さおとめ

デザイナー／開発／ドラマー。書籍『統合失調症がやってきた』松本ハウス／音楽→密売KGYダビッドソン。note

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 おーサングラスした

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WordPressじゃないけど

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うちのサイト「客も来とらんのに、スキャナだけ来よるんかい！」状態。

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OpenAIのAgents APIを試した。7ファイル程度の小さな案件をAstraで丸ごと調査。２回調査して$1.97だから１回あたり約1ドル前後。

AIに資料を丸ごと渡したら、頼んでいない矛盾まで見つけてきた｜おとめ @sao_about https://t.co/huLnFZaKNj

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PDF校正アプリの人名表記ゆらぎ判定を、同じ24ケース・同じプロンプトでGPT-5.6 Luna / Terra / Solに投げて比較。
今回はLunaが24/24。確認すべき候補を隠す「危険な見逃し」は3モデルとも0件でした。
n=24の小規模PoCなので、一般的なモデル性能比較ではなく、この用途との相性を見る実験です。

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AIにとって��章も画像も数字だと再確認して、いちど0と1まで戻ってみた。｜おとめ @sao_about https://t.co/zTFioHZvIs

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 @YouTube なんだよこれw

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Azure Document IntelligenceでPDF分析検証。
表として認識できたPDFでは、表領域の抽出はかなり良かった。
ただしレイアウト依存が強く、同じような対戦表やランキング表でも tables=0。
OCR結果も、校正に使うには誤認識が多いと思う。
外部依存とコストを増やしてまでAzureを本番採用する必要性は低いと判断。不採用。
疲れた。

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U.K.　Terry Bozzio いいね

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@toshiaki_kamata カレーしか食べないの？

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 頭がおかしくなる　●がかわいい

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 くだらない

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AIと仕事してると帰れなくなる。

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 こっちのほうがいい
モザイクも捨てがたい

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 くだらない

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「お弁当に髪の毛が入っていました」AIなら、どこまで答えていい？｜おとめ @sao_about https://t.co/2rQCKOdb2f

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 @YouTube いっぺんにおくりすぎだよ

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 笑　くだらない

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@toshiaki_kamata @justinbieber @Mackenyu1116 ん？なんも見えんよ

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そこを拾っていただけてうれしく思います。私も相性が良さそうだなと感じました。まずは例外が出たとき、既存ルールとの照合材料や過去事例の整理まではLLMに寄せようかと。正本への昇格条件は固定する、という小さいループから試そうと思っています。

正本へ上げる条件は、

・現在の正本では説明できない
・根拠を確認できる
・再利用する価値がある
・人間が承認した
・回帰テストを追加した

まずはこの程度に固定して試そうと思ってます。

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引き続きnote書いてます。よろしくお願いします。

自動化をしたい。制御設計が強すぎて実装に入れなかった私は、LLMセミナーを受けました｜おとめ @sao_about https://t.co/G29EXX3eOp