【🅖🅤🅔🅢🅣】 #大塚愛# さんプロデュース #Pasmal# から #Natsu# さん #Yun# さんを お迎えしました☺︎꒡̈⃝⌄̈⃝¨̮ デビューDS“スマイルん”リリース中!! そして第2弾DS“BULL”が7/7にリリース🎯 予測不可能なジェットコースター𝕃𝕠𝕧𝕖 𝕤𝕠𝕟𝕘🎢💟 #さえのわっふる# #RKBラジオ#

⚠️拡散注意⚠️ #OPENREC# の新たな試み… 筋書きなし、自由度MAXの 生放送特番が決定‼️ もこう 加藤純一 かものはし はんじょう o-228おにや 石田晴香 #もこうの時間# #もこうが何かするらしい# #他演者に入れる事前情報なし# #予測不可能# #継続未定# #スタッフもドキドキ#

【ヘルメットのあごひもはしっかり締めて！】 #JAPANRIDERS知恵袋# #JAPANRIDERS# ライダーの頭部を護ってくれる最も重要な装備がヘルメット。そのヘルメットの保護性能をしっかり発揮させるために、あごひもはしっかり締めましょう。 転倒した際、頭部に受ける衝撃の方向は予測不可能なので、乗車の際はしっかりヘルメットを頭部に固定しておく必要があります。また、転倒や事故の際にヘルメットが脱げてしまうと致命傷につながる場合があります。そのため、あごひもをきちんと締め、ヘルメットが脱げないよう固定しておく必要があるのです。 ヘルメットの取り扱い説明書をよく読んで、ヘルメットがグラついたり脱げたりしないよう、あごひもを適切に締めましょう。また、あごひもが傷んで変形すると、所定の性能を発揮できないおそれがありますので、定期的にあごひもの状態をチェックして、毛羽立ちやほつれがないか確認しておきましょう。

トランプのやり方は攻撃するときは、交渉中でも、事前通知なしに先制攻撃するであり、脅迫はコロコロ変わるのが常であった。中間選挙を控え、脅迫を実行に移すことは不可能と見たのだろう。イランも予測していただろう。

# ADKの便利で実践的な使い方 🔀 プロンプトだけでエージェントの実行フローを制御するのは不安定になりがちです。ADKのGraph Workflowsなら、ノードとエッジでワークフローを明示的に定義し、AIノードと関数ノードを自在に組み合わせられます！ 📌 タイトル：Graph Workflows — ノードとエッジによる明示的なワークフロー定義 🔗 URL： 🧩 概要 Graph Workflowsは、`Workflow`クラスの`edges`パラメータでノードの接続関係を定義し、実行フローを構築する仕組みです。AIエージェントノード、関数ノード、ツールノード、ネストされたWorkflowを混在させることができます。ルーターノードが`Event(route=...)`を返すことで辞書ベースの条件分岐が可能になり、「プロンプトに頼らない予測可能な制御フロー」を実現します。 🛠 使い方 基本的なGraph Workflowの構成です。 `google.adk` から `Workflow` と `Event` をインポートします。ルーター関数 `process_message` は `node_input` の内容に応じて `Event(route="BUG")`、`Event(route="LOGISTICS")`、または `Event(route="CUSTOMER_SUPPORT")` を返します。各ルートに対応する関数（`response_bug`、`response_support`、`response_logistics`）はそれぞれ `Event(output=...)` で応答メッセージを返します。 `Workflow` の `name="support_router"` で、`edges` に2つのタプルを定義します。1つ目は `("START", process_message)` で開始ノードからルーターへ接続し、2つ目は `process_message` の出力を `{"BUG": response_bug, "CUSTOMER_SUPPORT": response_support, "LOGISTICS": response_logistics}` の辞書で各ハンドラーに振り分けます。 順次実行のシンプルなチェーンも定義できます。 `Workflow` の `edges` にタプル `("START", agent1, function1, agent2, function2)` を1つ渡すことで、ノードを順次接続するシンプルなチェーンを定義できます。 🏗 実践的な使い方 **AIフリー関数チェーン + AIノードの混在**: データの前処理や後処理はPython関数で行い、判断が必要な部分だけAIエージェントノードを使います。これによりLLMの呼び出し回数を最小限に抑え、コストと遅延を削減できます。 関数ノード `extract_data` は `json.loads(node_input)` でデータを解析し `Event(output=parsed["content"])` を返します（AI不要）。`LlmAgent` の `analyzer` がデータの分析と要約を行い、関数ノード `format_output` が `Event(output=f"## 分析結果\n{node_input}")` でフォーマットします（AI不要）。 `Workflow` の `name="hybrid_pipeline"` で `edges=[("START", extract_data, analysis_agent, format_output)]` と定義し、関数ノードとAIノードを混在させたハイブリッドパイプラインを構築します。 **カスタマーサポートの自動振り分け**: 問い合わせ内容をルーター関数で分類し、適切な対応エージェントに振り分けます。分類ロジックがコードで明示されているため、動作の予測と検証が容易です。 💡 ユースケース 📨 問い合わせの自動分類・振り分け（バグ/サポート/配送） 🔧 前処理（関数）→ 分析（AI）→ 後処理（関数）のハイブリッドパイプライン 🏭 ETLパイプラインのAI組み込み（抽出は関数、変換にAIを活用） 🔀 ルーティングロジックの明示化によるテスタビリティ向上 ⚠️ 注意点 - ライブストリーミング機能はGraph Workflowsと互換性がありません。 - 一部のサードパーティ連携はGraph Workflowsをサポートしていない場合があります。 - ルーターの辞書にないrouteキーが返された場合のエラーハンドリングを考慮してください。 - ノードは1回の実行で1つの`Event.output`のみを出力できます。 ✨ Graph Workflowsは、AIノードと関数ノードをノードとエッジで明示的に結合し、プロンプトだけに頼らない予測可能なエージェントパイプラインを構築します。コスト効率と信頼性を両立したい場面でぜひ活用してください！ #ADK# #AIAgent#

