Attention Wasn't All We Needed There's a lot of modern techniques that have been developed since the original Attention Is All You Need paper. Let's look at some of the most important ones that have been developed over the years and try to implement the basic ideas as succinctly as possible. We'll use the Pytorch framework for most of the examples. Note that most of these examples are highly simpl
25th May 2025 Anthropic publish most of the system prompts for their chat models as part of their release notes. They recently shared the new prompts for both Claude Opus 4 and Claude Sonnet 4. I enjoyed digging through the prompts, since they act as a sort of unofficial manual for how best to use these tools. Here are my highlights, including a dive into the leaked tool prompts that Anthropic did
system\\n' }}\n {%- if messages[0]['role'] == 'system' %}\n {{- messages[0]['content'] }}\n {%- else %}\n {{- '' }}\n {%- endif %}\n {{- \"\\n\\n# Tools\\n\\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\\n\\nYou are provided with function signatures within XML tags:\\n\" }}\n {%- for tool in tools %}\n {{- \"\\n\" }}\n {{- tool | tojson }}\n {%- endfor %}\n {{- \"\\n\\n\\nFor
こんにちは！ML_Bearです。 先日、「ML_Bear Times ニュースレター創刊のお知らせ」という記事で、AI・機械学習の最新情報をお届けするニュースレター ML_Bear Times を創刊したことをご報告しました。 この記事では、ML_Bear Timesが、AI技術を活用して自動生成・配信されている技術的な裏側をご紹介します。 tl;dr LangGraphで実装したAI Agent(ic workflow)によりGemini 2.5 ProとClaude 3.7 Sonnetを組み合わせてAIニュースの収集・選定・執筆・配信を自動化 FAISSのセマンティック検索とGemini 2.5 Proで過去ニュースとの重複を排除 OGP画像は、Gemini 2.5 ProがHTMLテンプレートに定型文や日付を書き込み、Playwrightでレンダリング＆スクショして作成 Promp
Introducing Mercury, the first commercial-scale diffusion large language model We trained diffusion large language models that are up to 10x faster and cheaper than current LLMs, pushing the frontier of intelligence and speed for language models. We trained diffusion large language models that are up to 10x faster and cheaper than current LLMs, pushing the frontier of intelligence and speed for la
Over the past year, there has been growing excitement in the AI community around LLM-backed agents. What remains relatively unanswered and unstudied, is the question of “which agentic architectures are best for which use cases”. Can I use a single agent with access to a lot of tools, or should I try setting up a multi-agent architecture with clearer domains of responsibility? One of the most basic
こんにちは、Google Cloud カスタマーエンジニアの吉田です。 AIアプリケーションの利用が拡大するにつれて、そのセキュリティと安全性を確保することが非常に重要になっています。そこで今回ご紹介するのが、様々なセキュリティや安全性のリスクに対して、LLMのプロンプトとレスポンスをスクリーニングすることで、AIアプリケーションのセキュリティと安全性を強化するために設計された、Google CloudのフルマネージドサービスであるModel Armorです。 本記事では、Model Armorの主な機能をデモと合わせて解説します。 Model Armor とは？ フィルター 安全かつ責任ある AI フィルター: これらのフィルターは、性的なコンテンツ、危険な活動、ハラスメント、ヘイトスピーチに関連する懸念に対処することで、コンテンツの安全性を確保するように設計されています。フィルターは、
As we’re still in the early days of building applications with foundation models, it’s normal to make mistakes. This is a quick note with examples of some of the most common pitfalls that I’ve seen, both from public case studies and from my personal experience. Because these pitfalls are common, if you’ve worked on any AI product, you’ve probably seen them before. 1. Use generative AI when you don
Best viewed on desktops. On a phone screen, some columns are hidden. When a new repo is indexed, changes in stars in the last day/week are default to 0. Full analysis: What I learned from looking at 900 most popular open source AI tools. Find these repos on GitHub at cool-llm-repos. See the most active open source AI developers. Add missing repos to the list.
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