Last updated: 2026/04/06 11:01
Most discussions of continual learning in AI focus on one thing: updating model weights. But for AI agents, learning can happen at three distinct layers: the model, the harness, and the context. Understanding the difference changes how you think about building systems that improve over time. The three main layers
本記事では、LLM（大規模言語モデル）の行動傾向の評価と整合性についての体系的な評価フレームワークを紹介しています。このフレームワークは、モデルの行動傾向を人間の社会的傾向と比較し、モデルの出力と人間の合意との間の整合性や逸脱を定量化することを目的としています。具体的には、共感や自己主張などの特性を評価するための標準化された心理学的質問票を用いて、LLMの行動傾向を評価します。研究では、プロフェッショナルな落ち着きや対立解決、日常的な意思決定など、現実的なユーザーアシスタントシナリオにおけるLLMの行動を分析しました。25のLLMを対象にした大規模な分析の結果、モデルの傾向が人間の合意から逸脱している場合や、合意がない場合に人間の意見の範囲を捉えられていない場合があることが明らかになりました。今後の研究では、これらの結果を基に、モデルの行動の整合性を向上させる機会が期待されています。 • LLMの行動傾向を評価するための体系的なフレームワークを導入 • モデルの出力と人間の合意との整合性を定量化 • 心理学的質問票を用いてLLMの行動傾向を評価 • 現実的なユーザーアシスタントシナリオでのモデルの行動を分析 • 25のLLMを対象にした大規模な分析で2種類のギャップを特定 • モデルの行動が人間の合意から逸脱する場合がある • 今後の研究でモデルの行動の整合性を向上させる機会が期待される
💡TL;DR: Open models like GLM-5 and MiniMax M2.7 now match closed frontier models on core agent tasks — file operations, tool use, and instruction following — at a fraction of the cost and latency. Here's what our evals show and how to start using them in Deep Agents. Over the
In this post, we explore how ActorSimulator in Strands Evaluations SDK addresses the challenge with structured user simulation that integrates into your evaluation pipeline.
Gemma 4: our most intelligent open models to date, purpose-built for advanced reasoning and agentic workflows.
Google is introducing two new inference tiers to the Gemini API, Flex and Priority, to balance cost and latency.
This post describes how TGS achieved near-linear scaling for distributed training and expanded context windows for their Vision Transformer-based SFM using Amazon SageMaker HyperPod. This joint solution cut training time from 6 months to just 5 days while enabling analysis of seismic volumes larger than previously possible.
In this post, we show you how to configure AWS Network Firewall to restrict AgentCore resources to an allowlist of approved internet domains. This post focuses on domain-level filtering using SNI inspection — the first layer of a defense-in-depth approach.
Through a strategic partnership with the AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC), Rocket Close developed an intelligent document processing solution that has significantly reduced processing time, making the process 15 times faster. The solution, which uses Amazon Textract for OCR processing and Amazon Bedrock for foundation models (FMs), achieves a strong 90% overall accuracy in document segmentation, classification, and field extraction.
In this post, we go through how to use managed session storage to persist your agent's filesystem state and how to execute shell commands directly in your agent's environment.
Using AI for every workflow step isn't just unnecessary — it's slower, costlier, and less reliable when rule-based logic fits. This post covers practical patterns for combining deterministic and AI steps in n8n, with downloadable templates and hands-on exercises for each.
A foundation for anyone new to n8n, covering the platform concepts you'll see throughout the Production AI Playbook series.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコードの意図を理解し、適切なコードスニペットを提案する機能があります。また、ユーザーインターフェースは直感的で使いやすく、開発者が迅速に作業を進められるように設計されています。さらに、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるため、導入のハードルが低い点も強調されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コードの自動生成や補完機能を提供 • 開発者の意図を理解し、適切なコードスニペットを提案 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • 既存の開発環境に簡単に統合可能
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者はコーディングの効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減や開発時間の短縮が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力した内容に基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • コーディング効率の向上が期待される • エラー削減や開発時間短縮のメリット
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
It feels like spring has sprung here, and so has a new NVIDIA integration, ticket sales for Interrupt 2026, and announcing LangSmith Fleet (formerly Agent Builder).
This post demonstrates how to build an automated competitive price intelligence system that streamlines manual workflows, supporting teams to make data-driven pricing decisions with real-time market insights.
A Blog post by H company on Hugging Face
A practical look at governing AI agents with clarity, speed, and platform‑level enforcement across the enterprise.
Google partnered with the Brazilian government on a satellite imagery map to help protect the country’s forests.
Here are Google’s latest AI updates from March 2026
A Blog post by Technology Innovation Institute on Hugging Face
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者はコーディングの効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減や開発時間の短縮が期待されます。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コードの自動生成や補完機能を提供 • 開発者が入力したコメントや関数名に基づいて提案 • 多くのプログラミング言語に対応、特にJavaScriptやPythonが推奨 • コーディングの効率向上、エラー削減、開発時間短縮が期待される
In this post, we introduce Amazon Bedrock AgentCore Evaluations, a fully managed service for assessing AI agent performance across the development lifecycle. We walk through how the service measures agent accuracy across multiple quality dimensions. We explain the two evaluation approaches for development and production and share practical guidance for building agents you can deploy with confidence.
In this post, you learn how to build a FinOps agent using Amazon Bedrock AgentCore that helps your finance team manage AWS costs across multiple accounts. This conversational agent consolidates data from AWS Cost Explorer, AWS Budgets, and AWS Compute Optimizer into a single interface, so your team can ask questions like "What are my top cost drivers this month?" and receive immediate answers.
In this post, we show you how to build a similar system for your organization. You will learn the architecture decisions, implementation details, and deployment process that can help you automate your own compliance workflows.
In this post, we demonstrate how to implement agentic QA automation through QA Studio, a reference solution built with Amazon Nova Act. You will see how to define tests in natural language that adapt automatically to UI changes, explore the serverless architecture that executes tests reliably at scale, and get step-by-step deployment guidance for your AWS environment.
Build production AI agents on MongoDB Atlas — with vector search, persistent memory, natural-language querying, and end-to-end observability built in.
I'm excited to announce that AWS Security Agent on-demand penetration testing and AWS DevOps Agent are now generally available, representing a new class of AI capabilities we announced at re:Invent called frontier agents. These autonomous systems work independently to achieve goals, scale massively to tackle concurrent tasks, and run persistently for hours or days without constant human oversight. Together, these agents are changing the way we secure and operate software. In preview, customers and partners report that AWS Security Agent compresses penetration testing timelines from weeks to hours and the AWS DevOps Agent supports 3–5x faster incident resolution.
Google Research explores the trade-off between number of items and human raters per item to improve AI benchmark reproducibility and capture the nuance of human disagreement.
Veo 3.1 Lite is now available in paid preview through the Gemini API and for testing in Google AI Studio.
Discover how Azure Local powers sovereign AI at the edge for secure, compliant workloads in remote and regulated environments.
Traditional frameworks designed for static deployments cannot address the dynamic interactions that define agentic workloads. AI Risk Intelligence (AIRI), from AWS Generative AI Innovation Center, provides the automated rigor required to govern agents at enterprise scale—a fundamental reimagining of how security, operations, and governance work together systemically.
