Today, we’re announcing Claude 3.7 Sonnet1, our most intelligent model to date and the first hybrid reasoning model on the market. Claude 3.7 Sonnet can produce near-instant responses or extended, step-by-step thinking that is made visible to the user. API users also have fine-grained control over how long the model can think for. Claude 3.7 Sonnet shows particularly strong improvements in coding
なんか驚き屋っぽくてアレなんだけど、今回はさすがに驚く権利があると思うので、至急記事を書く。 やろうとしたこと 毎回手元の検証結果から技術記事を構成するのがだるい 自分のブログを適当に読ませておいて、その構成と文体を真似させればいいのでは 手元に mizchi/zenn というリポジトリがあり、ここに zennにポストする原稿を管理している。 $ tree ./articles ./articles ├── 1c35fdcc77065c02f631.md ├── 3e4742e24f2ca0118f70.md ├── 8a017097d3994ddc0a85.md ├── ai-code-generation.md ├── ai-programmer.md ├── ai-team-mate.md ├── antipattern-of-tournament-score-sheet.md ├─
こんにちは、ジェネラティブエージェンツの西見です。 「完全自律型AIエンジニア」という触れ込みと、その印象的なティザー動画で一躍有名になったDevinが、2024年12月10日にGAしました。 www.cognition.ai それからしばらく経ったこともあって、X上でもチラホラと日本企業におけるDevin採用報告が聞こえてくるようになり、「こんなタスクには使えた😆」「簡単なタスクにハマり続けて使えない、金もったいない😭」といったポストがよく見られるようになりました。 正直なところ、月500ドルは高いなぁ・・・*1なんて思っていたのですが、弊社も多分に漏れず猫の手も借りたい状況なのもあって、2025年1月22日からDevin（猫の手）を採用してみました。それからちょうど1ヶ月が経ったので、弊社の開発状況にどんな変化があったのかを振り返って、レポートしてみたいと思います。 GitHubア
LLMにいかにデータを入力するか 「LLM活用していますか？」 LLMは文章の翻訳、資料のチェック、ソフトの修正など様々な活用の可能性があります。 その際、問題になってくるのがLLMにいかにデータを入力するか、出力したデータを活用するかです。画像、PDF、Office資料などを丸ごと入力できる便利なサービスやも出てきていますが、様々な事情により使用できるサービスが限られていて、資料をそのまま入力できずに困っている人も多いと思います。また、サービスは使用できるけど、同じデータを違うLLMに入力して結果を比較したいというニーズもあるかと思います。 そんなときに重要になってくるのがデータ変換です。この記事では、上記のような困りごとを持っている方に、データをLLMに入力しやすい形に変換する方法について紹介します。なお、本記事はLLMのAPIなどを使ってバリバリ開発している人ではなく、ChatGPT
みなさん、Roo Code (旧Roo Cline)を使って小説執筆していますか？ おそらく多くの方はコーディングでの利用が大多数だと思いますが、実は小説執筆にも応用できる技術です。しかもこの体験は、今までの生成AIを活用した執筆よりも明らかにワンランク上です。まだまだ足りないところもありますが、おそらく技術の進展でカバーできるでしょう。 おそらく「すでに小説執筆は試したけど、あまり使えなかったよ」という方もいらっしゃると思います。そんな方はぜひ「メモリバンク」も活用してみてください。きっとクリアな視界を得られるはずです。 本記事では、Roo Codeの導入から、小説執筆用に私がカスタムしたメモリバンク「Writing Memory」についても解説いたします。 お知らせ天狼院書店さんにて開催される「AI時代の小説の書き方」1day講座に、『小説を書く人のAI活用術』著者である山川健一先生、
「ChatGPTにレポートを書かせれば、一瞬で終わるんじゃないの？」 2023年4月、当時大学4年生の私はそう考えていた。大学では毎週の課題が山積み…ではないけど、真面目にやったら週に２０時間近くかかる。 ChatGPTに丸投げされたレポートを検知する方法が次々と見つかり、教授に怒られ、単位を失う。ニュースでは、そんな学生の話が連日報道されていた。周りの学生は「AIなんて使い物にならない」と考え、嫌々ながらも自力でレポートを書いていた。 「何か、妙案はないのか？」 そんな一筋の希望を求めて、私は数百時間かけて国内外のニュースや論文を読み漁った。文章を書くのも、宿題をするのも嫌い。なんとしてでもやりたくない。 毎日何十回もプロンプトを打ち込んだ。連日回数制限に遭い、解除されるとすぐに打ち込んだ。数ヶ月間、私はレポートをサボるための方法を考え続けた。 それは、帰宅後の自由を守るための、”聖戦”
