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NTTデータ主催「第4回つなぎAI Powered by Dify MeetUP」に共催企業として出展
【イベント登壇のお知らせ】 10月16日(金)開催の「第4回つなぎAI Powered By Dify MeetUP」まで、あと5日となりました。株式会社LangGeniusからは、藤倉(Business Development)が登壇します。 ワークフローAIの構築基盤であるDifyに、新たに自律型AIを実現するAgent機能が加わりました。本講演では、その特長と活用の可能性をご紹介します。 当日は、各社による活用事例の紹介やブースでの体験も予定されています。講演やデモを通じて、自社の業務にAIをどう取り入れるかを考える機会です。参加枠に限りがありますので、まだのお申し込みはお早めに。 日時:10月16日(金)14:00〜17:00(開場13:30) 会場:&BIZ conference 東京ミッドタウン八重洲 Room1 参加費:無料 ▼詳細・お申し込みはこちら▼ #Dify# #つなぎAI# #AIエージェント#
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⚡ TL;DR: あなたのモデル、ハードの限界に対して「あと何倍」速くできるか即答できますか? SOLARはPyTorch/JAXのコードから理論上の最速値(Speed-of-Light)を自動かつ検証付きで導き出します。 タイトル: SOLAR: AI-Powered Speed-of-Light Performance Analysis URL: 📌 ポイント ・🤖 LLMがコードを中間表現に翻訳→元コードと数値比較で正しさを検証する「生成して検証」方式 ・🧮 添字(einsum)構造だけから計算量とメモリ往復量を閉形式で算出する決定論的バックエンド ・🎚 非融合・融合・キャッシュ考慮の3段階でルーフライン上限を多段解析 ・✅ KernelBench 270問で演算子カバレッジ100%、SOL違反ゼロ(既存FLOPカウンタは75〜84%) ・🚀 ヘッドルームはL3で最大54.6倍、融合解析でさらに7.8倍の余地を発見 ・🦾 Jetson Thor上のロボット3モデルは全てメモリバウンド、500Hz制御には現状の19.7倍の帯域が必要 ・🔄 逆ルーフラインで目標レイテンシに必要な最低ハード性能を逆算 🌍 一言: 生成AIの柔軟さと数式計算の厳密さを組み合わせ、性能チューニングとハード選定を実機なしで加速できる実用的な土台だと感じます。 #DeepLearning# #Performance#
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