【営業/CS Meetup🍻開催】 ＼データドリブンなSaaS営業/CS組織の本質／ 社員との交流もあります！ぜひお気軽にお申込みください✨ 日時：6/17(水) 19:30〜 場所：虎ノ門オフィス（対面） 申し込みフォーム： 詳細： #スタートアップ転職# #SaaS#

便利だけど知られていないOpenAI APIの機能 🔄 「OpenAIと他のモデル、どっちが良いの？」を公平に比較したいと思いませんか？ OpenAIの「External models（外部モデル評価）」は、OpenAI以外のモデルもEvals基盤で評価できる機能です。複数モデルを同じ基準で比較したいときに便利です。 📌 タイトル：External models（外部モデル評価） 🔗 URL： 🧩 概要 モデルの選定や切り替えの判断には、同じ評価基準での公平な比較が必要です。External modelsを使えば、OpenAIのモデルだけでなくClaude、Gemini、オープンソースモデルなど外部のモデルもOpenAIのEvals基盤上で同じグレーダー・同じデータセットで評価できます。ベンダーごとに評価ツールを分ける手間がなくなります。 🛠 使い方 外部モデルの接続情報（APIエンドポイントや認証情報）をEvalsに登録し、評価対象として指定します。あとは通常のEvalsと同様に、データセットとグレーダーを使ってテストを実行するだけ。結果は同じダッシュボードで横並びに比較できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・モデル選定プロセス：新しいモデルが出たときに、既存モデルと同じベンチマークで比較評価。 ・モデル移行の判断：別モデルに切り替える前に、自社タスクでの品質を定量比較。 ・コスト最適化：同等品質の安いモデルがないか、Evalsで定期的にスキャン。 ・マルチモデル戦略：タスクごとに最適なモデルを選ぶための評価フレームワークとして。 💡 ユースケース 🏆 複数モデルのベンチマーク比較 🔀 モデル移行前の品質検証 💰 コスト対品質の最適化 📋 タスク別の最適モデル選定 ⚠️ 注意点 外部モデルのAPIキーや利用料金は別途かかります。また、モデルによってはレスポンス形式やエラーハンドリングが異なるため、評価時に出力の正規化が必要になることもあります。比較は「同じタスク・同じデータ」で行うことが大前提です。 ✨ モデル選定を「なんとなく」から「データドリブン」に。まずは今使っているモデルと気になるモデルをEvalsで並べて比べてみてください。 #OpenAI# #LLM#

データエージェントが毎回スキーマを手探りでクエリし続ける問題、実は「証拠に基づいて自己進化するオントロジー」を1枚挟むだけで大きく改善できるようです。 タイトル: EvoOntology: A Self-Evolving Ontology Layer for Data Agents URL: 📝 概要 表・ファイル・DBなど異種データを扱うエージェント向けに、MCPサーバーとして実装した「自己進化するオントロジー層」EvoOntologyを提案しています。 ❗ 解決する課題 エージェントはデータ構造への事前知識がなく探索的クエリを繰り返す必要がありました。静的なセマンティックレイヤーは手動保守が必要で、実行履歴から適応できないという限界もありました。 ⚙️ 方法論 実際にプローブクエリで検証済みの候補だけをオントロジーに採用し、その後もエージェントの実行軌跡から介入候補を抽出して、元の状態とペアで検証した上で改善が見込める場合のみ更新する仕組みです。 📊 実験結果 DDR-Benchで6バックボーン平均+17.8ポイント改善、BIRDでも平均+8.6ポイント改善し先行研究を上回りました。しかも対話ターン数は14.6→8.4、トークン数も約20%削減されています。 🔬 ユースケース 静的セマンティックレイヤーがモデルによってはむしろ性能を下げる場面でも、EvoOntologyは一貫して改善しており、実運用のデータエージェント基盤に組み込みやすい設計です。 #データエージェント# #LLM#

データ不正の責任で中部電力トップ2人が辞任の見通し→浜岡原発再稼働審査で関係データを意図的に選定、ガバナンス不全か…5ch「辞めて済む問題か？」 再稼働を左右する審査だけに、トップの進退だけでは終わらない問題です。

データ不足という人もいるけど、ここまで専門の能力が高いのならば、質の高い合成データもどんどん合成されているでしょう つまり計算資源さえあれば、スケーリング則は保たれ、知性は加速する

【データ室・武田記者のラップと馬場差を徹底分析する】 今夏に大きく伸びた３歳馬を取り上げる #ラップ# #クロナ# #サトノワーグナー# #オンザムービー# #ロードフィレール# #ビービーアジャイル# #ビービークローサー# #ゾロアストロ# #ロデオドライブ#

データカードダス『アイカツ！アンコール』10/8より稼働開始。『アイカツ！』アニメアンコール放送も10/9スタート シリーズの原点が、新規オープニング・エンディング映像とともに新たに楽しめる。

【データ更新】 9月1日(火)開催予定の「指名手配」、「事業支援」の 新シーズンに向けた準備、および一部不具合の修正のため、 下記の日時にてデータ更新を行う予定です。 ▼更新予定日時 8月31日(月)12:00 ~ 12:10 上記時間帯にプレイが中断されることがありますので、 更新直前での戦闘・購入などにはご注意ください。 ◆修正される不具合 ・「首領討伐」にて、巡遊者「カリン」の通常攻撃が、首領「翠煌ノ刃」を除く周囲の敵に命中しない不具合 ・メインストーリー第八章のステージ「BT02」において、一部の演出および効果音が正常ではない不具合 ・「フレンド」＞「個人情報」＞「旅の記録」内の一部表示が正常ではない不具合 ・「無限リング」および「星ノ塔探索」にて、「カリン」を主力巡遊者として挑戦した際、稀にステージ内の敵を撃破できない、または敵が出現しない場合がある不具合 ・「星ノ塔探索」において、一部のランダムイベントで、選択肢を選んだ際の結果が意図しないものとなっている不具合 ・その他細かい不具合 また、データ配信後、更新内容適用のため、 お手数ですがゲームの再起動をお願いいたします。 #ステラソラ#

「データを溜めれば溜めるほど賢くなる」。これ、半分は嘘だと思ってます。 目的もなく手当たり次第に放り込んだメモや会話ログ、正直あれはデータじゃなくてただのゴミです。 僕も昔、量を増やせば第二の脳が育つと信じて、なんでもファイルに突っ込んでた時期がありました。結果、AIの答えはむしろ鈍くなったんです。理由は単純で、判断基準のないデータは、ノイズにしかならないから。 大事なのは「なぜそう決めたか」までセットで残すこと。理由のない記録は、量が増えるほど埋もれて消えていくだけなんですよね。 蓄積は正義じゃありません。目的を持った蓄積だけが、正義になります。