ヒダカももうNo Pressure〜♫ No Pressure / Novel Core リリースされました🙌💙 ⚫︎DL & Stream ⚫︎Lyric Video #コアはノープレッシャー# #NoPressure# #NovelCore#

今日の配信⬇️ ・12:00〜15:00 ・17:00〜20:30 です❣️遊びに来てねー✨ 1コア以上になった方はファミリーに入れます! 1コアは1080コイン以上投げたら一撃でなれちゃうよ✨ コア集めてるので是非！ あとアイテムたくさん投げてくれた方には特別バニーアクスタプレゼントします😘 是非もらってください🩷

杉浦太陽、5人の子どもたちからの “父の日ギフト”に感謝 自身のブログで「上の子たちは手紙と動画」「ソラ・コアはプレゼントとお花」「ユメからは笑顔」をもらったと紹介。子どもたちと妻・辻希美の名前を記し、「みんな愛してる！」と愛情たっぷりにつづった。

AIエージェントの回答を「検証可能で説明できる事実」に根拠づける——ナレッジグラフ＋GraphRAG＋エージェントのフルスタックをまるごとオープンソースで提供する基盤です🕸️ タイトル: trustgraph-ai/trustgraph URL: 🕸️ 概要 AIエージェントのためのオープンソースのセマンティック・デプロイメント基盤です。コアは「コンテキストグラフ」（ドメイン知識を構造化しクエリ可能にした表現）。コンテキストグラフ・メモリ・検索・オーケストレーション・推論を、決定論的なエージェント向けにフルスタックで提供します。 ❓ 解決する課題 LLM単体では、なぜその答えになったのかを辿りにくく、ハルシネーションのリスクもあります。 ・エージェントの回答を、検証可能で説明可能な事実に根拠づけるのが難しい ・TrustGraphはナレッジグラフ構築とGraphRAGを組み合わせ、意味的に豊かで検証可能なコンテキストにアクセスできるようにします ・しかも主権的に管理できるプライベート環境で実現します 💡 主な特徴 ・マルチモデルDB（表・KV・ドキュメント・グラフ・ベクトル）とマルチモーダル対応、エンティティ/関係の自動抽出 ・DocumentRAG・GraphRAG・OntologyRAGのパイプラインと、3D GraphVizによる可視化 ・単一/マルチエージェント、ReAct・Plan-then-Execute・Supervisorパターン、MCP統合 ・Context Cores：スキーマ・グラフ・埋め込み・エビデンス・検索ポリシーを束ね、コンテキストをコードのようにバージョン管理 🌍 技術スタック / 使い方 ストレージはCassandra・Qdrant・Garage、メッセージングはPulsar等、LLMはAnthropic/OpenAI/Google等＋ローカル推論（vLLM/Ollama等）に対応。npx @trustgraph/configで構成し、ポート8888のUIから利用できます。Apache 2.0ライセンスです。 #GraphRAG# #ナレッジグラフ#

前後の奴等の表現が壮絶で勇気もらったよ 殺らなきゃ殺られっから殺るしかない 皆で殺り斬ってのあの清々しさ ハードコアは見かけおっかねえけど 言葉は多くなくても 俺等の最初期の表現に前向きな何かを見出してくれた事 命の恩人 東京の底にも大勢いてくれて おかげで有難い昨夜が有った

📚 ReActもRAGもTree of Thoughtsも、論文ごとにバラバラだったエージェント設計を、同じAPIで動かして比較できたら最高だと思いませんか？それを実現した「35パターン全部入り」のリポジトリです。 タイトル: FareedKhan-dev/all-agentic-architectures URL: 📦 概要 本リポジトリは、プロダクション品質のエージェントAIパターンを35種類実装したPythonライブラリ兼「生きた教科書」です。すべてのアーキテクチャが同じ.run(task)メソッドを持ち、同一形式の結果を返すため、下流のコードを変えずにパターンを差し替えられます。 ❓ 解決する課題 エージェントの設計パターンは論文ごとに散らばっていて、実装も様式もバラバラでした。これを統一インターフェースの下に集約し、横並びで試せるようにしたのが最大の価値です。 💡 中核の工夫と提案手法 中心にあるのが「決定論的ピッカーの規律」です。 ・LLMのスコアリングに丸投げせず、まずLLMに真偽値や列挙型などカテゴリ的な特徴をコミットさせる ・最終判断はPythonのロジックで合成する これにより、スコアが平坦に潰れる「LLM-as-Scorer」の病理を緩和します。35アーキテクチャ中13で採用されています。 🎯 カバー範囲とユースケース 推論・内省（Reflection、Self-Discover）、探索（Tree of Thoughts、LATS）、RAG（Corrective/Self/Adaptive/GraphRAG）、メモリ（MemGPT、Voyager）、ツール・行動（ReAct、SWE-Agent）、マルチエージェント（Debate、STORM）など8系統を網羅。各パターンに実行済みのJupyterノートブックが付き、本物のLLM出力に基づく再現可能なリファレンスになっています。 📊 注目ポイント ・コアはLangGraph。NebiusやOpenAI、Anthropic、Ollamaなど主要プロバイダーに対応し、切り替えは環境変数1つ ・pytestで283件のテストがパス ・17タスクのベンチマークで直近42問中33問正解（成功率78%）。ReflectionやSelf-Consistencyが好成績でした #AIエージェント# #LangGraph#

昨日は、Youtubeチャンネル「コアトーク」のインタビュー収録がありました。コアトークは「20代が様々な業界の経営者に直接取材する」インタビューメディア。番組を制作する近藤代表も今春大学を卒業したばかりの22歳とのこと。確かに就活中も就職後も、20代が企業経営者と1対1で話せる機会は限られています。今回のインタビューがそんな20代の皆さんに役立てれば幸いです。番組の放映を楽しみにしています！