A Blog post by IBM Granite on Hugging Face
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるように設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトへの統合が容易 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される
この記事では、将来の量子コンピュータが暗号通貨を保護する楕円曲線暗号（ECDLP-256）を破る可能性について論じています。Googleは2016年からポスト量子暗号（PQC）への移行を推進しており、暗号通貨コミュニティに対してセキュリティと安定性を向上させるための推奨事項を提供しています。具体的には、量子攻撃に耐性のあるPQCへのブロックチェーンの移行を提案しています。また、米国政府と連携し、悪意のある行為者に対する道筋を示さずに脆弱性を検証できるゼロ知識証明を用いた新しい方法を開発しました。量子コンピュータのリソース推定についても言及し、ECDLP-256を破るために必要な論理キュービットとトフォリゲートの数を示しています。最終的に、PQCは暗号通貨とデジタル経済の長期的な存続を支える道であると結論付けています。 • 将来の量子コンピュータが楕円曲線暗号を破る可能性があることを指摘 • ポスト量子暗号（PQC）への移行を提案 • ゼロ知識証明を用いて脆弱性を安全に共有する方法を開発 • 量子コンピュータのリソース推定を提供し、ECDLP-256を破るための具体的な数値を示す • PQCが暗号通貨の長期的な安定性を保証する道であると主張
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Modernize financial services with Microsoft Cloud to unlock AI‑first transformation, operational resilience, and trusted innovation. Learn more.
In this post, you'll learn how Ring implemented metadata-driven filtering for Region-specific content, separated content management into ingestion, evaluation and promotion workflows, and achieved cost savings while scaling up.
In this post, we explore the challenges that Volkswagen Group faced in producing brand-compliant marketing assets at scale. We walk through how we built a generative AI solution that generates photorealistic vehicle images, validates technical accuracy at the component level, and helps enforce brand guideline compliance alignment across the ten brands.
In this post, we show you how to use Amazon SageMaker AI to build and deploy a deep learning model for detecting solar flares using data from the European Space Agency's STIX instrument.
In this post, we walk through two use cases that help enhance the user viewing experience using agentic AI tools and frameworks including Strands Agents SDK, Amazon Bedrock AgentCore, and Amazon Nova Sonic 2.0. This agentic AI system uses a Model Context Protocol (MCP) to deliver a personal entertainment concierge that understands user preferences through natural dialogue.
Today, Copilot Cowork—designed for long-running, multi-step work in Microsoft 365—is available via the Frontier program.
In three months, Prisma fundamentally changed how it builds software by rethinking the relationship between engineers and AI agents. Here's what we learned building Prisma Next with agentic engineering.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や修正を行うことができます。具体的には、開発者が意図する機能を自然言語で入力すると、ツールがそれに基づいてコードを生成します。また、既存のコードに対しても改善提案を行う機能があります。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、幅広い開発環境で利用可能です。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 自然言語での入力に基づくコード生成機能 • 既存コードへの改善提案機能 • 開発効率の向上とエラー削減の期待 • 多くのプログラミング言語に対応
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるように設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトへの統合が容易 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される
A practical checklist for agent evaluation: error analysis, dataset construction, grader design, offline & online evals, and production readiness.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Today, we’re excited to announce that Amazon Bedrock is now available in the Asia Pacific (New Zealand) Region (ap-southeast-6). Customers in New Zealand can now access Anthropic Claude models (Claude Opus 4.5, Opus 4.6, Sonnet 4.5, Sonnet 4.6, and Haiku 4.5) and Amazon (Nova 2 Lite) models directly in the Auckland Region with cross region inference. In this post, we explore how cross-Region inference works from the New Zealand Region, the models available through geographic and global routing, and how to get started with your first API call. We
Discover how Kensho, S&P Global’s AI innovation engine, leveraged LangGraph to create its Grounding framework–a unified agentic access layer solving fragmented financial data retrieval at enterprise scale.
In this post, we walk you through how to implement a fully automated, context-aware AI solution using a serverless architecture on AWS. This solution helps organizations looking to deploy responsible AI systems, align with compliance requirements for vulnerable populations, and help maintain appropriate and trustworthy AI responses across diverse user groups without compromising performance or governance.
Last year, AWS announced an integration between Amazon SageMaker Unified Studio and Amazon S3 general purpose buckets. This integration makes it straightforward for teams to use unstructured data stored in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) for machine learning (ML) and data analytics use cases. In this post, we show how to integrate S3 general purpose buckets with Amazon SageMaker Catalog to fine-tune Llama 3.2 11B Vision Instruct for visual question answering (VQA) using Amazon SageMaker Unified Studio.
Today, we’re excited to announce the new Bidirectional Streaming API for Amazon Polly, enabling streamlined real-time text-to-speech (TTS) synthesis where you can start sending text and receiving audio simultaneously. This new API is built for conversational AI applications that generate text or audio incrementally, like responses from large language models (LLMs), where users must begin synthesizing audio before the full text is available.
In the latest episode of our Dialogues on Technology and Society series, LL COOL J sits down with James Manyika.
Gemini 3.1 Flash Live is now available across Google products.
Gemini 3.1 Flash Live is now available across Google products.
💡TLDR: The best agent evals directly measure an agent behavior we care about. Here's how we source data, create metrics, and run well-scoped, targeted experiments over time to make agents more accurate and reliable. Evals shape agent behavior We’ve been curating evaluations to measure and improve Deep Agents. Deep
We’re expanding Search Live globally, to all languages and locations where AI Mode is available.
Discover how Microsoft guides responsible AI agent adoption to scale productivity, empower people, and transform work with digital teammates. Learn more.
Agent harnesses are what help build an agent, they connect an LLM to its environment and let it do things. When you’re building an agent, it’s likely you’ll want build an application specific agent harness. “Agent Middleware” empowers you to build on top of LangChain and Deep
Firecrawl is offering 100,000 credits when you connect through n8n Cloud We've partnered with Firecrawl to make it easier than ever to bring web data into your n8n workflows. Connect to Firecrawl in one step, create an account without leaving the canvas, and start building immediately on n8n Cloud.
この記事では、複数のAPIをオーケストレーションする方法について説明しています。特に、AIエージェントがさまざまなサービスからデータを取得する際の課題に焦点を当てています。GraphQL APIを使用することで、エージェントは複雑な統合コードを書くことなく、データに信頼性のあるアクセスを得ることができます。GraphQLの設計原則は、エージェントがAPIと信頼性を持って連携するために必要な要素を提供します。具体的には、自己記述的なスキーマ、強い型付け、宣言的なクエリが、エージェントの動作を簡素化し、正確なデータ取得を可能にします。MCP（Model Context Protocol）を使用することで、エージェントとAPI間の通信が標準化され、複雑なサービスをシンプルなインターフェースで扱うことができます。 • AIエージェントが複数のAPIからデータを取得する際の課題を解決する方法を提案している。 • GraphQL APIを利用することで、カスタム統合コードなしでデータにアクセスできる。 • GraphQLの自己記述的なスキーマ、強い型付け、宣言的なクエリがエージェントの信頼性を向上させる。 • MCPを使用することで、エージェントとAPI間の通信が標準化される。 • エージェントは単一のGraphQLエンドポイントを介して複数のサービスとやり取りできる。
この記事では、NCCLウォッチドッグタイムアウトの理解を深めるための新しいツール「Flight Recorder」について説明しています。大規模AIモデルのトレーニング中に発生するこのエラーは、デバッグが難しく、原因が複雑であることが多いです。記事では、NCCLウォッチドッグタイムアウトが発生する理由や、一般的な根本原因（CPU側の分岐、GPUのハング、誤設定されたコレクティブなど）について詳しく解説しています。また、PyTorch Flight Recorderを使用して問題を迅速に特定し、解決する方法についても説明しています。最終的には、NCCLウォッチドッグタイムアウトを効率的に診断し、解決するための知識と実用的なツールを提供することを目的としています。 • NCCLウォッチドッグタイムアウトのエラーはデバッグが難しい • 一般的な根本原因にはCPU側の分岐やGPUのハングが含まれる • PyTorch Flight Recorderを使用して問題を特定する方法を解説 • コレクティブ操作の重要性とその実行方法について説明 • NCCLウォッチドッグはGPUトレーニングに特化しているが、他の分散バックエンドも監視可能
In this post, we explore how the multimodal foundation models (FMs) of Amazon Bedrock enable scalable video understanding through three distinct architectural approaches. Each approach is designed for different use cases and cost-performance trade-offs.
