ilillliiliil 2025-07-08 | 親コメント | トピック: ChatGPTが存在すると誤認した機能を追加しました (holovaty.com) そのとおりです ww kimjoin2 2025-07-08 | 親コメント | トピック: LLMを人間のように見る視点から離れる (addxorrol.blogspot.com) 車とマラソンを比較しているようなものだと思うけど.. dongjinahn 2025-07-08 | 親コメント | トピック: ChatGPTが存在すると誤認した機能を追加しました (holovaty.com) www 「そんな機能があれ」 iolothebard 2025-07-08 | 親コメント | トピック: AGIがすぐには到来しそうにない理由 (dwarkesh.com) まったく同感です! bungker 2025-07-08 | 親コメント | トピック: ChatGPTが存在すると誤認した機能を追加しました (holovaty.com) wwwww kallare 2025-07-08 | 親コメント | トピック: ChatGPTが存在すると誤認した機能を追加しました (holovaty.com) 幻覚主導開発…と言えばいいのでしょうか;; cartwheel8815 2025-07-08 | 親コメント | トピック: 多様性が組織をのみ込むとき — 仏教的観点から見たリーダーシップの緊張 (evan-moon.github.io) > リードを任せるのにちょうどよさそうだったが、そのような追加の役割は断った。 > 筆者が成長のための新しい挑戦を提案すると ... 技術者の立場からすると、得意なことをもっと上手くやることも成長ではないでしょうか? sixthtokyo 2025-07-08 | 親コメント | トピック: コードを書くことは決してボトルネックではなかった (ordep.dev) 温かいお言葉、ありがとうございます!! jk34011 2025-07-08 | 親コメント | トピック: 多様性が組織をのみ込むとき — 仏教的観点から見たリーダーシップの緊張 (evan-moon.github.io) 責任や業務は増えているのに、それに見合って給与水準や待遇が成長していないことを考えていたのではないかと思いますね smboy86 2025-07-08 | 親コメント | トピック: リーダーを積極的に活用せよ。何としてでもやり遂げるために[翻訳記事] (blogbyash.com) そういう面が強いです もちろん、優れたリーダーなら親身に話を聞き 正確に問題を解決してくれるでしょう smboy86 2025-07-08 | 親コメント | トピック: リーダーを積極的に活用せよ。何としてでもやり遂げるために[翻訳記事] (blogbyash.com) どの本や文章を見ても、 3番についてはいつもああ書かれているけれど、 実際には なぜこんなことを聞くのだろう なぜ今になって言い出すのだろう こんなことまで聞くのか という三段コンボで、質の低いパートナーだと思われる可能性がある sto1111 2025-07-08 | 親コメント | トピック: AIエージェント開発をやめて、より賢いLLMワークフローを使おう (decodingml.substack.com) 私も現在 UseDesktop https://youtu.be/aBkbsvMxP_A?si=uaugxKQEu4ZEz7jq usedesktop.com という Computer-use Agent を作っていますが、ほとんど同意です。 この記事では実践的なコツというより大きな overview だけを扱っているので、LLM based agentic/agent を開発するときのコツをいくつか補足すると、結局 LLM はトランスフォーマー(i.e probabilistic based 推論、現在のトークン/state をもとに次のトークンを文脈的/semantic に理解して次の単語を吐き出すというより、確率的に output する)ベースなので、どれだけ sys prompt をうまく書いても、しばしば欲しい回答を返さないことが多いです(e.g JSON output で答えてほしいのに、たまに } を忘れる、など)。なので、常に regex ベースの複数の fallback fn を追加するのは必須です。 そして structured output を与える sys prompt を書くなら、通常は non reasoning model を使い、context が長くなればなるほど hallucination が頻繁に発生するので、むしろ sys prompt を複数作って chaining するほうが良いです。 サービスを開発する場合はさまざまなエラーが発生しうるため、モジュール化し、fault tolerant にサービス構造を設計することが重要です(e.g supervisor agent は async にし、残りの agent は sync にする)。特に unexpected output が頻繁に発生する agentic / agent ではなおさらです。 だから最初からできるだけコードを書くときに SRP を守りつつ declarative に書くのがよく、関数型でアプローチするのが良いと言いたいです(= side effect がなく、フローが直感的)。 また、LLM を API 経由で使うのか、それとも直接モデルサービングをするのかによっても違いますが、もし直接 SLM や LLM をサービングするなら、バックエンドをホスティングしているのと同じサーバーで Model serving をせず、IO bound task と CPU bound tasks(i.e GPU が必要で、行列積のような処理が必要な task)を別サーバーに分けて置くほうが fault tolerant で良いです(e.g runpod に cpu bound task をホスティング)。 このほかにも開発のコツはいろいろありますが、長くなりすぎそうなのでここまでにしておきます。 誰かの役に立てばうれしいです。 beoks 2025-07-07 | 親コメント | トピック: AIを望まない大衆に強制的に押しつけられる現象 (honest-broker.com) Private リモートサーバーにインストールする形のサービスはどうでしょうか? secwind 2025-07-07 | 親コメント | トピック: AIを望まない大衆に強制的に押しつけられる現象 (honest-broker.com) 韓国語翻訳にひどい自動翻訳を汚らしく突っ込んでいたのに、さらに進化したんですね。自動翻訳も止められなかったのだから、ひどいAIを汚らしくねじ込むのも全部味わうことになるでしょう! regentag 2025-07-07 | 親コメント | トピック: cgi-binで1日2億リクエストをさばく (jacob.gold) cgiはさておき、jspに対する反応が意外ですね(笑) jspはもうそのくらいの古代の遺物になってしまったのでしょうか。 regentag 2025-07-07 | 親コメント | トピック: AIを望まない大衆に強制的に押しつけられる現象 (honest-broker.com) AI機能、特にバックグラウンドで待機しながら手伝ってくれるというサービスが本当に嫌いです。 リモートで実行されるなら自分の情報が提供される問題があり、ローカルで実行されるなら自分のコンピューターのリソース(CPU、メモリ、バッテリー、...)を消費する問題があるからです。 softer 2025-07-07 | 親コメント | トピック: AIでタワーディフェンスゲームをコーディングし、全プロセスを文書化しました (github.com/maciej-trebacz) 良い参考になりそうですね xguru 2025-07-07 | 親コメント | トピック: ゲーム開発2年半の経験 (smyachenkov.com) ロシア出身の開発者で、YandexからRiotに移り、現在はJPMorganChaseに転職したようですね swooooooo 2025-07-07 | 親コメント | トピック: tailwind CSS v4.0: 最新Web開発の完全なゲームチェンジャー[翻訳記事] (siosio3103.medium.com) wwwwwwwwww とても面白いです kimjoin2 2025-07-07 | 親コメント | トピック: AIの新たな中核能力はプロンプトではなく「コンテキストエンジニアリング」 (philschmid.de) 名前だけが変わっている感じが強いですね。 コメントをさらに読み込む
そのとおりです ww
車とマラソンを比較しているようなものだと思うけど..