暗号資産の将来価格に関する当社の見通しについて、株主の皆さまよりさまざまなご意見をいただいております。 価格予測には多様な見解があり、不確実性を伴うものであることは十分に承知しております。そのため、いただいたご指摘は真摯に受け止めております。 一方で、10ヶ月程度の時間軸で見た場合、当社は暗号資産市場を過度に悲観的には捉えておりません。 足元では大きな価格調整が見られたものの、ビットコインのネットワークそのもの、ETFを含む制度的な基盤、そして中長期的な資産クラスとしての位置づけが大きく損なわれたとは思っておりません。 また、現在はAI関連テーマに市場の資金と注目が集中しておりますが、マーケットにおける資金循環は常に変化します。特定テーマへの過度な集中が一巡した際には、次の投資対象を探す動きが生じる可能性もあります。 市場が悲観に傾き、上昇要因が見えにくい局面こそ、冷静な分析が重要であると考えております。 「皆が上がる理由を挙げられない時」というのは、歴史的にリターンの期待値が最も高い時間帯と重なりがちでもあります。 もちろん、これは予測の範囲内であり、将来の価格を保証するものではありません。しかしながら、当社の見通しは単なる「期待感」だけではなく、制度面、需給、マクロ環境、投資家心理、他テーマとの資金循環などを多面的に分析した結果です。 当社は今後も、変化する市場環境に柔軟に対応しながら、冷静かつ適切な分析を継続してまいります。 エネルギー事業に関しましての売上数字は、充分に達成可能範囲内と予測しております。 暗号資産、特にBTCに関しての価格予想は、各投資家さまもご自身の予測ご判断をして頂ければ幸いです。 皆様、いつも貴重なご意見を　 ありがとうございます。 引き続きどうぞ宜しくお願いします。

言語モデルの推論ミスには「型」があった。トークンレベルの不確実性が、その“失敗のサイン”を映し出します🔬 タイトル: How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures URL: 🔬 概要 言語モデルが推論にどう失敗するのかを、トークンレベルの不確実性から分析した研究です。失敗が立ち現れるパターンを特徴づけ、検出に活かせる手がかりを示します。 ❓ 解決する課題 モデルは推論に失敗しますが、そのメカニズムは未解明でした。「いつ・どう失敗が検出可能になるか」を理解することが、信頼性向上に不可欠です。 💡 方法論と提案手法 トークン単位の不確実性分析から、2つの失敗パターンを特定しました。 ・コミット型の失敗：早い段階で誤った推論経路に固執する。診断上の「コミット点」があり、それを過ぎるとトークンを足すほど検出が難しくなる ・持続的な不確実性：生成全体で不確実性が徐々に蓄積し、成功と失敗の区別には全トレースが必要 複数のモデル×データセットでシグナルを分析しました。 📊 実験結果 ・23のモデル×データセット構成で検証 ・反証可能な予測が23例中20例で成立（偶然を大きく上回る） ・不確実性シグナルが自己整合性を補完する場面と、冗長になる場面を識別 #LLM# #信頼性#

✍️ AIが秒間何百行もコードを書ける今、開発者の仕事は「書く」から「読んで検証する」へ変わりました。だとすれば、言語選択の基準も変わるはずです。 Why Go is an Ideal Language for AI-Assisted Software Engineering 🔍 概要 GoogleのGoチームが発表した「AI補助開発時代の言語選択論」。コード生成のボトルネックが「書くこと」から「レビュー・検証すること」に移った今、読みやすさと保守性を軸に設計されたGoがいかに理想的かを論じています。 ⚠️ 解決する課題 ・LLMは型の不一致や存在しないプロパティを頻繁に生成する ・動的型付け言語（Python等）では型エラーが実行時まで検出されない ・AI生成コードが古いパッケージや脆弱な依存関係を参照するリスクがある ・繰り返しリファクタリングで精度が劣化する（初回約95%→低下） 🛠 Goのアプローチ ・gofmtによる完全自動フォーマット：AI生成コードの構文が常に予測可能 ・静的型付け＋高速コンパイル：Java/C#/Rustより桁違いに速くエラーを弾く ・govulncheck：呼び出されるシンボルだけを対象とした低ノイズ脆弱性スキャン ・ネイティブファズテスト：境界条件バグを継続的に発見 ・15年間の完全後方互換：Go 1.0のコードが今も無修正で動作 📌 逆説的な結論 「開発者が書くコードが減るほど、言語選択はより重要になる。」AIの大量出力を安全に吸収するには、決定論的なガードレールを持つ言語基盤が必要。Goはそのために設計されていた。 #Go言語# #AIエンジニアリング#