Data Selection via Optimal �Control for Language Models
speakerdeck.com
「Data Selection via Optimal Control for Language Models」というタイトルのNLP論文の勉強会イベント. 査読コメントまで踏み込んで論文を読み解きます. NLPや機械学習に関心のあるエンジニアや研究者向け.
Google Cloud で誰でも利用できるようになった AlphaEvolve で、より困難な課題も解決
cloud.google.com
Google Cloud が、アルゴリズムの最適化・発見エージェントである AlphaEvolve を一般提供開始したことを発表しました。AlphaEvolve は Gemini を基盤とし、これまで解決が困難だった課題に対し、AI を活用して最適なコードを生成します。BASF、Coolblue、FM Logistic など、様々な業界の企業が既に AlphaEvolve を活用し、サプライチェーン最適化、需要予測、倉庫内ルーティングなどで顕著な成果を上げています。Google 自身も、TPU 設計や Spanner のログ圧縮、コンパイラ最適化などで AlphaEvolve を活用し、インフラと科学研究を強化しています。AlphaEvolve を利用するには、シードプログラムと評価ツールを用意するだけで、コードベースの進化を始められます。 この記事は、AI を活用したアルゴリズム最適化に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、研究者、そしてGoogle Cloud の最新機能に関心のある技術担当者向けです。 AI によるアルゴリズム設計の未来と、Google Cloud が提供する強力なツールについての理解を深めたい方に最適です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Laurynas Tamulevičius</name><title>Staff AI Software Engineer, Google</title><department></department><company></company>
言葉の裏にあるリアルを掴む。タイミーのデザイナーが、息を吸うように一次情報を取りに行き続ける理由
productpr.timee.co.jp
・タイミーのデザイナーが、一次情報を得るために現場へ足を運ぶ理由を語る記事です。 ・プロダクト開発のリアルな意思決定の背景や、チームの雰囲気について知りたいデザイナーやプロダクトマネージャー向けです。 ・台本や編集なしの対談形式で、タイミーの開発現場の生の声が伝わってきます。
レポート: 83%の組織がエージェント型 AI に対応するためにインフラストラクチャのアップグレードを必要としている
cloud.google.com
AIエージェントの台頭により、多くの組織でインフラストラクチャのアップグレードが必要となっています。特に、従来のインフラでは対応できない「推論税」や「エージェントの乱立」といった課題が浮上しています。これに対し、フルイドコンピューティング、一元化されたガバナンス、統合データレイヤ、ハイブリッドマルチクラウド、エッジAI、そしてエネルギー効率の高いハードウェアが解決策として提示されています。Google Cloudは、これらの課題に対応するためのAI最適化された統合インフラストラクチャを提供し、フィジカルAIの時代への移行を支援します。 この記事は、AIエージェントの導入を検討しているITリーダー、インフラストラクチャ担当者、およびAI戦略を策定する担当者向けです。 AIエージェントの普及に伴うインフラの課題と、それを克服するためのGoogle Cloudのソリューションについて解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Drew Bradstock</name><title>Sr. Director, Product, Orchestration & Kubernetes</title><department></department><company></company>
IT系上場企業の平均年収を業種別にみてみた 2026年版［後編］ ～ ソフトウェア／サービス系、SI／システム開発系、クラウド／通信キャリア系企業
www.publickey1.jp
IT系上場企業の平均年収を業種別に調査・比較した記事です。 ソフトウェア/サービス、SI/システム開発、クラウド/通信キャリアといった業種ごとに、公開されている有価証券報告書を基に平均年収をランキング形式で紹介しています。 IT業界で働くエンジニアや、企業の年収動向に関心のある方、就職・転職を検討している学生や社会人向けです。
Publickeyjniino
LEARNING TO ORCHESTRATE AGENTS IN NATURAL LANGUAGE WITH THE CONDUCTOR
speakerdeck.com
「Conductor」というツールを用いて、自然言語でエージェントをオーケストレーションする方法について解説します。 本記事は、最新のAI研究や技術動向に関心のある研究者や開発者、AIエンジニアを対象としています。 エージェントの協調動作や自然言語による制御に関心のある方におすすめです。
ユーザーインタビューが終わって「20分」で図解レポートが出てくるAIワークフローを作ってみた｜Blog｜Goodpatch グッドパッチ
goodpatch.com
・ユーザーインタビュー後の文字起こし、要約、示唆抽出、レポート作成までをAIワークフローで自動化する手法を紹介。 ・GASとClaudeのRoutinesを活用し、インタビュー後20〜30分で図解レポートとSlack通知が完了する仕組みを解説。 ・AIによる自動化のメリットと、ユーザー理解を深めるための「Human in the Loop」の重要性を強調。
株式会社グッドパッチDaishi Naganuma
Agent Skills自動最適化の研究、中身はほぼ深層学習の訓練ループだった
zenn.dev
• 「Agent Skills」におけるスキル自動最適化の研究動向を紹介しています。 • この研究は、深層学習の訓練ループに類似した構造を持つことが明らかにされています。 • AI開発者や研究者、特にエージェント開発や深層学習の実装に関心のある読者向けです。
株式会社LayerX223
日本代表の敗因をGeminiにガチ分析させたら、営業の「失注原因」の真実に気づいた話
qiita.com
・日本代表の敗因をAIで分析した結果、営業の失注原因と共通点が見つかった。 ・AI分析を通じて、データに基づいた客観的な視点で課題を特定する重要性を学んだ。 ・IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関心のあるビジネスパーソンや営業担当者向け。
Qiita株式会社Ishibashi_Tomoya
プライバシー保護の理論と実践
speakerdeck.com
プライバシー保護に関する理論と実践について解説した講義資料。 情報学の分野で、プライバシー保護の重要性や具体的な手法について学びたい学生や研究者向け。 セキュリティや情報倫理に関心のある読者にも役立つ内容。
AI Agent 時代は「うまく指示する」より「未知を見つける」が大事
qiita.com
- AIエージェント時代においては、単に指示を出すだけでなく、AIが「未知」を発見する能力を引き出すことが重要である。 - AIエージェントとの協働では、明確な指示よりも、AIの自律的な探索や発見を促すようなアプローチが効果的である。 - この記事は、AIエージェントを効果的に活用し、より創造的で生産的な結果を求めるエンジニアやプロダクト開発者向けである。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
Web Ontology Language (OWL) について
qiita.com
この記事は、オントロジーを表現するためのデータ形式であるWeb Ontology Language (OWL) について、具体的な例を交えながら解説するものです。 - オントロジーの具体的な表現形式であるOWLについて解説。 - OWLの基本概念と、どのようにオントロジーが構築されるかの理解を深める。 - オントロジーの技術的な側面に関心のあるエンジニアや研究者向け。
Qiita株式会社Adacchi3