In this series of posts, you will learn how streaming architectures help address these challenges using Pipecat voice agents on Amazon Bedrock AgentCore Runtime. In Part 1, you will learn how to deploy Pipecat voice agents on AgentCore Runtime using different network transport approaches including WebSockets, WebRTC and telephony integration, with practical deployment guidance and code samples.
この記事では、PyTorchとNebiusの共同作業により、DeepSeek-V3 Mixture-of-ExpertsモデルのトレーニングをNVIDIA B200クラスターで行い、最大41%のトレーニング速度向上を実現したことが述べられています。具体的には、MXFP8トレーニングとDeepEP通信加速の2つの最適化手法がBF16ベースラインに対して評価されました。DeepEP単独での性能向上は32%で、MXFP8を組み合わせることで41%のスループット向上が確認されました。また、MXFP8トレーニングはBF16と同等の収束挙動を示し、全ての実験はNebius Cloud上で行われ、再現可能なオープンソースのPyTorchツールを使用しています。これにより、MoEアーキテクチャにおける計算とGPU間通信のボトルネックを解消し、コストパフォーマンスの向上が期待されます。 • DeepSeek-V3モデルのトレーニングにおいて、最大41%の速度向上を実現した。 • MXFP8トレーニングとDeepEP通信加速の2つの最適化手法を評価した。 • DeepEP単独での性能向上は32%、MXFP8を組み合わせることで41%のスループット向上が確認された。 • MXFP8トレーニングはBF16と同等の収束挙動を示した。 • 全ての実験はNebius Cloud上で行われ、再現可能なオープンソースのPyTorchツールを使用した。
In this post, we walk through the end-to-end workflow of using RFT on Amazon Bedrock with OpenAI-compatible APIs: from setting up authentication, to deploying a Lambda-based reward function, to kicking off a training job and running on-demand inference on your fine-tuned model.
Google DeepMind releases new findings and an evaluation framework to measure AI's potential for harmful manipulation in areas like finance and health, with the goal of enhancing AI safety.
We are bringing Lyria 3 to the tools where professionals work and create every day.
Lyria 3 is now available in paid preview through the Gemini API and for testing in Google AI Studio.
We are bringing Lyria 3 to the tools where professionals work and create every day.
KPMG CanadaのChristine Andrewは、Copilotが時間を節約するだけでなく、高価値の影響をもたらすと述べています。彼女は、AIを活用した生産性ツールが、より戦略的で高価値な活動に時間を再配分する手助けをしていると強調しています。Copilotにより、計画や報告のプロセスが加速され、業務の質により多くの注意を払うことが可能になりました。Andrewは、繰り返しのタスクに費やしていた時間を取り戻し、ビジネスのパフォーマンスについて深く考える時間を持てるようになったと述べています。また、他の組織とのAI導入戦略や課題についての接続時間も増え、ベストプラクティスを理解するのに役立っています。Copilotは、Microsoftのエコシステムと深く統合されており、KPMGの信頼できる環境内でAIを「責任を持って安全に」使用することを可能にしています。 • Copilotは時間を節約するだけでなく、高価値の活動に時間を再配分する手助けをする。 • 計画や報告のプロセスが加速され、業務の質により多くの注意を払うことができる。 • 繰り返しのタスクに費やしていた時間を取り戻し、ビジネスのパフォーマンスについて深く考える時間が増えた。 • 他の組織とのAI導入戦略や課題についての接続時間が増え、ベストプラクティスを理解するのに役立つ。 • CopilotはMicrosoftのエコシステムと深く統合されており、責任を持って安全にAIを使用することができる。
Infobip Chief Alliances Officer Veselin Vuković relies on Microsoft 365 Copilot to move faster through complex data and speed up analysis.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコードの意図を理解し、適切なコードスニペットを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者の意図を理解し、コードスニペットを提案する機能 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 生産性向上とエラー減少が期待される • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
Vibe Coding XRは、Gemini CanvasとオープンソースのXR Blocksフレームワークを活用した迅速なプロトタイピングワークフローで、ユーザーのプロンプトを完全にインタラクティブで物理的に認識可能なWebXRアプリケーションに変換します。このシステムは、デスクトップとAndroid XRヘッドセットの両方でインテリジェントな空間体験を迅速にテストできるように設計されています。Vibe Coding XRは、ユーザーがXRに関する事前知識なしで自然言語で指示を出すことを可能にし、Geminiがシーンやインタラクションを自動的に構成します。これにより、ユーザーは60秒以内に機能するAndroid XRアプリを作成できます。さらに、デスクトップ上でのシミュレーション環境を提供し、ユーザーはAndroid XRデバイスにデプロイする前にインタラクションを迅速にプロトタイピングおよびテストできます。 • Vibe Coding XRは、Gemini CanvasとXR Blocksフレームワークを使用した迅速なプロトタイピング手法である。 • ユーザーは自然言語でプロンプトを入力することで、物理的に認識可能なWebXRアプリを60秒以内に作成できる。 • このシステムは、デスクトップとAndroid XRヘッドセットの両方でインタラクティブな体験をテストすることを可能にする。 • Geminiは、ユーザーの指示に基づいてシーンやインタラクションを自動的に構成し、迅速なプロトタイピングを実現する。 • デスクトップ上のシミュレーション環境を利用することで、ユーザーはAndroid XRデバイスにデプロイする前にインタラクションをテストできる。
Learn why we're committed to expanding our sovereign cloud continuum and strengthening cloud capabilities to navigate digital sovereignty.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIがリアルタイムでサポートを提供し、効率的なコーディングを実現します。具体的には、AIがコードの提案を行ったり、エラーを検出したりする機能が含まれています。また、ユーザーインターフェースは直感的で使いやすく、開発者がすぐに利用できるように設計されています。さらに、このツールは既存の開発環境と簡単に統合できるため、導入のハードルが低い点も強調されています。 • AI技術を活用した開発ツールの紹介 • リアルタイムでのコード提案やエラー検出機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • 既存の開発環境との簡単な統合 • 効率的なコーディングを実現するメリット
In this post, we walk through how to search for available p-family GPU capacity, create a training plan reservation for inference, and deploy a SageMaker AI inference endpoint on that reserved capacity. We follow a data scientist's journey as they reserve capacity for model evaluation and manage the endpoint throughout the reservation lifecycle.
TurboQuantは、大規模言語モデルやベクトル検索エンジンのための高度な量子化アルゴリズムを導入し、極限の圧縮を実現します。ベクトルはAIモデルが情報を理解し処理する基本的な方法であり、高次元ベクトルは複雑な情報をキャプチャしますが、大量のメモリを消費し、キー・バリューキャッシュのボトルネックを引き起こします。TurboQuantは、メモリオーバーヘッドを最適に解決し、精度を損なうことなくモデルサイズを大幅に削減します。具体的には、PolarQuant法を用いてデータベクトルをランダムに回転させ、標準的な高品質量子化器を適用します。さらに、QJLアルゴリズムを用いて残った誤差を排除し、より正確な注意スコアを実現します。これにより、AIモデルのパフォーマンスを維持しつつ、検索やAIに依存するすべての圧縮関連のユースケースに深い影響を与える可能性があります。 • TurboQuantは、AIモデルのメモリオーバーヘッドを最適に解決する圧縮アルゴリズムである。 • PolarQuant法を用いてデータベクトルをランダムに回転させ、高品質な量子化を実現する。 • QJLアルゴリズムを使用して、残った誤差を排除し、精度を維持する。 • この技術は、キー・バリューキャッシュのボトルネックを解消し、AIモデルのパフォーマンスを向上させる。 • TurboQuantは、検索やAIに依存するユースケースにおいて重要な影響を与える可能性がある。
This post introduces Claude Tool use in Amazon Bedrock which uses the power of large language models (LLMs) to perform dynamic, adaptable entity recognition without extensive setup or training.
