Hindsightを使ってみたけど、コンテキストを理解した上で事前知識として格納された情報から良い感じに回答できた ただし最初の登録がかなり重いのと回答も結構時間がかかる トレードオフなところもあるが、品質は満足 長文で品質が求められるなら選択肢として有り github.com/vectorize-io/h…

弊社でも使用率であればPython１位 けど個人的に使いたくない1位も Python インデントよく間違ってsyntax error で萎える

GoogleがTPUのソフトウエア部分の互換性を"TorchTPU"で高める準備をしているという 昔からあったPyTorch/xlaの最近のEager-Firstに寄せるこの流れかな？ ただまぁ、GPU/CUDAエコシステムの汎用性と浸透率の高さは早々は崩せないとは思う github.com/pytorch/xla/is…

antigravityではgemini3 Flashのほうがサクサク開発できてよい感じ Pro（Height）とかだと謎のLoading...で作業が終わらなくなることがあった Chromeの拡張を入れてやるとデザイン回りも含めて機能確認してくれるので完成度は高まる感じ

ragflow.io/blog/rag-revie… 2025年のRAG関係のまとめと2026年の展望予想記事 結構網羅的に調査されており、肌感として自分で調査していた内容ともマッチする RAGFlowというサービス（OSSでもある）の宣伝も兼ねているが客観的にRAG関連を調査されおり良記事

個人的な感想として、単純なRAGでは類似検索しかできないので、質問コンテキストの意味を理解して回答するにはAgent系RAGによる再帰的なコンテキスト検索＆圧縮が良さげである ただ、ローカルLLMでやろうとするとループ処理が重いのでハイブリッド案で考え中

RAGFlow完璧！ 法令が絡むかなり難しい長文のＱ＆Ａに関しても関連文章を食わせておけば、oss-gpt120bで相当いい感じに回答できる 原本そのままの回答ではなく、いくつかの資料を組み合わせておおよそ正しい回答で、参照資料のリンクもつけてくれて信頼度が高い 迷ったらこれ github.com/infiniflow/rag…

納品無い

RAGFlowに平成から令和で発令された全法令を食わせて質問して結果がマジでヤバイ 質問「無人航空機の登録講習機関及び登録更新講習機関に関する省令の概要を教えてください」 ほぼ完ぺきに見える

この辺網羅的な調査最近してなかったから助かる

groqはLPUの設計思想がgrapeなので推しチップだった nvidiaとは学習と推論で棲み分けできるから相乗効果出そう 今のNPU差し替わるか?

Googleの共同創業者であるセルゲイ・ブリンは、Google発表のLLM始まりの論文 「Attention Is All You Need」発表当時、その重要性を自分たちは「まったく過小評価していた」と認めている LaMDAで知性が宿っている騒動以降なんとなく下火になった印象 note.com/trans_n_ai/n/n…

ragflow.io/docs/enable_ra… TMS的な階層タイルのチャンクで再帰的なクラスタリングと要約するRAPTORの解説 マルチホップの質問応答に必要な広範な理解と細かい詳細を取得することで詳細な情報を失うことなく包括的な理解を可能とする なんかGraphCastを思い出した

gemini３の出来が悪いとかまぁ色々言説見たけど、3proの出来は個人的には今までで一番良い 航空，宇宙，海底資源とかニッチな分野ではcodexくらいしか実用にならんかったのがgeminiでも一発で実装出来たのは偉い 分野が違うと評価も違う 主語は大きくしないように気をつけたい

大外から一気にブエナビスタ！ ヴィクトリアマイル再現熱すぎた

sftpならsshfsでmount取れる

東京大賞典、ミッキーファイト軸足に対抗にディクテオン買ったけど、全部予想はgeminiにやらせてみたけどドンピシャで当たった 有馬も全部当たってこれからはAI予想が良いかもしれない

なんだろうな、共感性羞恥というか、 いたたまれない気持ちになったんだよなぁ

玉葱とクラリオンも展開面白かった

勇者刑に処す１話、劇場版かと思うくらいの出来で度肝を抜かれた これクラスの衝撃は結構久しぶり