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AI & MLLearn about artificial intelligence andmachine learning across theGitHub ecosystem and the wider industry. GenerativeAILearn how tobuild with generativeAI.GitHub CopilotChange how you work withGitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs.Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. HowAI code generation worksExplore the capabilities and be
Update 1.97.1: The update addresses thesesecurity issues. Update 1.97.2: The update addresses these issues. Downloads:Windows: x64 Arm64 |Mac: Universal Intel silicon |Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the January 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Next Edit Suggestions (preview) - Co
これなに 前から欲しかったCLIツールがあり、Clineに作らせることにした。 せっかくなのでClineのみで開発した肌感覚が欲しくて、結果として＄100かかった血の記録を残す。 前提 Fork版ではなく、本家のClineの話をする。 公式ドキュメントを読まずに突っ走ったので、現場ノウハウ的な内容ではある。Amazon Bedrockでの費用感を試したかったので、以下のモデルを利用した。 Claude 3.5 Sonnet Claude 3.5 Haiku Clineの位置づけ Clineの基本的な知識及び2024年末までの状況は、この記事で理解できる。 .clinerulesプロジェクト固有のシステムプロンプトは、Clineではclinerulesファイルに記述する。個人用のSetting >> Custom instructionsとは位置づけが異なる。 .clinerulesはル
What's really happening in your cloud? Stratoshark lets you explore and analyze applications at the system call level using a mature, proven interface based on Wireshark.Created for the community by Sysdig. News Stratoshark: Extending Wireshark’s legacy into the cloudBlog post by Gerald Combs and Loris Degioanni Those Aren't Packets: How Stratoshark Brings the Power of Wireshark to the CloudBlo
バクラク事業CTO 中川佳希です。バクラク事業部 Platform Engineering 部では定期的な発信を行っています。前回は、Microsoft Entra ID PIM for Groupsの運用と工夫 byitkq でした。（とても便利です！） この記事では、Model Context Protocol（MCP）について触れていきます。※ 2025年2月時点での情報です。 Model Context Protocol 2024年11月に、Anthropicが発表したクライアント-サーバー間通信のプロトコルです。 仕様策定やエコシステムにはオープンコミュニティから誰でも参加可能で、各言語の実装SDKもオープンソースで開発されています。AnthoropicではMCP開発チームのジョブも公開されており、コミュニティとともに開発へのコミットメントをしていくことがうかがえます。 Why
Gooseとは何かblock.github.ioBlockのAIチームが開発していたAIエージェント「Goose」が先日公開された。 これは、Rustで書かれたコマンドラインとウェブサーバーのコアモジュール、それを呼び出すElectron製のデスクトップアプリという構成になっている。 ユーザーは対話型シェルやデスクトップアプリのチャットUIを通じて、Cline*1やOnlook*2のようにローカルファイルを編集しながらコーディングをアシストしてもらう。 12月時点ではコアがPythonで書かれていたが、ベータリリース時にRustで書き直された。どうやらユーザー環境にPythonをインストールしてもらう必要があるのを避けたかったようだ*3。github.comGooseのコントリビューターなんか大人数で作っている・・Gooseの目新しい点は、VS Codeなどのエディタから独立した
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけ文字起こしシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、LLMの幻覚を検知するための仕組みとしてGoogleが紹介する「RIG(Retrieval Interleaved Generation)」について解説します。 ちなみにこのRIGは2024年の9月には公開されていたのですが、最近再びポストされていたので、せっかくのこの機会に紹介できればと思います！ サマリー LLMはその性質上ハルシネーションを完全に避けることが難しいです。このため、LLMの利用には利用者側がある程度正確に情報を判断する必要があります。 しかし、その生成された文章の中に情報の参照元があるだけで、真偽の判断の難易度はぐっと下がります。「RIG」はLLMをファインチューニングする
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