株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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  • AIやテクノロジーのトレンドを届けるPodcast。平日毎朝6時配信。朝の通勤時間や支度中に情報キャッチアップとして聞いてほしいのだ。
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250131

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250131
    Jan 30 2025
    関連リンク ServiceNow announces launch of powerful new AI Agent Control Tower TahawulTech.com ServiceNowが、企業の複雑な課題を自律的に解決するAIエージェントの新機能を発表しました。この「AIエージェントコントロールタワー」は、ビジネス全体でAIエージェントを分析、管理、統制する一元的な場所として機能します。 新機能のAIエージェントオーケストレーターは、複数のAIエージェントが連携してタスクを実行し、部門を超えて目標を達成することを可能にします。また、IT、顧客サービス、人事など様々な分野に対応した事前構築済みエージェントや、カスタムエージェントを作成できるAIエージェントスタジオも提供されます。 ServiceNowのAIエージェントは、プラットフォームに直接組み込まれており、既存のワークフロー、自動化、データが活用できます。これにより、大量の情報と自動化を基に、高い生産性を実現します。 IDCの予測では、2025年には50%の組織が特定の業務機能向けに構成されたAIエージェントを利用するとしています。ServiceNowは、AIエージェントが単純なタスクだけでなく、複雑な業務プロセスを自律的に処理できるようにすることで、従業員がより重要な業務に集中できる環境を提供します。 さらに、ServiceNowは、AIエージェントが企業全体のデータにアクセスできる「ワークフローデータファブリック」を導入し、リアルタイムで実用的な洞察に基づいて行動することを可能にします。Google Cloudとの提携により、データ基盤がさらに強化されます。 これらの新機能は、2025年3月からPro PlusおよびEnterprise Plusの顧客に無償で提供される予定です。 引用元: https://www.tahawultech.com/home-slide/servicenow-announces-launch-of-powerful-new-ai-agent-control-tower/ Mistral Small 3 Mistral Small 3は、Apache 2.0ライセンスで公開された240億パラメータの軽量モデルです。このモデルは、Llama 3 70Bなどの大規模モデルに匹敵する性能を持ちながら、3倍以上高速に動作します。特に、低遅延が求められるタスクに最適化されており、MMLUベンチマークで81%以上の精度を達成しつつ、150トークン/秒の速度を実現しています。 Mistral Small 3は、事前学習済みモデルと命令チューニング済みモデルの両方が提供されており、様々な用途に活用できます。例えば、高速応答が求められる会話型アシスタントや、自動化ワークフローでの関数呼び出し、特定の分野に特化した専門家モデルの作成などに適しています。また、ローカル環境での推論も可能で、RTX 4090や32GB RAMを搭載したMacBookでも動作します。 このモデルは、金融、医療、製造業など幅広い分野で評価されており、不正検知、顧客トリアージ、デバイス制御などに活用されています。Hugging Face、Ollama、Kaggleなどのプラットフォームでも利用可能で、コミュニティによるカスタマイズや改善が期待されています。Mistralは、今後もApache 2.0ライセンスでのモデル提供を継続し、オープンソースコミュニティへの貢献を強化していく方針です。 引用元: https://mistral.ai/news/mistral-small-3/ DeepSeek R1 is now available on Azure AI Foundry and GitHub Microsoft Azure Blog DeepSeek R1がAzure AI FoundryとGitHubで利用可能になりました。Azure AI Foundryでは、1800以上のモデルが提供されており、DeepSeek R1もその一つです。このプラットフォームは、信頼性、拡張性、エンタープライズ対応を兼ね備えており、ビジネスでの高度なAI活用を支援します。DeepSeek R1は、開発者がAIを迅速に実験、反復、統合できるように設計されており、モデル評価ツールも内蔵されています。また、安全性とセキュリティにも重点を置いており、厳格なテストと評価を経て提供されています。Azure AI Content Safetyによるコンテンツフィルタリングもデフォルトで利用可能です。 DeepSeek R1は、Azure AI Foundryのモデルカタログから簡単に利用でき、APIとキーを取得してすぐに試すことができます。さらに、GitHubでは、DeepSeek R1をアプリケーションに統合するための追加リソースとガイドが提供されています。将来的には、DeepSeek R1の軽量版がCopilot+ PCでローカル実行できるようになる予定です。 引用元: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250130

