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「生成AIを用いて論文を読んでみた」シリーズ - まとめページ

Google kaggle が提唱するプロンプトエンジニアリング技術：AI言語モデルとのコミュニケーション術を極める

プロンプトエンジニアリング

Google DeepMind: 経験の時代：人間データを超えるAIの新しいパラダイム

AIエージェント

Pythonで実装するPrototypeパターン：オブジェクトの複製による柔軟な生成戦略

デザインパターン

Prototypeパターン

オブジェクト複製

MoguChat：仮想世界であなただけのパートナーを見つけよう

10億人の開発者を育てる：ReplitのCEO Amjad Masadが描く未来のプログラミングと経済の姿

プログラミング

AIエージェント

Amazon Nova Sonic：言葉の内容だけでなく、話し方までも理解する次世代音声基盤モデル

AIエージェント

スクフェス福岡2025　参加備忘録

アジャイル

Pythonで実装するStateパターン：状態によって振る舞いを動的に切り替える

デザインパターン

Stateパターン

振る舞いの切り替え

【衝撃予測】元OpenAIメンバーが語る「AI 2027」- あなたの仕事、生活、そして日本の未来はどう変わるのか？

Pythonで実装するVisitorパターン：構造と振る舞いを分離して保守性を高める設計

デザインパターン

Visitorパターン

構造と振る舞いの分離

Pythonで構築するPrototypeパターン：オブジェクトの複製を制御する設計技法

オブジェクト指向

デザインパターン

Prototypeパターン

Pythonで構築するFlyweightパターン：大量オブジェクトを軽量に扱う共有設計

デザインパターン

Flyweightパターン

メモリ効率

Pythonで構築するコマンドパターン：アクションの抽象化と履歴管理

デザインパターン

コマンドパターン

A User’s Guide to Restructuring the Global Trading System

Reflexion: 言語を通じて自己修正する新世代AIエージェント - 言葉による強化学習の革新的アプローチ

AIエージェント

スタッフ体験会 - ブラックジャックを作ろう

Foundation Agents の進化と課題：脳型AIエージェントの最前線 🧠🤖

AIエージェント

🚀 強化学習によるエージェントAIの最適化: 最新技術と実践的アプローチ

#次世代テクノロジー

#エージェントAI

AIの進化シナリオ2025-2027: 超知能AIへの道程と地政学的影響

AIエージェント

強化学習で「じゃんけん鬼ごっこ」をやってみた

対称性の破れ

リアルタイムシステムのアーキテクチャ設計完全ガイド：低レイテンシを実現する秘訣

#エンジニア必見

#リアルタイムアーキテクチャ

#WebSocket最適化

#低レイテンシ設計

[論文解読] なぜマルチエージェントシステムはしくじるのか？Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?

大規模モデルによるトークンの消費はかなり曖昧になる可能性がある

ArtificialIntelligence

DataPreprocessing

BMWとアリババが中国での戦略的パートナーシップを強化、QwenのAIパワーを活用して車内インテリジェント体験を再定義へ

ArtificialIntelligence

LargeLanguageModel

MSX BASIC の PRINT で余計な空白を入れずに数値を出力する

[論文解読] モデルの自己改善による性能向上 LADDER: Self-Improving LLMs Through Recursive Problem Decomposition

Team Geek を読んで仕事に活かそうと思ったこと

エンジニア

Gemini 2.5: Googleの最も知的なAIモデルの登場

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