MCPサーバー、ファンクションコール、エージェントの相乗効果と相違点
MCPサーバー、ファンクション・コール、エージェントの3つのキー・コンセプトを理解することは、急成長する人工知能（AI）分野、特に大規模言語モデル（LLM）において不可欠です。これらはAIシステムの基礎であり、それぞれがユニークで相互に関連した役割を担っている。 より深く理解するために...
AI知識
H-CoTはどのようにビッグモデルの推論プロセスを "ハイジャック "し、セキュリティ防御を突破するのか？
はじめに OpenAIのモデルのような、現在私たちが使っているチャットボットが、どのようにして質問が安全であり、答えるべきかどうかを判断しているのか、不思議に思ったことはないだろうか。 実は、これらの大規模推論モデル（Large Reasoning Models: LRM）には、安全性チェックを行う機能がすでに備わっています。
Trae中国語版ダウンロードへの最初の招待：登録後、DeepSeek-R1を無制限に使用できます！
ビルダーインテリジェントプログラミングモード、DeepSeek-R1とDeepSeek-V3の無制限の使用、海外版よりも滑らかな経験を有効にします。ただ、中国語のコマンドを入力し、プログラミングの知識はまた、独自のアプリケーションを書くためにゼロしきい値をすることはできません。
r1-reasoning-rag：収集した情報からの再帰的推論に基づくRAGの新しいアイデア
DeepSeek-R1推論能力とエージェントワークフローを組み合わせてRAG検索に適用するプロジェクトアドレス https://github.com/deansaco/r1-reasoning-rag.git プロジェクトを組み合わせることによって、最近、それは良いRAGのアイデアを提供するオープンソースプロジェクトを見つけました。DeepSeek...
ゲーム「Clue of Time」において、GRPOがo1、o3-mini、R1をどのように凌駕したか。
近年、人工知能の分野では推論能力が大きく進歩している。昨年、OpenAIが大規模言語モデル（LLM）の強力な推論の可能性を示した後、Google DeepMind、Alibaba、DeepSeek、Anthropicなどの組織がすぐに追随し、強化学習（RL）技術を使用して推論を訓練した。
Nexus：スケーラブルなマルチインテリジェント車体システム構築のための新世代Pythonフレームワーク
近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展により、マルチ・エージェント・システム（MAS）の能力が著しく向上している。これらのシステムはタスクを自動化できるだけでなく、人間に近い推論能力も備えている。しかし、伝統的なMASアーキテクチャは、多くの場合...
ビッグモデルの主要パラメータの解釈：トークン、コンテキストの長さ、出力制限
大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の分野でますます重要な役割を果たしている。LLMをより良く理解し応用するためには、その中核となる概念についてより深く理解する必要がある。本稿では、「トークン」、「最大出力長」、「文脈長」という3つの重要な概念に焦点を当て、読者が理解の障壁を取り除き、LLMを...
エージェント型AI、AIエージェント、エージェント：概念的説明
最近、自律型AI（Autonomous AI）、AIエージェント、エージェントという言葉がよく出てくるようになった。正直なところ、データ・アナリストやサイエンティストであっても、この業界の人々は、これまでこうしたAI関連のトレンドやバズワードには少し抵抗があった。
AIコーディング・エディター：クラインの仕組みを解き明かす
近年、人工知能（AI）技術がプログラミングに大きな変化をもたらしている。v0やbolt.newから、CursorやWindsurfのようなエージェント技術を統合したプログラミングツールに至るまで、AIコーディングは、ソフトウェア開発プロセス、特にラピッドプロトタイピングにおいて重要な役割を果たす大きな可能性を示している。
アーティファクト・インタラクション・モードとは
AI支援プログラミングの時代には、AIが単なる静的なテキストではなく、解析、編集、プレビュー、さらには実行可能なコードを生成することを望んでいる。この要求は、新しいインタラクション・パラダイムであるArtifactを生み出した。この記事では、Artifactを理論的な概念から実用的な実装まで分析する...
モジュラーRAGシステムにおける推論モデルの使用に関する応用評価
本稿では、Kapa.aiが最近行った、OpenAIのo3-miniとRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおける他の推論モデルの探索の概要報告を行う。 Kapa.aiは、大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIアシスタントである。
RAG知識ベース必須文書抽出オープンソースプロジェクト比較
最近、インテリジェントな顧客サービスプロジェクトでは、データ処理ツールのRAG知識ベースを選択するために、それはolmOCR、マーカー、MinerU、Docling、Markitdown、Llamaparseの6つのツールを含む現在の主流の文書処理プロジェクト、およびそれらの簡単な比較を再調査した。まとめてみると、...
RAGにおけるDeepSeek R1：実務経験のまとめ
DeepSeek R1は、最初のリリースで強力な推論機能を実証しました。このブログポストでは、DeepSeek R1を使用して、特に法律文書ドメイン向けの検索支援生成（RAG）システムを構築した経験について詳しく紹介します。 我々が選んだのは ...
ファインチューニングの埋め込み：原則、プロセス、そして法律分野での実践的応用
本稿の目的は、Embeddingファインチューニングの基本的な概念、全体的なプロセス、主要なテクニックを多角的に詳細に説明し、法的領域における実用的な役割を探求することである。本論文を通じて、読者は、法律領域における専門的なデータを用いて、事前に訓練されたEmbeddingモデルを微調整する方法を理解し、法律...
SPO：セルフ・モニタリングによるプロンプト・ワードの最適化
概要 適切に設計されたプロンプトは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を強化すると同時に、その出力を異なるドメインのタスク要件に合わせるために不可欠である。しかし、手動でヒントを設計するには、専門知識と反復的な実験が必要である。既存のヒント最適化手法は、このプロセスを自動化することを目的としているが、その手法は、プロンプトの設計に多大な...
DeepSearchとDeepResearchの設計と実装
まだ2月だというのに、ディープ・サーチはすでに2025年の新しい検索標準として迫ってきている。GoogleやOpenAIのような大手企業は、このテクノロジーの波に先手を打つべく、「ディープリサーチ」製品を発表した。(私たちが自信を持ってリリースする...
LangChain公式リリース：キュー・ワード最適化のヒントを探る
By Krish Maniar and William Fu-Hinthorn キュー・ワードを書くとき、私たちはラージ・ランゲージ・モデル（LLM）に意図を伝えようとする。しかし、一度にすべてのニュアンスを明確に表現するのは容易ではない。プロンプトは通常、手作業で作成される。
一つの図がRAGシステム構築の全体像を説明している。
この図は、最新の複雑なQA（Question Answering）またはRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムのアーキテクチャの青写真を明確に示している。この図は、ユーザーが質問をするところから始まり、最終的な回答の生成に至るまで、中間...
海外No-Code AIエージェント・プラットフォーム トップ10：エンタープライズクラスのインテリジェント・アプリケーションを迅速に構築
人工知能の波の中心で、AIエージェント（知的体）は驚くべきスピードで進化している。まるでSF映画に出てくる知的アシスタントのように、企業の隅々にまで静かに浸透している。AIエージェントは、もはや実現不可能な未来の概念ではなく、企業が効率を改善し、プロセスを最適化し、市場で勝利するための秘密兵器なのだ。
法律翻訳：ChatGPTとニューラルネットワーク翻訳（NMT）システムの性能に関する詳細なレビュー
変化し続ける翻訳技術の波の中で、ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）の登場は間違いなく世界的な注目を集めている。ChatGPTは、最先端の大規模言語モデル（Large Language Models: LLM）として、印象的な自然言語...
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