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250130
    Jan 29 2025
    関連リンク Open-R1: a fully open reproduction of DeepSeek-R1 DeepSeek-R1は、推論能力に特化した大規模言語モデルで、特に数学、コーディング、論理の問題解決に優れています。このモデルは、DeepSeek-V3という高性能な基盤モデルをベースに、強化学習（RL）を用いて訓練されています。DeepSeek-R1の特筆すべき点は、人間の監督なしで推論能力を向上させた点で、これは、問題解決のステップ分解や出力の自己検証など、高度な推論スキルの開発に繋がっています。 しかし、DeepSeek-R1の学習データや訓練コードは公開されていません。そこで、Hugging FaceはOpen-R1プロジェクトを開始し、DeepSeek-R1のデータと訓練パイプラインを再現し、オープンソースコミュニティに共有することを目指しています。 具体的には、以下の3つのステップで進めます。 DeepSeek-R1から高品質な推論データセットを抽出し、R1-Distillモデルを再現します。DeepSeekがR1-Zeroを作成するために使用した純粋なRLパイプラインを再現します。ベースモデルからSFT（教師あり微調整）、RLへと段階的に訓練できることを示します。 このプロジェクトを通じて、推論モデルの訓練に関する透明性を高め、再現可能な知見を共有し、将来のモデル開発のための基盤を構築することを目指します。 Open-R1プロジェクトは、コードの貢献や議論への参加を歓迎しており、コミュニティ全体でこの目標を達成することを目指しています。 引用元: https://huggingface.co/blog/open-r1 Introducing the LangGraph Functional API LangGraphのFunctional APIがリリースされました。このAPIは、グラフ構造を明示的に定義せずに、ヒューマンインザループ、永続化/メモリ、ストリーミングといったLangGraphの主要機能を活用できる点が特徴です。 主な構成要素として、ワークフローの開始点となるentrypointと、個別の作業単位であるtaskの2つのデコレータが提供されており、これらを用いて標準的な関数でワークフローを定義できます。 Functional APIは、既存のアプリケーションにLangGraphの機能を組み込みやすく、コードを大幅に書き換える必要がありません。また、Graph API（StateGraph）と組み合わせて使用することも可能です。 主な機能として、以下のものがあります。 ヒューマンインザループ: ユーザーのレビューや承認をワークフローに組み込むことができ、interrupt関数でワークフローを一時停止し、ユーザーの入力を待つことができます。短期メモリ: 会話履歴を保持し、直前の状態をpreviousパラメータで取得できます。また、entrypoint.final()を使って、次のチェックポイントのために異なる値を保存できます。長期メモリ: storeパラメータを使って、ユーザーの情報を永続的に保存し、複数の会話にわたって情報を共有できます。ストリーミング: ワークフローの進捗状況、LLMのトークン、カスタムデータをリアルタイムでストリーム配信できます。 さらに、LangSmithとの連携により、ワークフローの監視やデバッグも可能です。Functional APIは、Graph APIと比較して、制御フローの記述が簡単で、状態管理が不要な点がメリットです。 ただし、Graph APIの方がより詳細なチェックポイント管理や可視化機能が優れています。両APIは同じランタイムを使用しているため、プロジェクト内で組み合わせて使用することも可能です。 引用元: https://blog.langchain.dev/introducing-the-langgraph-functional-api/ 農協で農家さんが「デンドロビウム買ったんだ～」と言っていて危うくガノタだと勘違いするところだった 農協での会話で、農家の方が「デンドロビウムを買った」と言ったことから、投稿者はガンダム好きかと勘違いしました。デンドロビウムは、ガンダムシリーズに登場するモビルスーツの名前であると同時に、実際には植物の名前でもあります。このやり取りから、他のユーザーもガンダム関連の連想をしたことや、花の名前がガンダムの機体名に使われていることなどが話題になりました。また、実際にデンドロビウムを育てている人のコメントや、他の花の名前を持つガンダム機体の情報も共有されています。この一件は、日常の何気ない会話から、ガンダムという共通の話題で盛り上がれる面白さを感じさせる...
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  • 株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250129

    株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250129
    Jan 28 2025
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    • はてなブログにWebhook機能を追加しました！外部システムとの連携が容易になります

    はてなブログの有料プラン向けにWebhook機能が追加されました。この機能は、ブログの更新をSlackやDiscordなどの外部システムに通知したり、GitHubと連携してデータ更新を自動化したりできます。技術者向けの機能で、詳しい設定方法はヘルプページに記載されています。例えば、ブログの更新をトリガーにしてGitHub Actionsを実行する設定例も紹介されています。

    引用元: https://staff.hatenablog.com/entry/2025/01/28/123436

    • 「ファミコンカセット1052本」がメルカリに登場―「あと1本でコンプリート」の貴重なカセット群が“ゲーマーの終活”として出品される

    メルカリにファミコンカセット1052本とニューファミコン、関連書籍などがセットで出品されました。出品者は30年以上かけてコレクションしたとのことです。 出品理由は終活で、自身のコレクションが死後に廃棄されるより、必要とする人に譲りたいという思いからだそうです。 記事では、レトロゲームのアーカイブ問題にも触れ、コレクションが文化を継承する上で重要な役割を果たす可能性を示唆しています。 最後に、読者へ自身のコレクションについて、終活のタイミングでどうするかを考えるきっかけになればと述べています。

    引用元: https://www.gamespark.jp/article/2025/01/28/148885.html

    • 新卒が目ぇキラキラして「日報システム作ったんです！」っていうから「おぉ！やるじゃねーか！！」って即座にSQLインジェクションで破壊した→それは破壊しておくべき

    あるエンジニアが、新卒社員が作成した日報システムを「おぉ！やるじゃねーか！！」と褒めつつも、即座にSQLインジェクションで破壊したという出来事が話題になっています。これは、新卒が作ったシステムにはセキュリティ上の脆弱性があることを早期に認識させ、対策を促すための教育的な意図があるようです。

    このエンジニアは、新卒のシステムを破壊するだけでなく、F5連打や複数ウィンドウからの同時更新など、様々な攻撃を試すことで、システムが実運用に耐えうるかを確認しているようです。また、これは単なる嫌がらせではなく、若手エンジニアに「世の中には悪意のある第三者がいる」という意識を持たせるための教育だと述べています。

    この行為に対して、他のエンジニアからは「良い職場だ」「こういう先輩がいてほしい」という肯定的な意見がある一方で、「ハラスメントだ」という批判的な意見も出ています。しかし、多くのエンジニアは、脆弱性のあるシステムを放置するよりは、早期に問題点を発見して改善することが重要だと考えているようです。

    新卒エンジニアは、自分が作ったシステムが攻撃されることで、セキュリティの重要性を肌で感じ、より安全なシステム開発を学ぶことができるでしょう。

    引用元: https://togetter.com/li/2503042

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