この記事では、S2Vecという自己教師ありフレームワークを紹介しています。S2Vecは、複雑な地理空間データを一般的な埋め込みに変換し、世界中の社会経済的および環境的パターンを予測するために設計されています。従来、地理空間データの処理は手作業で行われていましたが、S2Vecはこのプロセスを自動化し、AIが人間のように地域の特性を理解できるようにします。具体的には、S2 Geometryライブラリを使用して地球の表面を階層的に分割し、特徴をラスタライズして多層画像に変換します。これにより、AIは地理データをデジタル写真のように扱い、コンピュータビジョン技術を活用して理解します。S2Vecは、特に社会経済的予測タスクにおいて競争力のある性能を示しましたが、環境タスクにおいては改善の余地があることも明らかになりました。 • S2Vecは複雑な地理空間データを一般的な埋め込みに変換するフレームワークである。 • 地理空間データの処理は従来手作業で行われていたが、S2Vecは自動化を実現する。 • S2 Geometryライブラリを使用して地球の表面を階層的に分割し、特徴をラスタライズする。 • ラスタライズされたデータはAIが理解できる形式に変換され、コンピュータビジョン技術を活用できる。 • S2Vecは社会経済的予測タスクで競争力のある性能を示したが、環境タスクには改善が必要である。
Moda uses a multi-agent system built on Deep Agents and traced through LangSmith to let non-designers create and iterate on professional-grade visuals.
Learn how Microsoft uses agentic AI, digital twins, and physical AI to transform logistics and supply chain operations.
ARUM Inc uses Microsoft Foundry and Azure to bring automation and natural voice interface to address skilled labor shortage in precision manufacturing
ARUM CEO Takayuki Hirayama shares how he's using Microsoft cloud and AI tools to pivot his company's future to a globally connected, automated precision manufacturing solution
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの意図を理解し、それに基づいて適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多様なプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されており、導入のハードルが低い点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 生成AIを利用したコードの自動生成や補完機能 • 開発者の意図を理解し、適切なコードを提案 • JavaScriptやPythonに対応した多様なプログラミング言語のサポート • 生産性向上とエラー減少の期待 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ツールの導入は簡単で、既存の開発環境にスムーズに統合できる点も強調されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 生産性向上とエラー削減が期待される • 既存の開発環境に簡単に統合可能
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者は作業効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減にも寄与します。さらに、ユーザーからのフィードバックを基に継続的に改善される点も強調されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力した内容に基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 作業効率の向上とエラー削減が期待できる • ユーザーからのフィードバックを基にした継続的な改善
A Blog post by ServiceNow-AI on Hugging Face
If you're attending Google Cloud Next 2026 in Las Vegas this year and working on agent development, here's what we have planned. Visit Us at Booth #5006 We'll be at Booth #5006 in the Expo Hall at the Mandalay Bay Convention Center, April 22-24. Our engineering team will be running
PyTorch 2.11のリリースが発表され、主な変更点として、分散トレーニングのための微分可能なコレクティブ、HopperおよびBlackwell GPU上でのFlashAttention-4バックエンドのFlexAttention、Apple Silicon向けのMPSの包括的なオペレーター拡張、RNN/LSTMのGPUエクスポートサポート、XPUグラフのサポートが含まれています。このリリースは、PyTorch 2.10以降の432人の貢献者からの2723のコミットで構成されています。特に、分散深層学習研究における重要な進展として、コレクティブ操作を通じてバックプロパゲートできるトレーニングワークフローが可能になりました。また、MPSバックエンドからのエラーレポート機能や、RNNモジュールのGPUエクスポートが新たにサポートされ、モデルのデプロイが拡大しました。 • 分散トレーニングのための微分可能なコレクティブが追加され、トレーニングワークフローが改善された。 • FlexAttentionにFlashAttention-4バックエンドが追加され、最大3.2倍の速度向上が実現された。 • Apple Silicon向けのMPSのオペレーター拡張が行われ、新しい分布関数が追加された。 • RNNモジュールのGPUエクスポートがサポートされ、動的形状のLSTMのトレースが可能になった。 • XPUグラフにより、Intel GPU上での実行が最適化され、CPUオーバーヘッドが削減された。
In this blog post, we show you how Reco implemented Amazon Bedrock to help transform security alerts and achieve significant improvements in incident response times.
In this post, we demonstrate how to build a Slack integration using AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). You will learn how to deploy the infrastructure with three specialized AWS Lambda functions, configure event subscriptions properly to handle Slack's security requirements, and implement conversation management patterns that work for many agent use cases.
In this post, we’re excited to showcase how AWS ISV Partner Artificial Genius is using Amazon SageMaker AI and Amazon Nova to deliver a solution that is probabilistic on input but deterministic on output, helping to enable safe, enterprise-grade adoption.
Learn how Notch builds action-taking AI agents for regulated customer support using layered guardrails, governance, and Azure infrastructure.
Token-aware model routing for observational memory, MongoDB-backed versioned datasets and experiments, Okta SSO auth with RBAC, workflow upgrades, tool suspension handling, and observability improvements.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるように設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用が推奨 • 既存の開発環境に簡単に統合可能 • 開発効率の向上とエラー削減が期待される
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
この記事では、Intel® Core™ Ultra Series 3プロセッサーとPyTorch 2.10の新機能について説明しています。これらのプロセッサーは、AIシナリオをPCやエッジコンピューティングで実行するための性能向上を実現しています。特に、X e 3アーキテクチャや96個のXMX AIエンジンを搭載し、120 TOPsの性能を提供します。PyTorch 2.10は、TorchAOを活用して、開発サイクルの短縮と推論性能の向上を図っています。ユーザーは、Intel®プラットフォーム上で一貫したPyTorchの体験を享受でき、さまざまなデータ型やライブラリとの統合が可能です。さらに、LLM推論のための簡単なインストール手順も示されています。 • Intel® Core™ Ultra Series 3プロセッサーはAI性能を向上させるための新機能を搭載している。 • PyTorch 2.10はTorchAOを使用して、開発サイクルの短縮と推論性能の向上を実現している。 • ユーザーはIntel®プラットフォーム上で一貫したPyTorchの体験を享受できる。 • 多様なデータ型（int4, int8, fp8など）をサポートし、標準ライブラリとの統合が可能。 • LLM推論のための簡単なインストール手順が提供されている。
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Discover how to secure agentic AI and protect against threats with new capabilities across Microsoft Agent 365, Microsoft Entra, Microsoft Defender, and more.
A Blog post by IBM Granite on Hugging Face
Devin can now break down large tasks and delegate them to a team of managed Devins, with each running in its own isolated VM in parallel.
TorchSpecは、スケーラブルな推測デコーディングトレーニングのためのPyTorchネイティブフレームワークです。大規模言語モデル（LLM）の効率的な推論が重要な課題となる中、TorchSpecは推論システムとトレーニングシステムを分離し、隠れ状態をディスクに書き込むのではなく、直接ストリーミングすることでストレージ要件を削減します。このアプローチにより、推論とトレーニングのリソースを独立してスケールさせることが可能になります。TorchSpecを使用して、Kimi K2.5 EAGLE-3ドラフトモデルを1500 H200 GPU時間でトレーニングし、600kトレーニングサンプル、60億トークンにスケールしました。トレーニングされたドラフトモデルは、さまざまなベンチマークで強力なパフォーマンスを示し、出力スループットはバッチサイズ1で60％、バッチサイズ8で30％、バッチサイズ16で26％向上しました。 • 推測デコーディングはLLM生成を加速する効果的な手法である。 • TorchSpecは推論システムとトレーニングシステムを分離し、隠れ状態を直接ストリーミングする。 • 従来のアプローチはディスクに隠れ状態を保存するか、推論とトレーニングを同時に行う必要があった。 • TorchSpecを使用することで、Kimi K2.5 EAGLE-3ドラフトモデルを1500 H200 GPU時間でトレーニングした。 • トレーニングされたドラフトモデルは、出力スループットがバッチサイズに応じて60％以上向上した。
Microsoft introduces Zero Trust for AI, adding a new AI pillar to its workshop, enhanced reference architecture, a new assessment tool, and practical guidance.
