• さまざまなAIエージェントを網羅したリスト「Awesome AI Agents」がGitHubにて公開

E2B社がAIエージェントのリスト「Awesome AI Agents」をGitHubで公開。OSS/クローズドソース別に、様々なAIエージェントをカテゴリやユースケースで検索可能。Adala, Agent4Rec, AgentForge, AgentGPTなどがOSSとして、Ability AI, Adept AIなどが企業提供として掲載。AI活用を検討する上で参考になるリソースです。

引用元: https://codezine.jp/article/detail/21266

• 人気殺到で制限していた「ChatGPT」画像生成、全ユーザーに開放

OpenAIのChatGPTで、GPT-4oモデルを使った画像生成機能が無料ユーザーでも利用可能になりました。以前はアクセス集中で制限がありましたが、現在は誰でも使えるようになっています。話題のジブリ風画像生成も試せます。ただし、無料版は1日の生成回数に制限があります。AI開発競争が激化する中で、OpenAIは画像生成機能の開放でユーザー獲得を狙っています。AIの進化は目覚ましく、今後は動画生成など、より高度な機能も登場するかもしれません。

引用元: https://japan.cnet.com/article/35231247/

• Devin的な自律型開発エージェントをAWS上に作ってみた！

Devinのような自律型開発エージェントをAWS上に構築した事例紹介です。 主な特徴は、クラウド上で並列動作、サーバーレス構成、MCPサーバーとの統合、コスト効率化など。 OSSリポジトリの知識自動読み込み機能もあります。 AWSアカウント、GitHubアカウント、Slackワークスペースがあれば利用可能。 アーキテクチャは、APIGW+Lambda上のSlack BoltアプリがEC2インスタンスを起動し、エージェントが動作する構成。 開発にはAWS AppSync Eventsを利用。 詳細な手順はREADMEに記載。 タスク遂行能力はLLMの種類に依存する傾向があるが、今後はUXやコスト効率が重要になる可能性。 クラウド型エージェントは並列化が容易で、開発の効率化が期待できる。

引用元: https://tmokmss.hatenablog.com/entry/self_host_autonomous_swe_agents_on_aws

• 「熊本が大分を担いでるように見えた」ので描いたクマとゾウのイラストがそれにしか見えなくなる呪い

熊本県と大分県の形をクマとゾウに見立てたイラストがTwitterで話題。一度見ると、そのイメージが頭から離れなくなるというユーモラスな内容。見た人からは「もうそうにしか見えない」「形が覚えやすくなった」などのコメントが寄せられている。

引用元: https://togetter.com/li/2533229

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• LLMモジュールの普通ではない使い方

M5Stack社LLMモジュールは、安価な基板単体で音声対話AIを実現する注目の技術です。通常はCoreシリーズと組み合わせて使用しますが、本記事では、モジュール単体でLinuxシステムとして活用する方法を紹介。 モジュール内部のStackFlowシステムを直接制御し、音声入力、キーワード検出、音声認識、LLM、音声合成の各ユニットを初期化。 PythonスクリプトでJSONコマンドを送信し、ウェイクワード検出からの応答を可能にします。 Linux操作に慣れたエンジニアにとって、手軽にLLMモジュールを試せる手法です。今後は、より高性能なSoC搭載ボードで日本語対応も期待されています。

引用元: https://zenn.dev/fairydevices/articles/8c12677feb3be7

• Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks Amazon Web Services

Amazon BedrockのAutomated Reasoning checksは、生成AIの「幻覚」（もっともらしい誤情報生成）を抑制する機能です。これは、論理的推論と数学的検証を用いて、LLM（大規模言語モデル）の出力を検証し、誤りを防ぎます。企業内のルールやガイドラインを形式的な論理構造に変換し、それに基づいてAIの応答をチェックします。 特に重要なのは、この機能が数学的な正確性に基づいて検証を行う点です。AIの応答が企業のポリシーに合致するかどうかを明確に判断できます。 Automated Reasoning checksは、Amazon Bedrock Guardrailsの一部として提供され、コンテンツフィルタリングや個人情報保護などの機能と連携可能です。 企業は、この機能を利用して、AIアプリケーションの信頼性を高め、安全に運用できます。

引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/minimize-generative-ai-hallucinations-with-amazon-bedrock-automated-reasoning-checks/

• AI利用「ガチ実態」調査、誰が何にAIを使っているのか？

アンソロピックが400万件以上のユーザー会話を分析した調査によると、AI利用の57％が「拡張・増強型」で、人間の仕事を補完する傾向が強いです。 AIが最も利用されているのはプログラミングやテクニカルライティングなどのコンピューター関連業務で、全体の37.2％を占めます。次いでアート、デザイン、エンターテインメント関連が10.3％。 AIは職務全体ではなく、特定のタスクで活用される傾向があり、全職種の約36％で職務タスクの4分の1以上でAIが活用されています。

引用元: https://www.sbbit.jp/article/cont1/161215

• ちょっとお堅めの資料作成する時の挿絵、いらすとやでもいいけどいい感じのピクトグラム欲しいなぁ…と思っていたのでAIで生成できるようになって有難い

資料作成で使えるピクトグラムをAIで生成できるようになったという話題です。これまでは既存の画像生成AIでは難しかったピクトグラム作成が可能になり、透過PNG形式で利用できます。さらに、生成した画像をSVG形式に変換できるツールも紹介されており、資料作成の効率化に繋がりそうです。

引用元: https://togetter.com/li/2532277

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• Runway Research Introducing Runway Gen-4

Runway Gen-4は、Runway社の次世代AIモデルで、メディア生成と世界観の一貫性を実現します。これにより、キャラクター、場所、オブジェクトをシーン間で一貫して生成可能になります。参照画像と指示に基づいて、スタイル、主題、場所などを維持した新しい画像や動画を作成でき、クリエイターは追加のトレーニングなしに、物語を自由に表現できます。

引用元: https://runwayml.com/research/introducing-runway-gen-4

• ASUS、NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載したAIスーパーコンピュータASUS Ascent GX10を発表

ASUSがNVIDIAの最新GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載したAIスパコン「Ascent GX10」を発表。最大1,000 AI TOPSの処理能力と128GBメモリを搭載し、大規模AIモデルの開発を支援します。デスクトップで利用可能で、2台接続でさらに大規模なモデルも扱えます。2025年第2四半期に予約開始予定。

引用元: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001444.000017808.html

• [備忘録] StreamlitでExcelのようなデータ編集機能を実装する

Streamlitとst.data_editorで、ブラウザ上でExcelのようなデータ編集アプリを簡単に作成する方法を紹介。 環境構築: pip install streamlit pandasでstreamlitとpandasをインストール。 データ編集: st.data_editorでデータフレームをインタラクティブに編集可能に。行の追加・削除、列の編集可否設定、ドロップダウンリストの利用も可能。 CSV連携: CSVファイルのアップロード、編集後のデータダウンロード機能も追加可能。 データ入力フォーム、データクレンジング、小規模DB管理に役立ちます。

引用元: https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/90b1924c997b60ca2df4

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