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データサイエンティストが実務で覚えるEMR Serverlessのコスト削減
はじめに こんにちは。グループ研究開発本部、AI研究開発室のY.Tです。 皆様、EMRはご存知でしょうか？ 簡単に説明すると、ペタバイトスケールのデータをオープンソースフレームワークを利用して扱うための基盤です。 では、 […] The post データサイエンティストが実務で覚えるEMR Serverlessのコスト削減 first appeared on GMOインターネットグループ...
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高性能踏み台 Teleportの紹介
こんにちは、次世代システム研究室のT.Iです。今回は高性能な踏み台、teleportについて紹介します。 Teleportについて teleportとはGravitational社が開発を行っている高性能踏み台です。通常 […] The post 高性能踏み台 Teleportの紹介 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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Redisのベクトル検索が超速い
釣り気味のタイトルですが，なかなか速いと思います。 少なくともLocal環境でちょっとしたアプリケーションで使うのには十分です。また，ベクトルと一緒に諸々のデータも格納できるので，ユースケースによっては「ドキュメントID […] The post Redisのベクトル検索が超速い first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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ABテストの自動化の取り組みについて
まとめ ABテスト自動化のジョブフローとデータパイプラインの構成を整理した ABテスト自動化を検討している方は参考にしてほしい AI研のM. S.です。ここでは我々データサイエンティストの心の拠り所であるABテストの自動 […] The post ABテストの自動化の取り組みについて first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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Uniswap v4のhook実装
こんにちは。次世代システム研究室のT.M です。 注意 本稿は2024/7/8 時点の情報です。情報が更新されていることがありますので、ご注意ください。 Uniswap はUniswap Labs. の商標です。 はじめ […] The post Uniswap v4のhook実装 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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LangServe,LangSmithで、最新のLangChainを使ったLLM OPSを実践しよう
導入 こんにちは。グループ研究開発本部 次世代システム研究室のH.Oです。今回もAIアプリケーション開発の話題をお届けしたいと思います。OpenAI社のChatGPT、Google社のGemini、Meta社のLlama […] The post LangServe,LangSmithで、最新のLangChainを使ったLLM OPSを実践しよう first appeared on...
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AI が画面デザインするツールにはHTML生成以上の機能差別化が必要（ v0 by Vercel, Screenshot-To-Code ）
D.M.です。 画面デザインとHTMLを AI に自動生成してもらうニーズが高まっていると思います。 たとえばシステム開発の現場で以下のようなことがよくありますよね。 ・企画段階でデザイナーをアサインする前に、いいかんじ […] The post AI が画面デザインするツールにはHTML生成以上の機能差別化が必要（ v0 by Vercel, Screenshot-To-Code ） first...
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AWS Cloud9を共有してデプロイ環境を構築する
結論 チーム内で共有したCloud9でCDKをデプロイすることで環境の管理コストが削減出来る CDKをデプロイしたユーザーの証跡を残せるが、複数ユーザーが同時に同じCloud9を操作しているとCDKを実行したユーザーが識 […] The post AWS Cloud9を共有してデプロイ環境を構築する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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ERC-1363トークンの紹介
こんにちは。次世代システム研究室のL.W.です。 ERC-1363は、Ethereumトークンの標準規格の一つであり、支払いを簡素化し、トークンのユーティリティを拡張するための仕組みです。この標準は、ERC-20とERC […] The post ERC-1363トークンの紹介 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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AIエージェントのためのLangroidフレームワーク紹介
こんにちは、次世代システム研究室のN.M.です。 Langroidフレームワークは、自然言語の理解と生成が可能なAIエージェントを構築するための包括的なツールセットを提供する新しいオープンソースプロジェクトです。 このフ […] The post AIエージェントのためのLangroidフレームワーク紹介 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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GitHub ActionsでCI/CDを実験してみる
こんにちは。次世代システム研究室のK.X.D.です。 はじめに ソースコード管理といえば、今ではGithubがすぐに思い浮かぶでしょう。 GitHub上でCI/CD実現できる機能はGithub Actionsです。 ソー […] The post GitHub ActionsでCI/CDを実験してみる first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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Codestral Mamba: Mistral AIのMamba搭載次世代型大規模言語モデル
TL;DR フランスのAIスタートアップであるMistral AIは、2024年7月16日に Codestral MambaというLLMを発表・公開しました。これはコード生成に特化したLLMで、従来のTransforme […] The post Codestral Mamba: Mistral AIのMamba搭載次世代型大規模言語モデル first appeared on...