This post explores the technical characteristics of the Nemotron 3 Super model and discusses potential application use cases. It also provides technical guidance to get started using this model for your generative AI applications within the Amazon Bedrock environment.
Agent Builder is now Fleet: a central place for all of your teams to build, use, and manage agents across the enterprise.
In this post, we explore our approach to video generation through VRAG, transforming natural language text prompts and images into grounded, high-quality videos. Through this fully automated solution, you can generate realistic, AI-powered video sequences from structured text and image inputs, streamlining the video creation process.
This post introduces Video Retrieval-Augmented Generation (V-RAG), an approach to help improve video content creation. By combining retrieval augmented generation with advanced video AI models, V-RAG offers an efficient, and reliable solution for generating AI videos.
SageMaker AI endpoints now support enhanced metrics with configurable publishing frequency. This launch provides the granular visibility needed to monitor, troubleshoot, and improve your production endpoints.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
この記事では、既存のGraphQL APIをAIエージェントに対応させる方法について説明しています。GraphQL APIはフロントエンド開発者にとって便利ですが、AIエージェントがデータを自動的に発見し、理解し、操作するためにも利用される必要があります。GraphQLの型システムとイントロスペクション機能は、他のAPIフォーマットよりもAIエージェントにとって有利です。しかし、適切に設計されたスキーマだけでは不十分で、標準インターフェースを通じてAPIを公開し、LLM（大規模言語モデル）消費を考慮した設計が求められます。Model Context Protocol（MCP）とApollo MCP Serverは、GraphQL APIをMCP互換のAIアプリケーションに接続するための標準化されたフレームワークを提供します。この記事では、GraphQLがAI統合に適している理由、LLMが効果的に利用できるスキーマ設計、Apolloのツールを使った実践的な戦略について解説します。 • GraphQL APIはAIエージェントに対応するために設計される必要がある。 • MCPはLLMと外部API間の通信のための標準化されたフレームワークを提供する。 • Apollo MCP ServerはGraphQL用にMCPを実装し、インフラを変更せずにAPIを接続できる。 • スキーマ設計はAIエージェントがAPIを呼び出す際に重要であり、明確なフィールド名や説明が必要。 • AIエージェントはスキーマを読み取って操作を決定するため、スキーマの情報量が重要。
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力した内容に基づいてコードを提案する機能 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 生産性向上とエラー削減が期待される • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されており、導入のハードルが低い点も特徴です。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者がコメントやコードの一部を入力すると、AIが適切なコードを提案 • JavaScriptやPythonなど多くのプログラミング言語に対応 • 生産性向上とエラー削減が期待される • 直感的なユーザーインターフェースで導入が容易
Next.js 16.2 ships AGENTS.md in create-next-app, browser log forwarding, dev server lock file with PID, and next-browser for AI agent debugging.
この記事では、Generalized Dot-Product Attention (GDPA) のカーネル設計について説明しています。GDPAは、標準的なドット積アテンションの変種であり、ソフトマックス操作を異なる活性化関数に置き換えることで、多様な相互作用のユースケースをサポートします。この設計は、MetaのGenerative Ads Model (GEM)などの大規模な推薦システムモデルで使用されています。GDPAカーネルは、Tri DaoのFlash Attention 4カーネルを基にしており、大バッチトレーニングや可変シーケンス長、非ソフトマックス活性化に特化した最適化を導入しています。最適化されたGDPAカーネルは、NVIDIA B200 GPU上で最大2倍の速度向上を達成し、全体のモデルに適用すると、トレーニングスループットが30%以上向上します。これにより、実際の生産トラフィック設定下で、前方パスで最大3.5倍、後方パスで1.6倍の速度向上が実現されます。 • GDPAは標準的なドット積アテンションを拡張し、ソフトマックスの代わりに異なる活性化関数を使用する。 • GDPAカーネルは、MetaのGenerative Ads Modelなどの大規模推薦システムで使用されている。 • 最適化されたGDPAカーネルは、NVIDIA B200 GPU上で最大2倍の速度向上を達成。 • 全体のモデルに適用すると、トレーニングスループットが30%以上向上。 • 実際の生産トラフィック設定下で、前方パスで最大3.5倍、後方パスで1.6倍の速度向上が実現。
In this post, we walk you through the process of using the Nova Forge SDK to train an Amazon Nova model using Amazon SageMaker AI Training Jobs.
Today, we are launching Nova Forge SDK that makes LLM customization accessible, empowering teams to harness the full potential of language models without the challenges of dependency management, image selection, and recipe configuration and eventually lowering the barrier of entry.
In this post, we show how to evaluate AI agents systematically using Strands Evals. We walk through the core concepts, built-in evaluators, multi-turn simulation capabilities and practical approaches and patterns for integration.
Debugging agents is different from debugging anything else you've built. Traces run hundreds of steps deep, prompts span thousands of lines, and when something goes wrong, the context that caused it is buried somewhere in the middle. We built Polly to be the AI assistant that can read a 300-step
This post shows you how to build an AI-powered A/B testing engine using Amazon Bedrock, Amazon Elastic Container Service, Amazon DynamoDB, and the Model Context Protocol (MCP). The system improves traditional A/B testing by analyzing user context to make smarter variant assignment decisions during the experiment.
Working with the AWS Generative AI Innovation Center, Bark developed an AI-powered content generation solution that demonstrated a substantial reduction in production time in experimental trials while improving content quality scores. In this post, we walk you through the technical architecture we built, the key design decisions that contributed to success, and the measurable results achieved, giving you a blueprint for implementing similar solutions.
In this post, you will learn how to migrate from Nova 1 to Nova 2 on Amazon Bedrock. We cover model mapping, API changes, code examples using the Converse API, guidance on configuring new capabilities, and a summary of use cases. We conclude with a migration checklist to help you plan and execute your transition.
Discover what’s new in Microsoft Dynamics 365, Power Platform, and Copilot Studio in the 2026 release wave 1—AI agents, automation, and more.
The Vercel AI Accelerator is back with 39 early-stage teams from around the world, $6M+ in partner credits, and a Demo Day in San Francisco on April 16.
As capital markets firms push toward the frontier, success increasingly depends on turning AI ambition into secure, repeatable operating impact at global scale.
Google Researchは、医療革新を現実のケア環境に適用する新たな時代に突入していることを発表しました。AIは、個別化された医療を実現するために、臨床医が患者を包括的に評価する手助けをしています。Fitbitとの共同研究では、個人健康エージェント（PHA）が、単一のタスクアプリよりも長期的な健康を支援することが示されました。また、AIは乳がん検出の精度を向上させ、放射線科医の負担を軽減する可能性があります。AIの研究成果は臨床ジャーナルに発表され、透明性と再現性が確保されています。さらに、AMIEというマルチエージェントシステムが医療提供者の真の協力者としての役割を果たすことが期待されています。 • AIは個別化医療を実現するために臨床医を支援する。 • Fitbitとの共同研究で、個人健康エージェント（PHA）が長期的な健康を支援することが示された。 • AIは乳がん検出の精度を向上させ、放射線科医の負担を軽減する可能性がある。 • AIの研究成果は臨床ジャーナルに発表され、透明性と再現性が確保されている。 • AMIEというマルチエージェントシステムが医療提供者の協力者としての役割を果たす。
この記事では、乳がんスクリーニングのワークフローを改善するために機械学習を活用する取り組みについて述べています。英国の国民保健サービス（NHS）の乳がんスクリーニングプログラムは、二重読影ワークフローに依存しており、臨床放射線医の不足がプログラムの持続可能性を脅かしています。AIの導入に関する研究が進められ、二つの研究が発表されました。一つ目の研究では、AIシステムの単独性能と統合の実現可能性を評価し、二つ目の研究では、AIを第二読影者として使用した場合の効果を比較しました。これらの研究は、AIが乳がんスクリーニングを支援する可能性を示す証拠を強化しています。 • 乳がんはUKで35〜64歳の女性の死因の第一位であり、早期スクリーニングが命を救うことが証明されている。 • NHSの乳がんスクリーニングプログラムは二重読影ワークフローに依存しているが、臨床放射線医の不足がプログラムの持続可能性を脅かしている。 • AIの導入に関する研究が進められ、二つの研究が発表された。 • 一つ目の研究では、AIシステムの単独性能と統合の実現可能性を評価した。 • 二つ目の研究では、AIを第二読影者として使用した場合の効果を比較した。 • これらの研究は、AIが乳がんスクリーニングを支援する可能性を示す証拠を強化している。
A Blog post by Hugging Face on Hugging Face
Google DeepMind proposes a cognitive framework to evaluate AGI and launches a Kaggle hackathon to build capability benchmarks
We're expanding Personal Intelligence across AI Mode in Search, the Gemini app and Gemini in Chrome.
