taka
@mzntaka0
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Machine Learning/Search/Elasticsearch/NLP/Vim/PyTorch/React/Next.js/TypeScript/FastAPI
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急にAIエージェント作れって言われて困っている方々に向けてスライド頑張って作りました / 1件のコメント https://t.co/gvr6gI5TmR
tech.legalforce.co.jp
こんにちは。LegalOn Technologiesでソフトウェアエンジニアをしている浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。最近は検索推薦というよりはAIエンジニアっぽいことをしています。 このたび、社内の全プロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・EM向けに「速習 AIエージェント入門」という…
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堅牢.pyのLT会で話す「numpyやPyTorchの配列にdtypeとshapeをアノテーションするjaxtypingのススメ」を公開しました！🙌 合わせてcolabでjaxtypingを触ってみるチュートリアルコードも後悔しています！(次スレ) 機械学習やっている人に特に流行ってほしい！ #kenro_py
https://t.co/G4XOzfIuog
speakerdeck.com
numpyやPyTorchの配列にdtypeとshapeをアノテーションするjaxtypingのススメ サンプルコードはこちら https://colab.research.google.com/drive/1wdJXEPO3PpKLF09xJq3H5AFee6H1vy5_?usp=sharing
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You can now run Unsloth GGUFs locally via Docker! Run LLMs on Mac or Windows with one line of code or no code at all! We collabed with Docker to make Dynamic GGUFs available for everyone! Just run: docker model run ai/gpt-oss:20B Guide: https://t.co/xIv4yjl5Av
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【重要】Nape Proは11月20日（木）21時よりクラファン開始 ・Keychronとギズモードの共同開発 ・25mmトラックボール ・6つのボタンとホイール ・8方向の使用向きに対応 キーボードにちょい足しすることでホームポジションからカーソル操作ができます。
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S3上にある650GBのデータをサーバ1台で高速に処理したいならPolarsが最速、続いてDuckDB、Daft、PySparkだったそうで。 / “650GB of Data (Delta Lake on S3). Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark.”
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new @duckdb release is impressive, adding iceberg support for INSERT, UPDATE, DELETE duckdb is *embeddable*, so it can be run inside of Postgres, in Edge Functions, in your API servers, etc.
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we are working on a Rust-based ETL server that can stream your Postgres database to S3/Iceberg (and other databases like BigQuery & ClickHouse) 100% open source, and designed so that it can be embedded in any Rust server
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気づいたらInSixyが目の前に！ ボトムカバーカッコよい。 思ったより7sProMaxと重さ変わらなくてFocus60も気になってきたぞ、、とりあえずスタックベースを作ってみよう
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LLM がなぜ外挿に成功するのか、その謎を解明するべく、我々調査隊はアテンションの奥地へと向かった……。 https://t.co/5VOB9JWuiZ
joisino.hatenablog.com
LLM の注意機構には色んな機能があることが分かっています。注意機構を分析することで、なぜ LLM は文脈内学習や思考の連鎖に成功し、ひいてはなぜ LLM が外挿に成功することがあるのかについての理解が得られます。本稿ではさまざまな種類の注意機構を観察することでこの問題をひも解きたいと思います。 目次 目次 基本的な考…
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「置き型」「キーボード埋め込み型」2タイプの使い方が出来るトラックボールマウス「KimiBoard」を制作しました。 2025年11月頒布開始予定です。 #KimiBoard
https://t.co/2kE4Pa9hXd
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InSixty、7sProMaxで躊躇ってる持ち運びができそう…(Nape Proと組み合わせて) 買うか悩ましいな。 https://t.co/zKoV0cKHFi
salicylic-acid3.hatenablog.com
こんにちは。自キ温泉ガイドのサリチル酸です。 今回は私の設計した自作キーボード用ケース『InSixtyケースセット』の組み立て手順書、ビルドガイドを書きたいと思います。
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KDD25よりRAGを越えたRetrieval And Structuring（RAS）の提唱。RASとして検索(Sparse/Dense/Hybrid)と知識構造(グラフ/構造化)を統合し、LLMの推論(KG推論、GoT等）を強化。 A Survey on Retrieval And Structuring Augmented Generation with Large Language Models https://t.co/zhrAidCfQO
arxiv.org
Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing with their remarkable capabilities in text generation and reasoning. However, these models face critical challenges...
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YAMLファイルを書くだけでAIエージェントを作れるツールがDockerからリリース。ほほう / “GitHub - docker/cagent: Agent Builder and Runtime by Docker Engineering”
github.com
Agent Builder and Runtime by Docker Engineering. Contribute to docker/cagent development by creating an account on GitHub.
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