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The AI Scientist: Sakana AIの開発した仮説提案、実験、論文執筆から査読まで研究自動化AIエージェント
TL;DR 東京のAIスタートアップ、Sakana AIは、2024年8月13日に「The AI Scientist」という生成AIモデルを発表しました。これは、研究アイデアの提案から実験コード生成、論文執筆とレビューま […] The post The AI Scientist: Sakana AIの開発した仮説提案、実験、論文執筆から査読まで研究自動化AIエージェント first...
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ネットワーク解析におけるコミュニティ検出とグラフゼータ関数
グラフ理論とコミュニティ検出 はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のM.Mです。 現代社会において、ネットワーク構造は至るところに存在しています。ソーシャルメディア上の人間関係、インタ […] The post ネットワーク解析におけるコミュニティ検出とグラフゼータ関数 first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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OpenAI APIを使ってgit commitメッセージやコードレビューをAIに任せましょう！
次世代システム研究室の Y.I です。 OpenAI API を活用してちょっと便利なコマンドを作成したのでご紹介します。作成したものは、「自動Git Commitメッセージ生成」と「コードレビュー」機能です。LangC […] The post OpenAI APIを使ってgit commitメッセージやコードレビューをAIに任せましょう！ first appeared on...
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GPT-Researcherを活用した金融ニュース収集・分析システムの構築
1. はじめに こんにちは。次世代システム研究室のT.D.Qです。 現代の金融市場において、最新のニュースを迅速にキャッチし、その情報をもとに投資判断を行うことは非常に重要です。 しかし、膨大な情報が日々流れる中で、正確 […] The post GPT-Researcherを活用した金融ニュース収集・分析システムの構築 first appeared on GMOインターネットグループ...
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AWS Lambda で Headless Chromium と Puppeteer を用いた日本語対応 PDF 生成の実践ガイド
はじめに グループ研究開発本部 次世代システム研究室のL.C.A(海外の出身)です。 最近、会社の業務でユーザー向けの PDF 文書を動的に作成する必要が出てきました。このようなニーズは、請求書やレポート、証明書などでも […] The post AWS Lambda で Headless Chromium と Puppeteer を用いた日本語対応 PDF 生成の実践ガイド first...
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regimeベースの投資戦略をchatGPTに実装させてみた
はじめに グループ研究開発本部・AI研究開発室のS.Sです。 今回もChatGPTにやらせてみたという前回記事の続きで、CPIベースでレジームを判断させてそれに応じていずれかの金属(金・銀・銅)を取引するような投資戦略を […] The post regimeベースの投資戦略をchatGPTに実装させてみた first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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デルタ法を用いてメトリクスの変化率を正しく区間推定する
はじめに AI研究開発室のS.Y.です。 タイトルの通り今回は、デルタ法を用いた変化率の区間推定を紹介します。 特に、ABテストを行った際のコントロール群 vs 処置群におけるメトリクスの変化率について扱います。 正しく […] The post デルタ法を用いてメトリクスの変化率を正しく区間推定する first appeared on GMOインターネットグループ グループ研究開発本部.
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o1 preview はAWSインフラ構成図を高精度で記述できる ～ Mermaid の実装検証 ～ Amazon Q は未完の大器
D.M.です。 今日もLLMをシステム開発業務効率化に活用するぞ！ 結論ファースト ・OpenAI o1 preview のプログラミングスキルは明らかに優れている。 ・Amazon Q Developer は精度がまだ […] The post o1 preview はAWSインフラ構成図を高精度で記述できる ～ Mermaid の実装検証 ～ Amazon Q は未完の大器 first...
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