APIを搭載。 機能-縦タブ：サイドバーにgitブランチ、作業ディレクトリ、ポート、通知テキストを表示-通知リング：エージェントが注意を必要とするとペインが点灯-アプリ内ブラウザ：スクリプタブルなAPIでターミナルの横にブラウザを分割表示-分割ペイン：各タブ内で水平・垂直に分割-スクリプタブル：CLIとsocket APIで自動化とスクリプティングが可能-GPU高速化：libghosttyによるスムーズなレンダリング-軽量：ネイティブSwift + AppKit、Electronではない-キーボードショートカット：ワークスペース、分割、ブラウザなどの豊富なショートカット

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TL;DR: This study builds a large Japanese web corpus from the Common Crawl archive, and demonstrated its effectiveness by continual pre-training on Llama 2 7B, 13B, 70B, Mistral 7B v0.1, and Mixtral 8x7B. Abstract: Open Japanese large language models (LLMs) have been trained on the Japanese portions of corpora such as CC-100, mC4, and OSCAR. However, these corpora were not created for the quality