ストックマークは、GENIACの第2期にて開発した、ハルシネーションを大幅抑止した1,000億パラメータのドキュメント読解基盤モデル「Stockmark-2-VL-100B」をHuggingFace Hubで公開します。本モデルはQwen2.5-VL-72Bの合成データを用いているので、Qwenライセンスの下で提供します。日本語ドキュメント読解性能においてGPT-4oよりも優れた総合性能を示すことがわかりました。このブログでは開発したStockmark-2-VL-100Bのモチベーション、アーキテクチャ、学習、性能評価を紹介します。 【基盤モデル公開先】 Stockmark-2-VL-100B：https://huggingface.co/stockmark/Stockmark-2-VL-100B-beta Stockmark-2-100B-Instruct-beta：https://hu
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
また、Web 開発のチュートリアルには以下の記載があります。 すべてを自動化する必要はありません。システムが複雑になりすぎた場合は、Tab キーと Cmd+K キーを使って、より精密な編集を行ってください。 カーソルは、自動操縦ではなく副操縦士として機能した時に最も威力を発揮します。カーソルは、自分の意思決定に取って代わるものではなく、改善するために活用しましょう。 Cursor Agent にコーディングを一任するのであれば(いわゆる Vibe Coding)、Rules を整備したり、プロンプトエンジニアリングを頑張る必要があると考えていましたが、Cursor 公式の見解として、遂行したいタスクに応じて適切にツールを使い分けるべきという落ち着いた見解があったのは少し安心しました。 一方で Cursor Tab に頼りすぎでせっかくの Agent モードを使いこなせていないのは勿体無いの
(module (function_definition (identifier) # ← ここに関数名「sample_func」が含まれます (parameters) (block (expression_statement (call (identifier) (argument_list (string)))))) (expression_statement (call (identifier) (argument_list)))) ノードが色々取れましたが、「function_definition」が関数、その子である「identifier」が関数名を表すため、 function_definition == 子ノード ==> identifier となっている箇所を探索すれば抽出できます（関数ではあっても「lambda」など異なる場合もあります）。 今回は上記のようにTree-si
「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術：クラウドサービスだけじゃない！ ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（5） 気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、「Visual Studio Code」と「Ollama」を活用し、Visual Studio Codeでローカルモデルに対してコードの生成や修正、レビューを指示したり、AIエージェントモードでコーディングさせたりする方法を解説します。 2025年4月初旬に「Visual Studio Code」（以下、VS Code）のバージョン1.99がリリースされ、AI（人工知能）とのチャッ
Webb Wright （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2025-06-02 10:02 データガバナンス企業SailPointの新しいレポートによると、セキュリティ上の脅威となり得るにもかかわらず、AIエージェントを採用する組織は急速に増えているという。 世界のIT専門職350人以上を調査したこのレポートによると、AIエージェント（人間による監視なしで計画を立ててそれを実行できるAIシステム）の採用が、セキュリティが担保されないまま拡大しているという。回答したIT専門職の84％が、すでに組織内でAIエージェントが使われているとしたのに対し、そのうち、AIエージェントの振る舞いを制御するポリシーが現時点で存在するとの回答は、そのうちの半数強（回答者全体の44％）にとどまった。 さらに衝撃的なのは、回答者の96％がAIエージェントをセ
LLMs.txt（主要LLMは使用していないため、現時点で作ってもあまり意味のないものです）の話が、先日飲み屋の雑談ベースで出てきました。 そもそも自分は書き方すら知らなかったので体験ベースで作ってみることに。 自動生成ツールが存在した 調べていく中で下記のようなツールがあり、URL（TOPページ）を流し込むと自動生成してくれるとのこと。 https://llmstxt.firecrawl.dev/ sitemapを自動生成してくれるような存在ですね。 出来た結果 で、生成されたのがこちら。 *Note: This is an incomplete result, please enable full generation by entering a Firecrawl key. # https://www.baka-ke.com/ llms.txt – [Search News Summ
※この記事はQiitaにも同じ内容の投稿があります。試験的にZennにも投稿しております。 初めての個人開発。私は諸々の事情により「普通の働き方」ができない。収入も不安定だ。なのに家族は多い方で、今後の未来は不安ばかりだ。 自分でもできることはないか。悶々と考えあぐね、本気で個人開発というものをやってみることにした。個人開発に行き着いた経緯は訳があるが、それは置いておく。 思いつきのサービスを形にする 何を作るか どんなものを作るか？何パターンかプロジェクト案を出し、その中から綿100%素材を簡単に探せるサービスに決めた。 選定理由 ターゲット層が明確（敏感肌、感覚過敏、乳幼児、高齢者など） ニーズの解像度が高い（自分がターゲット層） 収益までの距離が短い（アフィリエイト） やるからには収入にならねば意味がない。本当に作りたいものも思いつきはしたが、まずはシンプルに購買に繋がる（と思いたい
