3冊目の自著『LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス』を発売します！ 発売日は8/20です！ 内容はここ数年いろいろ試してきたLLMをソフトウェアに組み込む方法やAIエージェントのアーキテクチャ、その他LLM関連のエンジニアリングを設計検証したプラクティス集です。 サンプルコードも一緒に公開します。 ご興味ある方はぜひご一読いただけると幸いです！ #LLM# #技術書#

技術書出版社代表です！出版社の名前はラムダノートです！ / “「AI臭い文章を生成させない」ルール集。LLMに“質の高い技術文書”を書かせるスキルを技術書出版社代表が公開（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge”

「名著とされているけど古い技術書」と「つい最近出た新しい技術書」で同じ技術を扱っていてレベル感もおそらく同じ場合、どちらを教材として選べば良いか。 どれくらい古いかにもよりますが、基本的には「どっちでも良い」です。 ただし、生成AIや人気のフレームワークなど、一部の技術領域はどんどん事情が変わっている側面があるため注意かな、と。

何千冊と買ってて今更なんだが 流石にKindleの新アプリにはプッツンきた 順次ほかに移行していく 技術書系は公式でPDF買えばいいし 漫画は悩む、電子書籍だとどこがいいのだろうか 小説は携帯で読めればいいので これはAmazonでまぁいい Kindleアプリ関連の人間を罵倒したい センスねぇ、辞めちまえ

半導体覇権、読了。非常に面白かった。 半導体の技術そのものよりも、NVIDIA、TSMC、Samsung、Intel、ASML、中国企業などが、どういう経緯で今の地位を築き、業界の中でどんな役割を担っているのかがよく分かる本。 技術的な説明は必要最低限で、とても読みやすい。半導体の技術書で挫折した人でも、業界全体の構造や企業同士の関係をつかみやすいと思う。 特におもしろかったのは、半導体企業の「キャラ」や立ち位置が見えてくるところ。 AI時代到来を早期に見抜き世界一の企業になったNVIDIA、台湾の奇跡といわれる製造に徹して世界中の企業を支えるTSMC、メモリと製造の両方で巨大投資を続けるSamsungの政治に翻弄される苦悩、EUの希望・最先端半導体に不可欠なEUV露光装置を握るオランダのASML、復権を狙う日本のラピダス。 なんで強いのか、何を背負って戦っているのか、業界の中でどこに位置しているのか、その背景を歴史とともにわかりやすく説明してくれる。 中国の躍進も印象的。 かつて東芝やソニー、キヤノンなどの技術者がSamsungへ移り、韓国の半導体産業の成長を支えた。 ところが今は、Samsungの技術者が中国DRAM大手のCXMTなどに数倍の年収で引き抜かれている。そうやって技術が移転していく。 ワイの知り合いでも昔サムスンに行った人はいる。数年だけ超高待遇で技術吸収したら基本はポイだが、それわかって行く。十分ペイするし。ガチ優秀な人はそのまま幹部にもなる。 そして、やっぱり日本の凋落は残念な気持ちになる。 この本を読んでわかるのは、半導体覇権は一企業だけでは到底無理で、国家規模の戦略と長期投資が不可欠だったということ。 台湾、韓国、中国は、半導体を国家の競争力や安全保障に直結する産業として扱い、採算が悪い時期も含めて投資を続けてきた。 一方、日本はバブル崩壊やリーマンショック後に企業の体力が落ち、半導体も一企業の不採算事業として整理されていった。国家として産業を守り育てる視点がほぼなく、そりゃ負けるよなと。 で、今になってTSMCやマイクロンに兆単位の補助金を注いでる。う〜ん、投資下手すぎる。 ラピダスには頑張ってほしい。めちゃくちゃ応援するぞ。

金曜の夜にガッとチームを組んで環境構築、土曜はガリガリ執筆して、日曜の午後に完成させる。そんな3日間で技術書を書き上げるイベントが今週末なんですわ！まだ参加枠あるので、気になったら躊躇いは脇に置いて「参加！」ってしてみてほしいー。大丈夫、君にもできるよー！

便利だけど知られていないGemini APIの機能 📑 1,000ページのPDF、テキストも図表もまとめて理解。ドキュメント処理の次元が変わります。 Geminiの「ドキュメント処理（Document understanding）」は、最大1,000ページのPDF等をマルチモーダル（テキスト+図表+画像）で理解する機能です。テキスト抽出だけでは得られない深い文書理解を実現します。 📌 タイトル：ドキュメント処理（Document understanding） 🔗 URL： 🧩 概要 PDFや文書の処理といえば、従来はOCRでテキストを抽出するのが主流でした。しかし、図表、グラフ、レイアウト情報まで含めて理解するのは困難でした。Geminiのドキュメント処理は、ページをマルチモーダルに「見て」理解するため、テキストだけでなく図表やレイアウトの情報も含めた回答が可能です。最大1,000ページまで対応。 🛠 使い方 PDFファイルをFiles APIでアップロードするか、インラインでリクエストに含めます。ページ単位でGeminiが視覚的に解釈し、テキスト、表、図、グラフなどを総合的に理解。「この表のデータを集計して」「3章の図の内容を説明して」のような質問に回答できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・契約書レビュー：数百ページの契約書を丸ごと渡して、特定条項の検索や条件の比較分析を自動化。 ・決算報告書の分析：財務諸表の図表を読み取り、数値の傾向やリスクを自動で抽出・要約。 ・技術文書の理解：設計書やスペックシートの図面・表を含めた質問応答。 ・学術論文の分析：論文のグラフや実験結果の表を理解した上での要約・比較分析。 💡 ユースケース 📋 契約書・法務文書の自動レビュー 💹 決算報告書・財務諸表の分析 🔧 技術仕様書の図面を含む理解 🔬 学術論文のグラフ・表を含む分析 ⚠️ 注意点 スキャンされたPDFの品質が低い場合、読み取り精度が下がる可能性があります。また、1,000ページ対応とはいえ、コストとレイテンシはページ数に比例して増加します。必要なページ範囲を絞って渡す工夫も重要です。機密文書を扱う場合はデータの取り扱いポリシーも確認しましょう。 ✨ 「テキストだけ抽出」の時代から「図表も含めて丸ごと理解」の時代へ。まずは図表の多い文書でその実力を試してみてください。 #Gemini# #LLM#

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