ChatGPT vs Gemini vs Perplexity vs Felo vs Grok近年、大規模言語モデルの進化に伴い、各種AIチャットボットがインターネット上でのDeep Research 機能を打ち出しています。 ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Perplexity、Felo（Felo Agent）、Grok (X) といったサービスは、複雑な課題に対し自動で多段階のウェブ調査を行い、詳細なレポートを生成する機能を提供し始めました。 それぞれデータ収集範囲や分析精度、利用料金モデルなどに特徴があり、ユーザーからの評判も様々です。 本記事では、ChatGPTのDeep Research、GeminiのDeep Research、PerplexityのDeep Research、Felo Agent(検索代理)、GrokのDeepSearchについて
こんにちは、良い景気を作ろう。 ログラスCEOの布川です。 近年、AIの進化が私たちのビジネスや生活をあらゆる面で刷新し始めています。特にソフトウェア開発領域においては、ChatGPTやCursorといった対話型AI・コード生成AIの登場が、エンジニアの生産性を一気に引き上げる可能性を見せつけています。 ※AIと言えば、最近ログラス社はDeepSeekのロゴに似ていると各方面から言われておりますが、全く無関係の会社です。 いきなりですが、タイトルの通りログラスでは、 全エンジニアに対してCursorを支給し、 さらに一部のメンバーにDevinの導入も行うという決断に至りました。 なんだそんなことか・・・という方もいらっしゃるかもしれませんが、 ログラスは既に業務委託等も含めると相当数のエンジニアが在籍しているため、費用的にもオペレーション的にも結構大きな意思決定です。 Cursor・Dev
AIモデルの開発や利用を“AIによって”効率化する──Sakana AIは2月20日、新たな技術「AI CUDA Engineer」を発表した。AIモデルの開発や利用時にかかる計算処理を10～100倍高速化できるエージェントシステム。同社は「AI技術は必ず100万倍は効率化される」と展望を示しており、この技術はそのための重要なステップだという。 米NVIDIA製のGPUハードウェアには、その並立計算を制御するためのプラットフォーム「CUDA」が用意されている。そこで肝となっているのは、ハードウェアに直接指示を行う「CUDAカーネル」という関数だ。この関数のレベルで、直接命令を記述できれば、AIアルゴリズムのパフォーマンスを向上させることが可能という。 そこで同社は、CUDAカーネルの生成を自動化する技術として、AI CUDA Engineerを開発。最新の大規模言語モデル（LLM）を活用し
手で書く時代は終わったAIが文章作成のツールとして浸透しつつある今、あなたもChatGPTやClaudeといったLLM（大規模言語モデル）を活用しているかもしれません。しかし、こう感じたことはありませんか？ 「意図した通りの文章にならない」 「リライトすると微妙にニュアンスがずれる」 「そもそも、プロンプトを工夫しないと望む質が得られない」 もし、あなたがこうした壁にぶつかっているなら、それは「次に進む」段階にいる証拠。Cursorはそんなあなたにとって「創造性を引き出すパートナー」として、より快適な執筆をサポートしてくれます。 これからは単なる"文章作成"から解放され、本質的な"クオリティの追求"に専念できるようになります。では見ていきましょう。 Cursorとは？Cursorは、世界中で人気のエディタ Visual Studio Code(VSC)互換のエディタに、LLMを統合した次世
これは5000円かかっても何も進捗が得られなかったが結構悔しかったのでせめてもの抵抗でPRにコメントしたところです。 この記事は最近話題のAIエンジニア「Devin」 を使ってライブラリ開発をしてみた体験談です。 Devinのセットアップから始まり、 上手く行ったケース npmライブラリを公開しドキュメントを書いてもらった = 3300円💸💸 何も成果が得られなかったケース テストフレームワークを変えようとして失敗 = 5000円💸💸💸 などを紹介しています。OSS上での作業だったためPRのリンクなども載せていますので、Devinの修正など自由にご覧いただけます。 ぜひ最後までお楽しみください Devinとは？ Devinは、GitHubリポジトリを連携し、特定のタスクを自然言語で指示すると、ソースコードの生成やテスト、修正まで自動で提案してくれます。 この手の自律型AIツールは
![DevinにVitest移行させたら数分で5000円溶けた [人間がやったほうが安い]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7eac1ff3d2d85cbe0532310660a3dc9023f50201/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--Y5y05XxM--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3ADevin%2525E3%252581%2525ABVitest%2525E7%2525A7%2525BB%2525E8%2525A1%25258C%2525E3%252581%252595%2525E3%252581%25259B%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252589%2525E6%252595%2525B0%2525E5%252588%252586%2525E3%252581%2525A75000%2525E5%252586%252586%2525E6%2525BA%2525B6%2525E3%252581%252591%2525E3%252581%25259F%252520%25255B%2525E4%2525BA%2525BA%2525E9%252596%252593%2525E3%252581%25258C%2525E3%252582%252584%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%2525BB%2525E3%252581%252586%2525E3%252581%25258C%2525E5%2525AE%252589%2525E3%252581%252584%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AKyohei%252520Fukuda%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2FlZTJmYzRmMmEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
