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◤🌟「#ガラフェス# 」ありがとうございました🌟◢ #WHITESCORPION# #ホワスピ# 「ガラフェス ～渋谷 文化的衝撃センセーション 秋の新作発表会～」ありがとうございました🦂🤍 🎧本日のセトリ🎧 1. でも≠明日 2.すぐに 3.Commitment 3.ポラリス（北極星） ✦・┈ Recommended Events ┈ ・✦ 11/7(土)「9thデジタルシングルリリースイベント@宮城県」❤️ 初の宮城県でのリリイベ🎤🎶 宮城の皆様にお会いできることを楽しみにしています✨ 🗓️2026年11月7日（土） 📍宮城県 泉中央駅前広場（おへそ広場） ⏰1部 13:00～／2部 16:00～ ▼詳細はこちら 🔗

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# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 handoff時に引き継ぐ履歴が長すぎたり、不要なツール呼び出し履歴が混ざっていませんか？ Input filtersと推奨プロンプトで、引き継ぎ先エージェントに最適な入力を渡しましょう。 📌 タイトル：Handoffs – Input filters / Recommended prompts 🔗 URL： 🧩 概要 Handoff時のinput filterは、引き継ぎ先エージェントに渡す会話履歴を加工する仕組みです。`remove_all_tools`で前のエージェントのツール呼び出し履歴を除去したり、`nest_handoff_history`（beta）で複数handoffの履歴を要約メッセージに圧縮できます。また、`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`を使うとLLMがhandoffの仕組みを正しく理解できます。 🛠 使い方 `Agent(name="faq", instructions="よくある質問に回答してください。シンプルに回答します。")` と `Agent(name="specialist", instructions="専門的な技術質問に回答してください。")` を定義します。トリアージエージェントは `Agent(name="triage", instructions=RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX + "\n顧客の問い合わせを分類し、適切な担当に引き継いでください。", handoffs=[...])` として、FAQへのhandoffには `Handoff(agent=faq_agent, input_filter=handoff_filters.remove_all_tools, handoff_description="一般的なFAQへの回答")` でツール履歴を除去し、専門エージェントへのhandoffには `Handoff(agent=specialist_agent, input_filter=handoff_filters.nest_handoff_history, handoff_description="専門的な技術質問")` で履歴を圧縮します。`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX` は `agents.extensions.handoff_prompt` からインポートします。 🏗 実践的な使い方 **remove_all_toolsでクリーンな引き継ぎ** トリアージエージェントがDB検索やAPI呼び出しなど複数のツールを使った後にFAQエージェントに引き継ぐ場合、ツール呼び出しの履歴はFAQエージェントにとってノイズです。`remove_all_tools`を適用すると、ツール関連のメッセージがすべて除去され、引き継ぎ先エージェントがクリーンな会話履歴だけを受け取れます。トークン消費の削減にもなります。 **nest_handoff_history（beta）で履歴圧縮** A→B→Cと複数回handoffが発生する場合、履歴が膨大になります。`nest_handoff_history`は過去のhandoff履歴を1つの要約メッセージに圧縮し、最新のhandoff先エージェントに渡します。コンテキストウィンドウの効率的な利用に繋がります。 **RECOMMENDED_PROMPT_PREFIXの活用** `prompt_with_handoff_instructions()`または`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`をエージェントの`instructions`に含めると、LLMがhandoffの仕組み（利用可能なhandoff先、いつhandoffすべきか）を正しく理解します。これがないと、handoffツールを呼ばずに自分で回答しようとする場合があります。 **カスタムフィルタの作成** 組み込みフィルタで足りない場合は、カスタムフィルタを作成できます。例えば「直近5メッセージだけ残す」「機密情報を含むメッセージを除去する」「特定のツール呼び出しだけ残す」など、ユースケースに合わせた加工が可能です。 💡 ユースケース 🧹 トリアージ後のFAQエージェントにツール履歴を渡さずクリーンな入力を提供 📦 多段handoffの履歴を圧縮してトークン消費を最適化 🤖 RECOMMENDED_PROMPT_PREFIXでhandoff判断の精度を向上 🔒 機密情報を含むメッセージを引き継ぎ前にフィルタリング ⚠️ 注意点 - `remove_all_tools`はすべてのツール関連メッセージを除去します。引き継ぎ先エージェントがツールの結果を参照する必要がある場合は使用しないでください。 - `nest_handoff_history`はbeta機能です。圧縮の挙動が将来変更される可能性があります。 - `RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`を使う場合、既存の`instructions`の先頭に追加してください。末尾に追加すると効果が薄れる場合があります。 - カスタムフィルタでメッセージの順序を変えたり、roleを変更したりすると、モデルの挙動が予測不能になります。メッセージの削除と追加に留めてください。 ✨ Input filtersでhandoff時の入力を最適化し、各エージェントが最高のパフォーマンスを発揮できるようにしましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

【展示】紀伊國屋書店新宿本店3Fイベントで展示したICU生お勧め洋書を図書館の新着図書展示で全点紹介開始しました！今なら、9月9日まで借りられます！ We have begun showcasing ICU students’recommended English-language books in the “New Arrivals” display!

