Matz さんが 7ヶ月前から AI フル活用で開発してる AOT (Ahead Of Time Compilation ) Ruby コンパイラ Spinel！ 「Ruby 昔の最初のは僕がひとりで全部書きましたけど、この Spinel は全く書いてない。AI に書かせてる」 #レバテックIT転職フェア#

検索エージェントの精度が頭打ちなら、次に削るべきはコンテキストのトークンです。 Context as Infrastructure: Knowledge Compilation for Retrieval in Agentic Systems with Harnesses BM25とgrepだけのharnessでも、FRAMESで91%に達したそうです。残る問題は、同じ文書を読み直して無駄にトークンを使うこと。そこで、事前にLLMで文脈を付与する「知識コンパイル」を提案しています。 🧾 注目ポイント1：主張-根拠ペア 1単位は「正規化した主張＋原文そのままの根拠スパン＋出典オフセット」です。根拠が特定できない主張は保存しません。検索でチャンクを見つけたら、チャンクをこのペアに置き換えてコンテキストに入れます。 📉 注目ポイント2：構造化は効かず、置換が効いた 要約木、目次、wiki、グラフは精度向上が検出されませんでした。一方、主張-根拠への置換はFRAMES（N=200）でクエリトークンを平均38%削減し、精度は測定誤差内です。代償として、ラウンドが増えて遅延は悪化し、判断ゲートで抑えます。 🧮 注目ポイント3：元が取れるかを式で見積もる ゲート受理率をp_hとすると、損益分岐は約2%です。実測の平均は受理率約43%に相当し、コンパイルが10クエリ分のコストなら約26クエリで回収できる計算です。 ただし1ベンチ・1実行・信頼区間なしで、誤受理率の監査は未実施です。コンテキストを「インフラ」として設計する発想が実務的だと思います。 #RAG# #AgenticAI#

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Rain Blooms — Worlds Emerging from Computation 最終日に行ってきた〜 生成と崩壊の繰り返しを眺めてると鑑賞というより観察に近い感覚になった　意図のないはずの色と光が焚き火や魚群みたいに思えて、そこに意味や美しさを見出そうとする自分の感覚含め面白かったし、ずっとあの空間に居たくなった

[7회/풀버전] 'Dream High' ♬우리집_2PM @COMBINATION MISSION #GirlsPlanet999# いつも明るいソが 世界で一番色気あるパフォーマンスしてるので見てください。はちゃめちゃに歌がうまい私の推しのウインクとサビの腰がッッッッッッッもうッッッッッッッ はぁッッッッッッ

#宝塚GRAPH# 11月号 表紙は #瀬央ゆりあ# さん #鷹翔千空# さん🎉 TOP STAR REQUEST TALK #桜木みなと# さん→？ ANGLES #極美慎# さん 美韻 #詩ちづる# さん 積習 #縣千# さん Combination #鳳月杏# さん #天紫珠李# さん Talk DX #朝美絢# さんx瀬央ゆりあさん 舞台写真『RRRxTAKA"R"AZUKA～√Rama～』等です