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最新ニュース (Saishin Nyūsu) – 世界と日本の最新情報

ブラウザでクラウド コードを使用する方法 データ サイエンスに向けて
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ブラウザでクラウド コードを使用する方法 データ サイエンスに向けて
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コーディング エージェントの特徴は、コーディングまたはプログラミングを行うためにのみ使用できるということです。ただし、彼らはより一般化されたエージェントであり、成功の程度はさまざまですが、基本的にすべての事務機能を実行できます。 ただし、多くの注目を集めている領域の 1 つは、Cloud Codes や OpenAI のコーデックなどのコーディング エージェントを備えた Web ブラウザを使用したブラウジングです。 エージェントは Web の操作に非常に熟達しており、これはさまざまなタスクに非常に役立ちます。 もちろん、Web ブラウジングは、インターネット上の情報を見つけたり、フォームに記入したりするなど、さまざまな状況で役立ちます。ただし、ユースケースによっては利用規約に違反する可能性があるため、その点は必ず認識しておく必要があります。今日説明する主な使用領域は、もちろん完全に合法であり、コーディング エージェントを使用して自分で開発しているアプリケーションをナビゲートして、実装をテストおよび検証することが含まれます。 これまで、コーディング エージェントに作業を依頼する場合は必ず検証可能な作業を作成することについて、何度もお話してきました。実装をテストするためにコーディング…

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ツール呼び出しの説明: AI エージェントが次に何を行うかを決定する方法 データ サイエンスに向けて
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ツール呼び出しの説明: AI エージェントが次に何を行うかを決定する方法 データ サイエンスに向けて
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私の最新の投稿では、JSON モード、関数呼び出し、構造化出力を使用して、LLM からの応答として構造化された機械可読出力を取得する方法を説明しました。その投稿では、構造化された応答を取得する方法として関数呼び出しを見て、関数呼び出しのアイデアについて簡単に説明しました。しかし、関数呼び出しは、基本的にモデルのバックボーンであるため、単にモデルから構造化データを取得することをはるかに超えたものです。 エージェントAIワークフロー。そこで、今日の投稿では、まさにこのトピックについて詳しく見ていきます。 これまで取り上げてきたすべての例では、LLM は受動的な応答者としてのみ使用されています。つまり、質問を受信して​​回答を生成するだけです。しかし、LLM を何かに対する答えだけでなく、何かを行うものにもしたい場合はどうすればよいでしょうか? 何かをする?より正確に言えば、モデルの応答に基づいてアクションをトリガーしたい場合はどうすればよいでしょうか?このアクションには、ライブ データの表示、メッセージの送信、データベースのクエリ、外部 API の呼び出しなど、あらゆるものが含まれます。 それが可能になりました ツール呼び出し。ツール呼び出しにより、LLM は非常にスマートなテキスト ジェネレーターから、実際にアクションをトリガーし、周囲の世界と対話できるものに変換されます。 それでは、見てみましょう！ ツール呼び出しとは何ですか? ツール呼び出し (関数呼び出しとも呼ばれる) は、LLM…

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データ サイエンスに向けた Python 3.14 とその新しい JIT コンパイラー
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データ サイエンスに向けた Python 3.14 とその新しい JIT コンパイラー
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これは、世界で最も人気のあるプログラミング言語の開発における重要なポイントです。 Python はその読みやすさと大規模なエコシステムで長い間認められてきましたが、その実行速度は「部屋の中の象」であることがよくありました。 3.14 の登場により、CPython コア開発チームは、最近最も待ち望まれていた機能を 1 つではなく 2 つ提供しました。 ギルの終わり これについては以前にも書きました。必要に応じて、真の同時実行性を Python で利用できるようになりました。 GIL フリー Python についてさらに詳しく知りたい場合は、それに関する私の記事へのリンクを最後に残しておきます。 ジャストインタイム (JIT)…

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LLM による構造化出力: JSON モード、関数呼び出し、およびデータ サイエンスに向けてそれぞれをいつ使用するか
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LLM による構造化出力: JSON モード、関数呼び出し、およびデータ サイエンスに向けてそれぞれをいつ使用するか
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応答ストリーミングやプロンプト キャッシュなど、AI アプリケーションのパフォーマンスとコストを最適化するための一般的な手法については、これまで何度も説明してきました。今日は、実際の AI アプリを構築する上で、これとは異なるものの同様に重要なことについて話したいと思います。彼は、 構造化された機械可読出力。 これまで共有した例のほとんどでは、AI モデルからの自由テキストの応答を扱っています。ユーザーが質問すると、モデルは自然言語で応答し、その応答を何らかの方法でユーザーに表示します。まったくシンプルで簡単です。しかし、後でプログラムで処理できるように、モデルが特定の形式 (JSON オブジェクトなど) でデータを返す必要がある場合はどうなるでしょうか?テキストや画像から特定のフィールドを抽出したり、データベース エントリにデータを入力したり、その応答に基づいて後続のアクションをトリガーしたりするためのモデルが必要な場合はどうすればよいでしょうか?そのような場合、壁のようなテキストを取り戻すのはあまり便利ではありません。 🤔 幸いなことに、この問題には多くの解決策があります。 LLM から構造化された機械可読出力を取得するには、主に 2 つのアプローチがあります。 JSONモード そして…

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