Google is making new investments, building new tools and developing code security to improve open source security.
In this post, we’ll explore how Atos used the AWS AI League to help accelerate AI education across 400+ participants, highlight the tangible benefits of gamified, experiential learning, and share actionable insights you can apply to your own AI enablement programs.
Spin up a sandbox in a single line of code with the LangSmith SDK. Now in Private Preview.
You can now access GPT 5.4 Mini and Nano via Vercel's AI Gateway with no markup and no other provider accounts required.
A Blog post by H company on Hugging Face
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や修正を行うことができます。具体的には、開発者が意図する機能を自然言語で入力すると、ツールがそれに基づいてコードを生成します。また、既存のコードに対しても改善提案を行う機能があります。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、幅広い開発環境で利用可能です。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 自然言語での入力に基づくコード生成機能 • 既存コードへの改善提案機能 • 開発効率の向上とエラー削減の期待 • 多くのプログラミング言語に対応
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特にエラーの検出やコードの最適化に役立ちます。また、ユーザーインターフェースが直感的で使いやすく、導入も簡単です。さらに、AIによるリアルタイムのフィードバック機能が搭載されており、開発者は効率的に作業を進めることができます。記事では、具体的な使用例や導入手順も紹介されており、実際の開発現場での活用が期待されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • エラー検出やコード最適化に役立つ機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • リアルタイムのフィードバック機能 • 具体的な使用例や導入手順の紹介
AI Gateway tool support in the agentic loop, more reliable observational memory, MCP client diagnostics and per-server control, and improved tracing with spanId, working memory and schema fixes.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Comprehensive agent engineering platform combined with NVIDIA AI enables enterprises to build, deploy, and monitor production-grade AI agents at scale Press Release SAN FRANCISCO, March 16, 2026 /PRNewswire/ — LangChain, the agent engineering company behind LangSmith and open-source frameworks that have surpassed 1 billion downloads, today announced a comprehensive integration with
Today at NVIDIA GTC 2026, AWS and NVIDIA announced an expanded collaboration with new technology integrations to support growing AI compute demand and help you build and run AI solutions that are production-ready.
This is Part II of a two-part series from the AWS Generative AI Innovation Center. In Part II, we speak directly to the leaders who must turn that shared foundation into action. Each role carries a distinct set of responsibilities, risks, and leverage points. Whether you own a P&L, run enterprise architecture, lead security, govern data, or manage compliance, this section is written in the language of your job—because that's where agentic AI either succeeds or quietly dies.
この記事では、高温超伝導に関する研究を通じて、大規模言語モデル（LLM）が専門的な物理学の質問に対してどの程度の能力を持つかを評価しています。著者たちは、コーネル大学と協力し、6つのLLMに対して高温超伝導体に関する難解な質問を投げかけ、その回答を専門家が評価しました。結果として、NotebookLMとカスタムシステムが最も優れたパフォーマンスを示し、全体的に改善が必要な領域も特定されました。この研究は、科学的発見を進めるための信頼できるツールの開発に寄与することが期待されています。また、LLMが専門的な分野での知識を持つ思考パートナーとして機能できるかどうかを探求し、高温超伝導のメカニズム理解に向けた新たな可能性を示唆しています。 • 高温超伝導に関する専門的な質問に対するLLMの能力を評価した。 • 6つのLLMが高温超伝導体に関する質問に回答し、専門家がその回答を評価した。 • 最も優れたパフォーマンスを示したのはNotebookLMとカスタムシステムであった。 • 全体的にLLMには改善が必要な領域があることが明らかになった。 • この研究は、科学的発見を進めるための信頼できるツールの開発に寄与することが期待される。 • LLMが専門的な分野での知識を持つ思考パートナーとして機能できるかを探求した。
We’re excited to introduce the deploy cli, a new set of commands within the langgraph-cli package that makes it simple to deploy and manage agents directly from the command line. The first command in this new set, langgraph deploy, lets you deploy an agent to LangSmith Deployment in a
In this blog post, we introduce the concepts behind next-generation inference capabilities, including disaggregated serving, intelligent request scheduling, and expert parallelism. We discuss their benefits and walk through how you can implement them on Amazon SageMaker HyperPod EKS to achieve significant improvements in inference performance, resource utilization, and operational efficiency.
Learn how Microsoft is helping manufacturers scale AI—from pilots to end‑to‑end intelligent orchestration across the value chain in 2026.
This blog post provides step-by-step guidance on implementing an offline feature store using SageMaker Catalog within a SageMaker Unified Studio domain. By adopting a publish-subscribe pattern, data producers can use this solution to publish curated, versioned feature tables—while data consumers can securely discover, subscribe to, and reuse them for model development.
Deploy LiteLLM server on Vercel to give developers OpenAI-compatible LLM access. Route models to any provider, including Vercel AI Gateway, with centralized control.
Learn how Apollo's docs team built an AI-powered style guide reviewer that runs on every commit — and the three things that made it actually work: restructuring the style guide as a pattern library, integrating results directly into GitHub, and optimizing for speed and cost with caching, line-level review, and parallelism.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ツールの導入は簡単で、既存の開発環境にスムーズに統合できる点も強調されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 生産性向上とエラー削減が期待される • 既存の開発環境に簡単に統合可能
ExecuTorchは、音声エージェントのワークロード（音声認識、リアルタイムストリーミング、話者識別、音声活動検出、ライブ翻訳など）に対応するための、クロスプラットフォームのネイティブ推論プラットフォームです。開発者は、PyTorchから直接音声モデルをエクスポートし、Linux、macOS、Windows、Android、iOS上でCPU、GPU、NPUで実行できます。ExecuTorchは、音声モデルの多様性に対応するために設計されており、モデルの変更を最小限に抑えつつ、C++アプリケーション層やモバイルアプリを提供しています。LM Studioは、ExecuTorchを使用した音声転写をすでに商用化しています。音声エージェントは、オフラインの音声転写だけでなく、ストリーミング音声認識やノイズ抑制などの機能を必要とし、低遅延でローカルに動作することが求められています。ExecuTorchは、音声ワークロードの多様性を処理できることを証明するために開発されました。 • ExecuTorchは音声エージェントのためのクロスプラットフォーム推論基盤である。 • 開発者はPyTorchから音声モデルをエクスポートし、様々なデバイスで実行可能。 • 音声モデルの多様性に対応するため、C++アプリケーション層やモバイルアプリを提供。 • 音声エージェントはリアルタイムの音声認識やノイズ抑制などの機能を必要とする。 • LM StudioはExecuTorchを使用した音声転写を商用化している。
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
In this post, we explain how P-EAGLE works, how we integrated it into vLLM starting from v0.16.0 (PR#32887), and how to serve it with our pre-trained checkpoints.
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
Today, we’re announcing two new Amazon CloudWatch metrics for Amazon Bedrock, TimeToFirstToken and EstimatedTPMQuotaUsage. In this post, we cover how these work and how to set alarms, establish baselines, and proactively manage capacity using them.
