ラブイズオーバーキル アストラ芦魔 <毎週火曜更新>ここは、刑務所デスライク・プリズン。彼女の名前はスモア・ミルウォーキー。天才研究者であるスモアは日々の研究と業務に追われ恋をする暇もない。ある時、処刑されたペインキラーという殺し屋が運び込まれるのだが、彼女は誤って秘薬を全部使ってしまい…!? [JC1巻5/2発売予定]

リンク ピクシブ百科事典 レギオン 古代ローマでの軍団の呼称。そこから新約聖書に記述されている悪霊の名前。あるいは新約聖書の悪霊をモチーフとする創作上の悪霊や怪物。 1 user

背景 Obsidianはわたしのメモ取りに革命をもたらしました。ツールとしては、ごく単純なマークダウンエディタですが、ただ情報を記録するだけでなく、思考を整理し、アイデアを形にするためのパワフルなツールとして、日々の作業を効率化する上でとてつもなく大きな助けとなっています。 Obsidianの便利な使い方を共有したいと思い、継続的に記事化していますので、この一覧記事を作成しました。情報にあふれた混沌とした現代を、未来に向けてスムーズに航海していくうえで、Obsidianを役立つガイドとして右腕化できることを願っています。 もくじ リンクまとめ、初心者向けリンクまとめ Obsidianのよくつかうリンク集 ゼロイチObsidian｜ゼロからはじめるObsidian案内 Obsidianの小技 小技その1｜ ファイル名を6桁ではじめる（yymmdd_） 小技その3｜リンクをMarkdown形式

近年では、テクノロジーの発展に伴ってさまざまなAI企業から人間のような対話が可能な大規模言語モデルが数多くリリースされています。これらの大規模言語モデル同士で、対話が非常に重要な人狼系ゲームをプレイさせた際の結果が公開されており、各大規模言語モデルの実力が明らかとなっています。 LLM Mafia Game Competition https://mafia.opennumbers.xyz/ AI bots now play Mafia with each other on public website, and almost all of them are terrible at it | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-bots-can-now-pl

こんにちは、Insight Edgeでリードデータサイエンティストを務めているヒメネス（Jiménez）です！前回の投稿から丸1年経ちましたが、改めて皆さんと知識共有できればと思います。今回は、話題のOpen Source LLM（Llama, Mistral, DeepSeek等）をローカルで実行する方法を紹介します。 目次 LM Studioの紹介 LLMをローカルで実行 準備 Pythonプログラムから実行 単体実行 OpenAIを通した実行 活用例：討論する哲学者 哲学者の定義 討論内容の定義 討論の実施 討論の要約 まとめ LM Studioの紹介 LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行できるプラットフォームです。GUIベースで操作できるため、エンジニアだけでなく、非エンジニアでも手軽に試すことができます。 【特徴】 直感的なUI：モデルの管理

AIによるコーディングアシスタント、コーディングエージェント、アプリケーション自動生成サービスまとめ（2025年3月版） アプリケーション開発の生産性向上において、AIによるプログラミング支援サービスは欠かせないものになろうとしています。 そして市場にはプログラマが入力するコードの補完からコードやテストの自動生成、アプリケーションそのものの自動生成までさまざまなツールやサービスが登場しています。 ここでは多数のツールについてそれぞれの主な機能や目的が分かりやすいように、「コーディングアシスタント」「コーディングエージェント」「アプリケーション自動生成／Text to App」の3つに分類して紹介しましょう。 もしもここで紹介されていないプログラマ向けのAIツールなどがありましたら、X/Twitterやブックマークのコメントなどで教えてください。 AIが、人間のプログラマが書くコードの補完や

カンバンアプリの置き換えにタスク管理アプリのTrelloは大人気ですが、それを置き換えるのが、Obsidian Kanbanプラグインです。 インストールすれば、Obsidian内で好きなだけカンバンボードを作成することができます。カンバンには、テキストを入力したり、リンクをつけたり、進行管理にも適しています。 このシステムのおかげで、進行中のすべてのプロジェクトを一目で把握し、それぞれの進捗を追跡できます。 正直、これなしでワークフローを管理できるとは思えません。さらに、執筆もすべてObsidian上で行っているため、ダッシュボードから直接プロジェクトにアクセスできるのも大きな利点です。 これは一例に過ぎません。きっと他にも使い方を思いつくことができると思います。 しかし、最も気に入っている部分は、Obsidianの各カンバンボードが、マークダウン文書に過ぎないということです。 つまり、

やねうら王 @yaneuraou そろそろ「ググレカス」に代わる、「ChatGPTれカス」みたいな言葉が欲しいんだよなー。と思いながら、ChatGPTに聞けば5秒で解決することを相談してくる輩にどう返せばいいかをChatGPTに聞いたら、辛辣すぎた。😂 pic.x.com/UsGREjHrhx 2025-03-06 08:17:40

Home Blog PLaMo 2の8Bモデルをオープンなライセンスで公開: 条件付きで商用利用可能なPLaMo Community Licenseについて Preferred Networks（以下PFN）とグループ会社のPreferred Elements（以下PFE）では2024年10月からGENIAC 第2期の支援のもと、高性能な大規模言語モデル（以下LLM）の開発（※）を行っています。そして本日、PLaMo 2 8Bのモデル（pfnet/plamo-2-8b · Hugging Face）を条件付きで商用利用可能な PLaMo Community License のもとで公開しました。このライセンスは、特に日本の知識に長けたPLaMoシリーズによって自由なLLM利用やデータ整備を促進しながらも、今後もPFN/PFEが持続可能な形で基盤モデルの開発を行い、継続的な性能向上を通して広