www 「そんな機能があれ」
まったく同感です!
wwwww
幻覚主導開発…と言えばいいのでしょうか;;
> リードを任せるのにちょうどよさそうだったが、そのような追加の役割は断った。
> 筆者が成長のための新しい挑戦を提案すると ...
技術者の立場からすると、得意なことをもっと上手くやることも成長ではないでしょうか?
温かいお言葉、ありがとうございます!!
責任や業務は増えているのに、それに見合って給与水準や待遇が成長していないことを考えていたのではないかと思いますね
そういう面が強いです
もちろん、優れたリーダーなら親身に話を聞き
正確に問題を解決してくれるでしょう
どの本や文章を見ても、
3番についてはいつもああ書かれているけれど、
実際には
なぜこんなことを聞くのだろう
なぜ今になって言い出すのだろう
こんなことまで聞くのか
という三段コンボで、質の低いパートナーだと思われる可能性がある
私も現在
UseDesktophttps://youtu.be/aBkbsvMxP_A?si=uaugxKQEu4ZEz7jq
usedesktop.com
という Computer-use Agent を作っていますが、ほとんど同意です。
この記事では実践的なコツというより大きな overview だけを扱っているので、LLM based agentic/agent を開発するときのコツをいくつか補足すると、結局 LLM はトランスフォーマー(i.e probabilistic based 推論、現在のトークン/state をもとに次のトークンを文脈的/semantic に理解して次の単語を吐き出すというより、確率的に output する)ベースなので、どれだけ sys prompt をうまく書いても、しばしば欲しい回答を返さないことが多いです(e.g JSON output で答えてほしいのに、たまに
}を忘れる、など)。なので、常に regex ベースの複数の fallback fn を追加するのは必須です。そして structured output を与える sys prompt を書くなら、通常は non reasoning model を使い、context が長くなればなるほど hallucination が頻繁に発生するので、むしろ sys prompt を複数作って chaining するほうが良いです。
サービスを開発する場合はさまざまなエラーが発生しうるため、モジュール化し、fault tolerant にサービス構造を設計することが重要です(e.g supervisor agent は async にし、残りの agent は sync にする)。特に unexpected output が頻繁に発生する agentic / agent ではなおさらです。 だから最初からできるだけコードを書くときに SRP を守りつつ declarative に書くのがよく、関数型でアプローチするのが良いと言いたいです(= side effect がなく、フローが直感的)。
また、LLM を API 経由で使うのか、それとも直接モデルサービングをするのかによっても違いますが、もし直接 SLM や LLM をサービングするなら、バックエンドをホスティングしているのと同じサーバーで Model serving をせず、IO bound task と CPU bound tasks(i.e GPU が必要で、行列積のような処理が必要な task)を別サーバーに分けて置くほうが fault tolerant で良いです(e.g runpod に cpu bound task をホスティング)。
このほかにも開発のコツはいろいろありますが、長くなりすぎそうなのでここまでにしておきます。
誰かの役に立てばうれしいです。
Privateリモートサーバーにインストールする形のサービスはどうでしょうか?韓国語翻訳にひどい自動翻訳を汚らしく突っ込んでいたのに、さらに進化したんですね。自動翻訳も止められなかったのだから、ひどいAIを汚らしくねじ込むのも全部味わうことになるでしょう!
cgiはさておき、jspに対する反応が意外ですね(笑)
jspはもうそのくらいの古代の遺物になってしまったのでしょうか。
AI機能、特にバックグラウンドで待機しながら手伝ってくれるというサービスが本当に嫌いです。
リモートで実行されるなら自分の情報が提供される問題があり、ローカルで実行されるなら自分のコンピューターのリソース(CPU、メモリ、バッテリー、...)を消費する問題があるからです。
良い参考になりそうですね
ロシア出身の開発者で、YandexからRiotに移り、現在はJPMorganChaseに転職したようですね
wwwwwwwwww とても面白いです
名前だけが変わっている感じが強いですね。