YouTubeに投稿されている動画コンテンツから情報を得ようとすると、「長時間の動画のうち、知りたい情報について話している時間はほんのわずか」という状況に遭遇することがよくあります。Googleが無料で公開しているAIを用いた情報収集ツール「NotebookLM」を使えば、YouTubeの動画の知りたい部分だけを文章や音声にまとめることができます。 I don't 'Watch' YouTube videos anymore, I consume them using NotebookLM https://www.xda-developers.com/consume-youtube-videos-notebooklm/ 以下の動画はAppleが日本時間の2025年6月10日に実施した年次開発者会議「WWDC25」の基調講演の内容を丸ごと収録したものです。動画の長さは1時間32分25秒におよ
3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな
はじめに 近年、AIを活用したコーディングツールが急速に発展し、プログラマーの生産性向上や開発プロセスの効率化に大きな影響を与えつつあります。これらのツールは、コード補完、チャットアシスタント、コーディングエージェントなど、様々な形態で提供されており、プログラマーの作業をサポートしています。 その中でも、オープンソースのコーディングエージェントである「Cline」は、独特のポジションと活発なコミュニティによって注目を集めています。 本記事では、Clineを中心に、現在のAIコーディングツールの動向を探ります。Clineの特徴や利点、そして他のツールとの比較を通じて、AIコーディングツールの現状について考察します。また、Clineのアーキテクチャや実用面、コミュニティの動向についても解説します。 AIコーディングツールは、特に個人のプログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。本記
この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2024の1日目の記事です。 こんにちは、NTTコムウェアの平塚です。最近はNintendo World Championshipsファミコン世界大会で各競技Sランクを目指して頑張っています。 今日は趣味で作った生成AIツールをご紹介します。 Summarize and Translate with Gemini Summarize and Translate with Gemini（Geminiによる要約と翻訳）は、Google Geminiを用いてウェブページを要約、翻訳するブラウザ拡張機能です。Chrome / Edge / Firefoxに対応しており、無料でご利用いただけます。 ワンクリックで要約 使い方はとても簡単で、ウェブページを開いて拡張機能のアイコンをクリックするだけです。これで現在開いているウェブページが要約さ
tl;drOllama で Modelfile を作成することなく、Hugging Face Hub で公開されている GGUF 形式のモデルをそのまま動かせるようになったよ やり方は簡単で ollama run hf.co/{ユーザー名}/{リポジトリ名} とするだけ 量子化タイプの指定はデフォルト Q4_K_M で好きなタイプも指定可 チャットテンプレートはデフォルトは GGUF 内ビルトインテンプレートで自分で指定することも可 Fuck it! You can now run *any* GGUF on the Hugging Face Hub directly with @ollama 🔥 This has been a constant ask from the community, starting today you can point to any of the 45,0
TLDR Ollamaをチームで使えるソフトウェアをOSSで公開しました。 機能として、 OllamaのAPIを呼ぶ際の簡易的な認証 ウェブから メンバー管理 統計情報の表示 モデルの追加・削除 を提供しています。 こちらからインストールできます。 ぜひスターお願いします（スター乞食）。 背景 Llama等のオープンなモデルは外部にデータを公開せずに利用できる等のメリットがあります。しかし計算資源的に、70B等の大きなパラメータのモデルを手元の環境で動かすことは難しくなります。 そこで、チーム（中小規模の企業、大学の研究室等）が所有する共有の計算資源でローカルモデル用のサーバを立てたくなります。ローカルモデルを手軽に動かすのに便利なソフトウェアとしてOllamaがありますが、Ollamaはチームで利用するために必要な機能が不足しています。 チームで共有してローカルのモデルを利用する場合、
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Amazon Nova、DeepSeek、GrokのAPIコストをまとめました。 不定期に更新します。 2025-08-08 gpt-5-2025-08-07、gpt-5-mini-2025-08-07、gpt-5-nano-2025-08-07を追加 2025-08-06 Claude Opus 4.1を追加、gpt-4.5-preview-2025-02-27を削除 2025-07-11 grok-4を追加 過去の更新履歴 2025-06-29 grok-3
Translate with Gemini Nano（Gemini Nanoによる翻訳）というChrome Extensionをリリースしました。Chrome Web Storeからインストールできます。またGitHubでソースコードを公開しています。 このように選択範囲の翻訳ができます。 Chrome 128から導入されたビルトインAIモデルGemini Nanoを利用しているところが特長です。現在のところGemini Nanoの利用には事前準備が必要である点に注意して下さい。 Gemini版、Claude版と比較したGemini Nano版のメリットとデメリットを以下に示します。 メリット 無料で利用できる 情報をインターネットに送信しない デメリット 翻訳品質はGemini版、Claude版に劣る PCの演算能力、メモリーを大量に消費する 正直なところ翻訳品質はまだ実用レベルには達し
Claude’s API now supports CORS requests, enabling client-side applications 23rd August 2024 Anthropic have enabled CORS support for their JSON APIs, which means it’s now possible to call the Claude LLMs directly from a user’s browser. This massively significant new feature is tucked away in this pull request: anthropic-sdk-typescript: add support for browser usage, via this issue. This change to t
検証内容 llama.cppのGGUFフォーマットについて量子化サイズ、手法での精度の変化を確認する 変換、量子化にはb3369のReleaseを使用 変換するモデルはtokyotech-llm/Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1 評価対象は次の84種類 Model CardのUsageに沿ってvllmで実行したfloat32(そのままをoriginal、system promptに日本語で回答する指示を加えたものをoriginal_ja) safetensors -> GGUFに変換したF32とF16のGGUF Q8_0からQ2_Kまでのimatrixを必要としない14種類の量子化GGUF Q6_KからIQ1_Sまでのimatrixを使用できるor必要とする22種類の量子化GGUF (4についてはimatrix作成のためのデータを3種類用意しそれぞれに22種
と言ってもこの点数が低いのか高いのか分かりませんので、Claude 3.5 Sonnetの点数も見ていきましょう。 Claude 3.5 Sonnetの点数 現時点で最強と名高いClaude 3.5 SonnetにもELYZA-tasks-100を解いてもらいます。 単純に問題文だけを投げる形で、temperatureは0.8にしました。 import json import anthropic from datasets import load_dataset client = anthropic.Anthropic( api_key="APIキー", ) dataset = load_dataset("elyza/ELYZA-tasks-100") test_set = dataset["test"] results = {} for i, example in enumerate(t
こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 本記事では弊社 podcast の「Algomaticで話題になった生成AIニュースまとめ」という回で用意している会話ネタの一つとして "Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum" を読んだので、その備忘を共有いたします。 なお概要については npaka 氏の以下の note 記事が参考になりますので、本記事の前にこちらを参照いただくことをおすすめします。 note.com おことわり 解釈や引用に誤りがありましたらご指摘いただけると幸いです。 本記事では詳細な解説を含みません。詳細な調査等は必ず参照元の論文等をご確認ください。 引用時の名称や図は原則として引用先の媒体で記述されているものに従っています。 プロダクト等の利用時は 必ずライセンスや利用規約を参照して下さい。 本
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