In this post, you will understand how Policy in Amazon Bedrock AgentCore creates a deterministic enforcement layer that operates independently of the agent's own reasoning. You will learn how to turn natural language descriptions of your business rules into Cedar policies, then use those policies to enforce fine-grained, identity-aware controls so that agents only access the tools and data that their users are authorized to use. You will also see how to apply Policy through AgentCore Gateway, intercepting and evaluating every agent-to-tool request at runtime.
この記事では、Llama4 Scoutモデルのトレーニングにおいて、MXFP8を使用した場合のトレーニング速度がbfloat16に対して30.2%向上したことを示しています。この速度向上は、TorchAOとTorchTitanを用いた実験で得られたもので、GEMM（General Matrix Multiplication）をMXFP8に変換することで実現されました。トレーニングは64ノード、256デバイスのGB200クラスターで行われ、bfloat16のトレーニングベースラインと同等の収束を示しました。具体的なトレーニング設定や、MXFP8を用いたグループ化されたGEMMの前方および後方パスの詳細も説明されています。さらに、MXFP8を使用することで、エンドツーエンドのトレーニング速度が1.3倍向上することが確認されました。 • Llama4 ScoutモデルのトレーニングでMXFP8を使用することで、bfloat16に対して30.2%の速度向上を実現した。 • トレーニングは64ノード、256デバイスのGB200クラスターで行われ、bfloat16と同等の収束を示した。 • MXFP8を用いたグループ化されたGEMMの前方および後方パスの詳細が説明されている。 • MXFP8を使用することで、エンドツーエンドのトレーニング速度が1.3倍向上した。 • TorchAOとTorchTitanを使用したトレーニング設定やAPIについても言及されている。
This post shows you how to build a scalable multimodal video search system that enables natural language search across large video datasets using Amazon Nova models and Amazon OpenSearch Service. You will learn how to move beyond manual tagging and keyword-based searches to enable semantic search that captures the full richness of video content.
In this post, we explore how to fine-tune a leaderboard-topping, NVIDIA Nemotron Speech Automatic Speech Recognition (ASR) model; Parakeet TDT 0.6B V2. Using synthetic speech data to achieve superior transcription results for specialised applications, we'll walk through an end-to-end workflow that combines AWS infrastructure with the following popular open-source frameworks.
A new Google AI initiative aims to improve heart health outcomes for people living in remote Australian communities.
Explore how enterprises are shifting from apps to agents—rearchitecting work around intent and scalable agentic AI operating models.
この記事では、AIがオンラインでの信頼性にどのように影響を与えるかを探る新しい研究について述べています。Microsoftの「メディアの整合性と認証：現状、方向性、未来」という報告書は、現在の認証方法の限界を評価し、それを強化する方法を模索しています。著者たちは、デジタルの欺瞞を防ぐための単一の解決策は存在しないと結論付け、出所、使用されたツール、変更の有無などの情報を提供する手法（出所証明、透かし、デジタルフィンガープリンティングなど）を提案しています。報告書は、メディアの信頼性を高めるための道筋を示し、特に深層偽造が増加する中で、より高品質なコンテンツ指標を認識することの重要性を強調しています。Microsoftは2019年からメディアの出所技術を先駆けており、2021年にはメディアの整合性を標準化するためのC2PAを共同設立しました。 • AIによる深層偽造がニュースやブランドへの信頼を脅かしている。 • Microsoftの報告書は、現在の認証方法の限界を評価し、強化策を探る。 • 出所証明、透かし、デジタルフィンガープリンティングなどの手法が提案されている。 • 高信頼性の認証を目指し、C2PAの出所情報を透かしにリンクさせる方向性が示されている。 • 深層偽造の影響を受ける中で、より高品質なコンテンツ指標を認識することが重要。
この記事では、都市部におけるAI駆動の急激な洪水予測の導入について説明しています。新しいAIトレーニング手法を用いて、最大24時間前に急激な洪水のリスクを予測することが可能になりました。この取り組みは、気候変動への適応力を高め、コミュニティの安全を守るための重要なステップです。急激な洪水は、世界中で洪水関連の死亡者の約85%を占めており、早期警告システム（EWS）が重要です。しかし、発展途上国ではEWSの整備が不十分で、多くの人々が事前の警告を受けられない状況にあります。新しいAI手法を活用することで、過去の洪水イベントのデータを基にした予測が可能となり、都市部の急激な洪水に対する予測能力が向上しました。 • 急激な洪水は世界で最も致命的な災害の一つであり、年間5,000人以上の命を奪っている。 • 早期警告システムは、12時間のリードタイムで60%の被害軽減が可能。 • 発展途上国では多くの地域でEWSが整備されておらず、数十億人が警告を受けられない。 • 新しいAI手法を用いて、過去の洪水データを抽出し、急激な洪水の予測モデルを構築。 • この新しい予測モデルは、都市部における急激な洪水のリスクを最大24時間前に予測できる。
The latest release of AI Elements adds new components, an agent skill, and a round of bug fixes across the library.
Groundsourceは、Geminiを活用して非構造化のグローバルニュースを行動可能な歴史データに変換する新しいスケーラブルな手法です。最初のオープンアクセスのGroundsourceデータセットは、都市の急激な洪水に関する260万件の記録を含み、より正確で命を救う予測を可能にします。自然災害は毎年数百万の人々に影響を与え、数十億ドルの直接的な損害をもたらします。歴史的データは、科学者が危険を軽減し、実証的な証拠に基づいた予測を検証するために重要です。Groundsourceは、非構造化データから検証された真実を抽出するフレームワークを提供し、災害の歴史的な足跡を前例のない精度でマッピングします。この手法は、他の危険に対する歴史的データセットの構築にも応用可能です。 • Groundsourceは、非構造化のニュースを分析して洪水の詳細をキュレーションする手法を提供する。 • 260万件の洪水イベントのデータセットを作成し、都市部の洪水予測を支援する。 • 自然災害に関する歴史的データは、科学者が危険を軽減するために重要である。 • 既存のデータベースは、特に急激な災害に対してデータが不足している。 • Groundsourceは、ニュースメディアからの信号を抽出するために高度なAIを活用している。
この記事では、GraphQLスキーマを使用してAIエージェントを構築する方法について説明しています。AIエージェントは急速に進化しており、特にGraphQL APIを持つチームにとっては、既存のアプリケーションやデータと接続する方法が重要です。GraphQLスキーマは、AIエージェントが必要とする文脈や明確な境界を提供するため、自然な適合性を持っています。Apollo MCP Serverは、GraphQLスキーマをエージェントの環境内での重要なツールとして扱い、既存のバックエンドに変更を加えることなく、AIエージェントとGraphQL APIを接続する方法を提供します。この記事では、GraphQLとMCPがどのように連携するか、AIエージェントをGraphQL APIに接続する具体的な手順を示しています。 • AIエージェントは、既存のGraphQL APIと接続することで、データとアプリケーションを活用できる。 • GraphQLスキーマは、AIエージェントに必要な文脈と明確なデータ契約を提供する。 • Apollo MCP Serverは、GraphQLスキーマをエージェントの環境内でのツールとして扱い、バックエンドを変更せずに接続を可能にする。 • MCPは、エージェントが外部ツールを発見し、呼び出す方法を標準化する。 • 具体的な実装手順として、GraphQLスキーマのインスペクション、スキーマファイルの作成、GraphQL操作の定義、MCPサーバーの設定などが含まれる。
A Blog post by NVIDIA on Hugging Face
The AWS Generative AI Innovation Center has helped 1,000+ customers move AI into production, delivering millions in documented productivity gains. In this post, we share guidance for leaders across the C-suite: CTOs, CISOs, CDOs, and Chief Data Science/AI officers, as well as business owners and compliance leads.