大手音楽会社の代理を務めるRIAA(全米レコード協会)がAIで音楽を生成するサービスの「Suno」と「Udio」を著作権侵害で訴えている裁判で、音楽会社側がSunoとUdioに対してライセンスを供与する方向の協議を行っていることがわかりました。音楽会社は、アーティストに対して補償が行われるような形を探っていて、SunoやUdioの株式を取得する可能性もあるとのことです。 Record Labels in Talks to License Music to AI Firms Udio, Suno - Bloomberg https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-01/record-labels-in-talks-to-license-music-to-ai-firms-udio-suno AI Music Copyright: Suno,
「"エヴァ"のアスカのポスターなどを生成AIで勝手に作画・販売 男性2人を書類送検」というニュースがありました。生成AIを使用してアスカの"容姿を性的に強調した"ポスターを販売した自営業男性を著作権法違反容疑で検挙したというお話です。ニュースとしてはちょっと前のもの（今年の1月）であり、その後どうなったのか（起訴なのか不起訴なのか）もわかりませんが、日本において生成AIと著作権侵害についてある程度の司法判断が出た最初の事例でもあり、この問題についての"現時点"の考え方を整理する上で良い題材と思いますのでFAQ形式でまとめてみました。 Q1. 他人の著作物の"容姿を性的に強調した"作品を販売するのは一般的な二次創作と同じでは？ コミケ等でも"容姿を性的に強調した"他人の著作物の複製（翻案）品が販売されているケースはありますが、これが不問に処されているのは権利者が大目に見てくれているからです。
💡 費用を抑えるポイント OpenAI無料プラン活用：月間制限内で十分対応可能 OpenHands従量課金：必要な分だけ使用で無駄なし Cursor 1ヶ月のみ：開発完了後は解約可能 GitHub無料プラン：個人開発なら十分 継続費用はほぼゼロで、一度リリースすれば追加コストはApple Developerの年会費のみです。 🚀 開発の全体像 Week 1: 基盤構築・設計フェーズ 📋 プロジェクト初期設定 空のFlutter環境を構築しGitHubリポジトリを作成してCI設定も完了。 📝 READMEの詳細設計 通勤中にスマホで以下を記述（約30分）： アプリ概要 実装したい必要最低限の機能 技術仕様 AIへの指示ルール（命名規則、コメント、テストコード必須など） 🎯 なぜ最小限の機能に絞ったか 実は、ユーザー登録やクラウド同期、AIタグ付けなど、もっと多くの機能を考えていまし
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Cloud Run GPUs, now GA, makes running AI workloads easier for everyone 1. Cloud Run GPU「Cloud Run」は、「Google Cloud」のサーバレスランタイムです。本日 (2025年6月3日)、「Cloud Run」における「NVIDIA GPU」サポートの一般提供が開始されました。これにより、様々なユースケースに対応するパワフルなランタイムが実現し、コスト効率も非常に優れています。 GPUとCPUの両方で、以下のメリットを享受できるようになりました。 ・秒単位の課金 使用したGPUリソースに対してのみ、秒単位で課金されます。 ・ゼロへのスケール 「Cloud Run」は、リクエストを受信していない場合、GPUインスタンスを自動的にゼロにスケー
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGシステムがより正直に、知らないことには「分からない」と言えるようにするための手法「DTA（Divide-Then-Align）」について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法である「DTA」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー DTAは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。USTCやCASIAなどの研究者らによって2025年5月に提案されました。 通常のRAGでは、外部ソースから検索して得た情報を直接利用して、最終的な回答を生成します。ただ、これだけだとLLMの元から
結論 ユーザーの内部IDを自システム以外に委ねるべきではありません。 ユーザーの内部IDの実装について気をつけるべきことを2つ紹介します。 外部サービスが発行したIDを内部IDにするべきではない ユーザーが変更可能な値を内部IDにするべきではない 外部サービスが発行したIDを内部IDにするべきではない 外部サービスが発行したIDを内部IDにすることは避けましょう。 内部IDは、システム内で一意で永続的な識別子であるべきです。 例) 外部IDプロバイダのユーザーID 例えば、GoogleをIDプロバイダとして利用する上で、GoogleアカウントのユーザーIDをそのままユーザーの内部IDとして使用した場合、どんな問題が起こるかを考えてみましょう。 例えば、後からGoogleがユーザーIDの仕様を変更した場合、システム内でのユーザーIDの一意性が保証されなくなります。もちろん、Googleがユー
とよふく | Toyofuku @Yeq6X Google AI StudioのBuildタブで炎上シミュレーターを作ってみたんだけど「こんばんは」って言っただけでこれ pic.x.com/9EL9rlk1jS 2025-06-02 04:07:56 とよふく | Toyofuku @Yeq6X 「炎上シミュレーター」は結構前から作りたいと思っていて、以前ツイートが数千リツイートと拡散されてしまったときに 「これ引用ポストしてる人たち絶対される立場になったことないから気持ちわからないだろ」 って思ったから体験できるものを作りたかった x.com/Yeq6X/status/1… 2025-06-02 11:29:53
2025年8月にO'Reillyから出版される『Vibe Coding: The Future of Programming』のEarly Release版として2つの章が公開されていたので読んでみた。 The 70% Problem: AI-Assisted Workflows That Actually Work Beyond the 70%: Maximizing Human Contribution learning.oreilly.com タイトルとは裏腹に"Vibe Coding"の話は少なく、むしろ副題の"The Future of Programming"やこれから AI を活用していくエンジニアに求められるスキルに焦点が当てられているのが興味深かった。実際には"AI-assisted Coding: The Future of Programming"という言葉のほうがタ
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