株式会社ファンケルは、独自の研究から、キンミズヒキ※1およびキンミズヒキ由来アグリモール※2類に老化した細胞を除去する作用を見いだしています。本リリースでは、老化細胞に関する研究成果およびキンミズヒキ由来アグリモール類の人での作用に関する研究成果についてお知らせいたします。 ➀キンミズヒキの人での効果を検証するために、血液中に含まれる老化細胞※3を定量する技術を確立しました。この技術は、人によって異なる老化の進行度合いを評価することを可能にします。本研究では、この技術を用いて日本人における年齢と血液中の老化細胞の割合に関するデータを取得しました。これらの研究成果は2024年脳心血管抗加齢研究会第20回学術大会にて発表しました。 ➁確立した老化細胞定量法を用いて、中高年層におけるキンミズヒキ由来アグリモール類の摂取による、老化細胞に対する効果を検証しました。その結果、キンミズヒキ由来アグリモ

ファンケルは6日、身体機能を低下させる老化促進物質を分泌する「老化細胞」を除去する成分を世界で初めて特定したと発表した。同社は人体への負担が軽い老化細胞の測定方法を確立。バラ科の「キンミズヒキ」に含まれる抗酸化物質「アグリモール類」を摂取すると、体内の老化細胞が減少することを突き止めた。 同社は40歳～60歳未満の日本人男女110人を対象に臨床実験を実施。キンミズヒキ由来のアグリモール類を含んだサプリメントを飲用した男性グループで老化細胞の減少を確認したという。 老化細胞は細胞分裂が停止し、修復などの本来の機能が失われた細胞で、老化促進物質を分泌する。老化の原因のひとつとされ、マウスを使った実験では、老化細胞を除去したマウスは老化細胞を移植したマウスに比べ、活発に動き回り、腎臓の機能も良好だったという。 これまでは人体にある老化細胞の量を測定することができなかったが、同社は、ウイルスに感染

はじめに そろそろAIエージェントを使った開発に慣れる必要性を感じてClineを試した。ClineはVS Code上で動作する対話型のAIエージェントで、コードの生成、修正、テストなどを自律的に行うことができる。GitHub Copilot（以下Copilot）の使用感から大きな期待はなかったものの、コード生成の精度や自律的な動作など、予想を大きく超える体験となった。その所感をまとめる（Xでポストした内容のまとめも兼ねている）。 使用ツール 本家Clineを採用。派生版も存在するがオリジナルで。 バージョンは3.4.9（2025年2月28日時点） Clineインストール後に設定画面で「VS Code LM API」を選択し、 Copilotが対応しているLLMを選択する（なのでCopilotの拡張機能も必須のはず）。 キャプチャ時点ではclaude 3.7 sonnetを選択できるようにな

怪しいおまわりさん 無機質 まちの日常を守るため、小さな交番に勤務する4人の男。市民のさまざまな悩み事やトラブルに対応していくが、 彼らそれぞれの思いも混じりーー。

ソフトバンクの子会社でAIの研究開発などを手掛けるSB Intuitions（東京都港区）は3月5日、小規模言語モデル（SLM）「Sarashina2.2」シリーズを公開した。パラメータ数5億、10億、30億の事前学習モデルの3種類を公開。いずれもMITライセンスで、商用利用なども可能だ。 Sarashina2.2シリーズは、Webコーパスから抽出した日本語や英語、コードを含む10兆個のトークンで学習を行った。2.2-3Bモデルについては、同社が以前公開したAIモデル「Sarashina2-7B」よりも、日本語能力や数学、コーディング面で長けた性能を持つ。 また日本語処理性能においては、中国Alibabaが開発するAIモデル「Qwen」シリーズなど同等のパラメータ数を他社モデルと比較しても、Sarashina2.2はより優れた結果を示したとしている。 関連記事 “大は小を兼ねない”生成AI

前提として、ぼくはガチ非エンジニア職で働いていて、2年前にChatGPTが登場したのを見て「ひょっとしたらずっと挫折してたプログラミングとかできるようになるかも？」と勢いでUnityでのゲーム作りを始め、2年でスマホゲーム11本リリースした経歴を持つ非エンジニアです。 なのでエンジニアさんみたいに難しいことは書けませんが、とにかくCursorを使ってみたらUnityでのゲーム開発がめっちゃ効率上がった体験談を書きますのですごくラフな気持ちで読んで頂ければと思います。 Cursorとは？→なんかすごいAIエディタ！Cursor("かーそる"って読む。たぶん)は、VScodeをベースに生まれたAIエディタ、らしいです。(この"エディタ"っていう言葉も最近覚えました) インストール自体はVScodeとかVisual Studioみたいにググッてインストールすればすぐインストールできます。インスト

OpenAIに続き、Perplexity AIも「ディープリサーチ」の流れに参入しています。そして、そのアプローチは非常に興味深いものです。 DeepSeekの「推論」モデルの流れを汲みながら、Perplexityは主要なAIプロバイダーとして初めて無料ユーザー向けにディープリサーチ機能を提供。一方、OpenAIのディープリサーチ機能は月額200ドルのProサブスクリプションでのみ利用可能です。 ディープリサーチって？ディープリサーチは、少し時間がかかるものの、関連する検索を数十回行い、数百のリソースを精査し、推論モデルを用いて各プロンプトを段階的に論理的に処理するAI機能です。 Copilotの「Think Deeper」機能などでも似たような結果を得ることはできますが、ディープリサーチの特徴は、収集した情報をすべて統合し、包括的なホワイトペーパー形式のレポートとして提供する点にあります

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