「DeNAはAIにオールインします」 2025年2月5日に開催したイベント「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」のオープニングでDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）はそう高らかに謳い、「1999年に創業したDeNAの第2の創業、チャプター2が始まる」と表明しました。 日々目まぐるしく発展するAIと、DeNAはどう向き合っていくのか。 そしてAIが導く未来に対し「やはり起点は人間である」と語った真意とは。 南場の講演内容をノーカットでお届けします！ AIのパワーで“楽”を手に入れる皆さんこんにちは。ご視聴ありがとうございます。まず私からは、「DeNAがAIとどう向き合っていくのか」についてお話したいと思います。 まず、経営者としてAIをどう見るかなんですけれども、現実、確かなものとして、劇的な経営の効率化があります。いろんな会社が「こうやって
※この記事は「AI Agent Hackathon with Google Cloud」向けに開発したAIエージェントの説明のために作成したものです。 前書き 現代のソフトウェア開発組織では、素早く高頻度で機能追加・改善していくことが求められると同時に、LLMの時代においてはAIによる利活用を見据えて 「ドキュメンテーション」の重要性が高まってきています。 しかし、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを[1]」重視するアジャイル開発を実践する中で、 忙しない日々の中でどうしても残すべきドキュメントを残せない 過去に書いたドキュメントの古い内容がアップデートされず放置されていて当てにならない という組織も少なくないと思います。 きっと今日もどこかの組織のSlackでは、他の部署や開発チームから仕様確認の問い合わせが寄せられ、それらに人手で回答する努力が積み重ねられていることでしょう（
Devin は生成AIを活用した新しいエンジニアAIエージェントで、今後のエンジニアの開発に大きな影響を与える可能性があると思います。個人的にDevin関連の資料をストックしていたので、Devinについての理解を深めるためにおすすめの資料を日本語と英語で紹介します。 ※今後、適宜追加していくかも(´・ω・｀) 2/17 追記 日本語でおすすめ 1. ざっくり知りたい人向け まずこれを読むと全体像が把握できると思います。 手前味噌ですが、自分の記事も。長くないので、サクッと最初の導入やDevinを活用するうえでのポイントがわかると思います。 料金やオプトアウト（データが学習に使われるか否か）など、Devinを社内で使う際の稟議に必要そうな情報がまとまっていてありがたい。※2/17追加 Devinに任せるタスクを「自律度」という観点で推奨・非推奨の事例を説明している。ちょっとしたUI修正であれ
ほとんどのサービスとアプリケーションには、制限の大きなお試し版とも言える無料プランと、制限の緩和された有償プランがあります。さらに、有償プランのトライアルや、グループ開発向けのEnterpriseプランが用意されていることがあります。個々のサービスおよびアプリケーションについての料金体系の掲示は省くので、関心のあるものについてはまず無料プランから試すことをお勧めします。 アプリケーション構築は、多くの手順を必要とすることから比較的難易度の高い作業です。専用のウィザードがステップ・バイ・ステップで構築をフォローするスタイルは、今では「やりたいこと」を述べるだけでAIが代行してくれるようになりました。デザインも、直接アプリケーション構築に持ち込むことができます。 スタイリッシュなUIを生成するv0 ▲v0 v0（ブイゼロ）は、Next.jsの開発元であるVercel Labsによる、AIを活用
AI企業のPerplexity AIが、自社独自モデルである「Sonar」の新しいバージョンをリリースしたことを明らかにしました。このバージョンはGPT-4o miniやClaude 3.5 Haikuのような同クラスのモデルを大幅に上回り、ユーザー満足度ではGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのようなフロンティアモデルを上回ることがわかっています。 Meet New Sonar https://www.perplexity.ai/ja/hub/blog/meet-new-sonar Sonarの新しいバージョンは、有料サービス「Perplexity Pro」の加入者がAI検索エンジン「Perplexity」で利用することができます。 SonarはMetaの大規模言語モデル「Llama 3.3 70B」をベースに構築されていて、Perplexityのデフォルトの検索モードにおい
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