Hiro from AI Lab

AI

AIアシスタントとデータ連携を革新する「Model Context Protocol（MCP）」とは？

AnthropicのModel Context Protocol（MCP）は、AIアシスタントを様々なデータソースに接続する新標準。開発効率向上、柔軟性向上、メンテナンス簡素化を実現し、AI開発の未来を拓きます。その仕組み、メリット・デメリット、将来展望を解説！

AI

MM-Embed: マルチモーダルLLMによる普遍的なマルチモーダル検索

最先端のMM-Embedで検索体験を革新！画像、テキスト、動画など、あらゆる情報を統合検索。AIによる未来の検索技術を分かりやすく解説。

AI

Agentic RAGとは？AIエージェントによる情報検索と生成の未来

Agentic RAGは、AIエージェントを活用した革新的な情報検索・生成技術です。従来のRAGの限界を超え、高度な推論や多様な情報源へのアクセスを実現。本記事では、その仕組みや利点、活用例、そして未来展望を解説します。

AI

ColPaliとは？視覚言語モデルで文書検索を革新！ViDoReベンチマークで高精度を実証

最新の視覚言語モデルColPaliが文書検索を革新！図表やレイアウトも理解し、ViDoReベンチマークで高精度を達成。従来のテキストベースの手法を凌駕するColPaliの仕組み、活用例、今後の展望を解説します。

テキスト生成

RAGによるLLMの知識活用度評価：指標とフレームワークを徹底解説

LLMの知識活用を強化するRAG。その性能評価に必須な指標やフレームワーク(RAGAS, RAGEvalなど)を分かりやすく解説。LLM活用の精度向上に役立つ情報満載です。

AI

GitHub Copilotで爆速コーディング！生産性向上と未来の開発現場

AIペアプログラマーGitHub Copilotが開発現場に革命！生産性向上、満足度向上、そして未来のスキルとは？具体的な事例と課題を解説。

音声生成

LLaMA-Omni：リアルタイム音声対話AIの革新と未来

中国科学院大学が開発したLLaMA-Omniは、リアルタイム音声対話AIの未来を加速する画期的なLLMです。低遅延応答、効率的なトレーニング、幅広い応用可能性など、その革新的な技術と可能性を探ります。

AI

LLMの時系列データ分析活用法！最新手法と課題を解説【2024年版】

時系列データ分析にLLMを活用する最新手法を解説！プロンプトベース、量子化、アライメントなど様々なアプローチと課題、今後の展望を分かりやすくまとめました。AIによる時系列分析の可能性を探求しましょう。

AI

AI技術の新潮流！DSPyとTextGradで信号処理と複合AIシステムを最適化

PythonベースのDSPyと革新的なTextGradでAI開発を加速！信号処理と複合AIシステム最適化の最新ツールを解説。可能性、特徴、活用事例を紹介し、AIの未来を探る。

AI

Speculative RAG: LLMの精度と効率を革新する新手法を解説

大規模言語モデル(LLM)の課題を解決するSpeculative RAGとは？ ドラフト生成と検証で精度と速度を向上させる革新的な手法を分かりやすく解説。論文の内容、実験結果、今後の展望まで徹底的に紐解きます。

ChatGPT

LLMの進化形 o1-preview：深層思考で複雑な問題を解決！GPT-4o超え？

OpenAIがリリースした最新LLM「o1-preview」を徹底解説！深層思考、強化された問題解決能力、セキュリティ向上など、進化した機能と具体的なユースケース、GPT-4との比較、そして未来への展望を探ります。ChatGPT Plusユーザーは今すぐ試せます！

AI

専門家集団のように情報検索！RouterRetrieverで精度向上

RouterRetrieverは、専門家集団のようにクエリに応じて最適な検索モデルを動的に選択。RAGの進化形として、医療、法律、金融など専門性の高い分野での情報検索を最適化します。仕組み、導入事例、未来展望を解説！