ITエンジニア_ノイ(@合同会社ノイリヒト)

ITエンジニアのノイです。 大学から機械学習の研究、自然言語処理や画像認識のAIを開発してきました。プライム上場企業でAIの研究職。ノイリヒトCEOも務めていてYouTubeでAIの勉強用の動画を公開しています。チャンネル登録お願いします

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#G検定 #人工知能 #AI #エンジニア #勉強

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シンガポールのSUPER AI に来ております
AI企業の方々との出会いが楽しみです

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AIと個人情報保護法・著作権

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AIリサーチツールのまとめ

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年収1,000万円のレイヤーが呼んでおきたい本。
どうして開発したAIが使われないのか？
エンジニア側とビジネス側の対立実例をもとに解説しています。
ビジネスにおけるAIの地位づけが分かると思います！
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初学者向けで数式は一切無くして、読み物として読み進められるものです。
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・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明
・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある

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#G検定

[NotebookLM @NotebookLM]

Because you wouldn’t let it slide… these are rolling out today for our most requested feature:

Prompt-Based Revisions: Tweak, tailor, and tune your slides just by prompting the revisions you want

PPTX Support: You can now export your Slide Decks (Google Slides coming next!)

[Algomatic AI ラボ @Algomatic_AILab]

RAGの発展形として、AIエージェントが複数のツールを活用しながら検索戦略を自ら立案・実行する手法が、回答精度の向上に有効であることが示されました。

従来の手法では、検索上位の文書を機械的に参照させたり、人間が決めた手順に従わせたりするのが一般的でした。しかし、これでは無関係なノイズ情報まで拾ってしまい、精度の低下やコストの増加を招くという課題がありました。

そこで提案されたのが「A-RAG」です。この手法では詳細な検索手順を指示するのではなく、「キーワード検索」「意味検索」「全文読み込み」といったツールをLLMに渡し、情報の取得方法を委ねます。LLMは自律的に与えられた情報から使えるものだけを取得します。これは人間がGoogle検索の結果を見て、必要なページだけを選んでクリックして読む動作に近い方法です。

この手法によって、無駄な情報の読み込みが減り、従来より少ない取得トークン数で高い正答率を達成しました。さらに、思考時間を増やすだけで性能が伸び続けるスケーリングの特性も確認されています。

「賢いモデルには、細かい指示よりも裁量を与えるべき」という示唆は、RAGに限らず、今後のAIエージェント設計における一つの指針になると期待されます。