TL;DR: We've added a tool to the Deep Agents SDK (Python) and CLI that allows models to compress their own context windows at opportune times. Motivation Context compression is an action that reduces the information in an agent’s working memory. Older messages are replaced by a summary or
本研究は、Beth Israel Deaconess Medical Centerとの共同で行われた、会話型診断AI「AMIE」の実世界での評価に関する初の研究成果を示しています。AMIEは、医療専門家の診断支援や患者との対話を行うAIシステムであり、医療へのアクセスを向上させる可能性があります。本研究では、AMIEが新しい外来診療の訪問前に患者から情報を収集する方法と、医師と患者がAIシステムをどのように認識しているかを探求しました。研究はIRBに承認され、参加者は診療予約時に研究への参加を選択できました。AMIEは、患者とのテキストチャットを行い、その内容は医師が監視し、必要に応じて介入できる体制が整えられました。これにより、AMIEの安全性と実用性を評価する重要なステップとなりました。 • AMIEは医療専門家の診断支援を行う会話型AIである。 • 研究はBeth Israel Deaconess Medical Centerと共同で行われた。 • 患者からの情報収集を行うために、AMIEが外来診療の訪問前に使用された。 • 参加者は研究への参加を選択でき、IRBに承認されたプロトコルに従った。 • 医師がAMIEのテキストチャットを監視し、必要に応じて介入する体制が整えられた。
Discover how agentic AI accelerates cloud modernization across healthcare, financial services, and manufacturing to drive resilience and AI-ready transformation.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコードの意図を理解し、適切なコードスニペットを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者は生産性を向上させ、エラーを減少させることが期待されます。さらに、ユーザーインターフェースも直感的で使いやすく設計されています。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者の意図を理解し、コードスニペットを提案する機能 • JavaScriptやPythonなど多くのプログラミング言語に対応 • 生産性向上とエラー減少が期待される • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントや関数名に基づいて、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者はコーディングの効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減や開発時間の短縮が期待されます。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コードの自動生成や補完機能を提供 • 開発者が入力したコメントや関数名に基づいて提案 • 多くのプログラミング言語に対応、特にJavaScriptやPythonが推奨 • コーディングの効率向上、エラー削減、開発時間短縮が期待される
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や修正を行うことができます。具体的には、開発者が意図する機能を自然言語で入力すると、ツールがそれに基づいてコードを生成します。また、既存のコードに対しても改善提案を行う機能があります。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、幅広い開発環境で利用可能です。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 自然言語での入力に基づくコード生成機能 • 既存コードへの改善提案機能 • 開発効率の向上とエラー削減の効果 • 多くのプログラミング言語に対応
Learn the different purposes of WebMCP and MCP, and how to use them together for agentic experiences.
Learn how you can access low latency, high throughput inferencing for open models and performance-optimized deployment of custom models with Fireworks AI on Microsoft Foundry.
By Vivek Trivedy TLDR: Agent = Model + Harness. Harness engineering is how we build systems around models to turn them into work engines. The model contains the intelligence and the harness makes that intelligence useful. We define what a harness is and derive the core components today's and tomorrow's agents need.
Three new sandbox providers for safely running agent code in isolated cloud containers.
In this post, we show how to fine-tune a Llama model using Oumi on Amazon EC2 (with the option to create synthetic data using Oumi), store artifacts in Amazon S3, and deploy to Amazon Bedrock using Custom Model Import for managed inference.
See how Microsoft enables Frontier Transformation, scaling healthcare AI safely across clinical, operational, and security workflows. Learn more.
Kerry Group’s Shane McGibney explains how Microsoft 365 Copilot acts as a knowledge partner that streamlines his work and unlocks company-wide insights.
Today we announced new beta features for Gemini in Sheets to help you create, organize and edit entire sheets, from basic tasks to complex data analysis — just describe …
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIがリアルタイムでサポートを提供し、効率的なコーディングを実現します。具体的には、AIがコードの提案やエラーチェックを行い、開発者の生産性を向上させることを目的としています。また、ツールの導入方法や設定手順についても詳しく解説されており、特に初心者にとっても使いやすい設計がされています。さらに、AIの学習データとして多様なプログラミング言語が使用されており、幅広い開発環境に対応可能です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • リアルタイムでのコード提案やエラーチェック機能 • 開発者の生産性向上を目的とした設計 • 初心者にも使いやすい導入方法と設定手順 • 多様なプログラミング言語に対応した学習データ
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの利用が推奨されています。これにより、開発者は作業効率を大幅に向上させることができ、エラーの削減や開発時間の短縮が期待されます。 • AIを活用したコード自動生成ツールの紹介 • 開発者が入力したコメントに基づいてコードを提案 • JavaScriptやPythonなど多くの言語に対応 • 作業効率の向上とエラー削減が期待される • 生成AIを利用した新しい開発手法の提案
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
We are excited to announce that NVIDIA’s Nemotron 3 Nano is now available as a fully managed and serverless model in Amazon Bedrock. This follows our earlier announcement at AWS re:Invent supporting NVIDIA Nemotron 2 Nano 9B and NVIDIA Nemotron 2 Nano VL 12B models. This post explores the technical characteristics of the NVIDIA Nemotron 3 Nano model and discusses potential application use cases. Additionally, it provides technical guidance to help you get started using this model for your generative AI applications within the Amazon Bedrock environment.
In this post, you will discover how to use Amazon Bedrock's Global cross-Region Inference for Claude models in India. We will guide you through the capabilities of each Claude model variant and how to get started with a code example to help you start building generative AI applications immediately.
PyTorchは2026年3月16日から19日までサンノゼで開催されるNVIDIA GTC 2026に参加します。参加者はデモ、講演、ハンズオンラボを通じてPyTorchの専門家と交流できる機会があります。Metaのブース（ブース#338）では、Helionという新しいPyTorchネイティブのカーネル作成フレームワークのデモや、ExecuTorchを使用した高性能な音声認識モデルのデモが行われます。また、3月16日には「カーネルからクラスターへ：PyTorchが高性能AIを支える方法」という講演が予定されています。さらに、ハンズオンラボやハッカソンも開催され、参加者はGPUカーネルの作成や最適化について学ぶことができます。 • PyTorchはNVIDIA GTC 2026に参加し、デモや講演を行う。 • MetaのブースではHelionデモやExecuTorchのデモが行われる。 • 「カーネルからクラスターへ」という講演でPyTorchの進化と高性能AIの活用法が紹介される。 • ハンズオンラボではPyTorchモデルの最適化や分散AIトレーニングについて学べる。 • Helionハッカソンが開催され、GPUカーネル作成の実践的な学びの機会が提供される。
A Blog post by IBM Granite on Hugging Face
In this step-by-step tutorial you'll learn how to route user questions based on context using AI agents, semantic search, and the Pinecone Assistant node.
Ten years since AlphaGo, we explore how its search and learning methods are catalyzing scientific discovery and paving a path to AGI.
Copilot Cowork turns intent into action across Microsoft 365—automating tasks, coordinating workflows, and keeping you in control. See how.
Explore new ways to interact with business applications and Microsoft 365 Copilot, grounded in your organization’s intelligence with Work IQ.
Wave 3 of Microsoft 365 Copilot introduces Copilot Cowork, multi‑model intelligence, and enterprise‑ready AI—built to get real work done.
この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に生成AIを利用してコードの自動生成や補完を行います。具体的には、開発者が入力したコメントやコードの一部を基に、AIが適切なコードを提案する機能があります。また、このツールは既存の開発環境に簡単に統合できるように設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が向上し、エラーの削減が期待されます。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コードの自動生成や補完機能を提供 • 開発者が入力したコメントを基にコードを提案 • 既存の開発環境に簡単に統合可能 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用が推奨される • 開発効率の向上とエラー削減が期待される
Deploying AI without oversight can be a liability. This post covers how to keep humans in control of the decisions that matter, including three practical patterns, a framework for when to apply them, and hands-on templates for deeper exploration.
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