年齢、人種、セクシュアリティに関係なく、全ての人が心も身体も健康に、笑顔になれることを目指すオンラインサロン 【SHINJIRO ATAE Official Online Salon You Only Live Once】をオープンしました！ 初めての生配信を観てくれた方もありがとうございました😊 まだ観れてないかたはアーカイブも残っているのでぜひチェックしてや🕺✨ これからここでしかみれない限定のオフショットや生配信、自分のライフスタイルの発信は勿論、みんなのおすすめの美容健康法や、英会話について、そして、メンタルヘルスやLGBTQ＋について情報交換や相談の場、一人一人が明るく笑顔に支え合っていける場所を作っていきます😄 既に参加してくれて、勇気を出して色々相談してくれている方や、それに対してアドバイスをしてくれている方、みんなありがとうー🙌 ちゃんとみているし、参考になるか分からないけど、これからもっとそこに対しての僕の考え方や気持ちもシェアしていけたらと思っています😆 今後直接1on1でのオンライントークの企画も出来ればと思ってるので、それも楽しみ🙈 全員で色んなことを学んで、1人でも多くの人がポジティブになれるように、みんなで助け合ってhappyに生きていきましょう🔥😍🫡 Regardless of age, race, or sexuality, Online Salon aims to create a space where people can smile and nurture a healthy mind and body. [SHINJIRO ATAE Official Online Salon You Only Live Once] has opened! Thank you to everyone who watched my first livestream😊 If you haven't seen it yet, there is a archived video of the livestream so be sure to check it out🕺✨ From now on, you will be able to enjoy exclusive off-shots and live broadcasts that can only be seen here, as well as information about my lifestyle. We will create a place where everyone can support each other with bright smiles, a place to exchange information and consult about everyone's recommended beauty and health tips, learn conversational English, talk about our mental health and LGBTQ+ issues😄 Thank you to everyone who has already participated, had the courage to consult with the community about various things, and to everyone who has given advice🙌 I've been watching it closely, and I don't know if it will be helpful, but I hope to share more of my thoughts and feelings about different topics in the future😆 I'm thinking about planning direct one-on-one online talks in the future, so I'm looking forward to that too🙈 Let's all learn new things and help each other create a happy life for ourselves and spread positivity to as many people as possible🔥😍🫡

年齢、人種、セクシュアリティに関係なく、全ての人が心も身体も健康に、笑顔になれることを目指すオンラインサロン 【SHINJIRO ATAE Official Online Salon You Only Live Once】を 日本時間10/15(日)0:00にオープンします！ 限定のオフショットや生配信、 僕のライフスタイルの発信は勿論、 みんなのおすすめの美容健康法や、 英会話について、 そして、メンタルヘルスやLGBTQ＋について情報交換や相談の場を作ります！ 皆んなにも時には弱いところや、悩みをさらけ出して欲しいし、伝えて欲しいです。 僕も沢山みんなに助けられたし、僕が何か出来ることがあればしていきたいし、支え合って行きたい。 そして、世界がより明るく、新たな光が射す方にみんなで一緒に向かっていけたら嬉しいです！！ また、日本時間10/15(日)11:00〜 から生配信を行います！ 初めの何分かはX(旧Twitter)同時配信もするので、ぜひチェックしてください！ ◆ ダウンロード アプリ名 ： Fanicon 対応端末 ： iPhone／Android版 提供場所 ： App Store／Google Play URL ： Regardless of age, race, or sexuality, we aim to create an online salon where everyone can achieve both mental and physical well-being. The SHINJIRO ATAE Official Online Salon You Only Live Once will open on October 15th at 0:00 (Japan time)! In addition to exclusive behind-the-scenes content and live streaming, I'll be sharing insights into my lifestyle. Furthermore, we will create a space for everyone to exchange information and seek advice on recommended beauty and health practices, and also a place to learn English. We'll also discuss topics related to mental health and the LGBTQ+ community. I want everyone to feel comfortable sharing their concerns and being vulnerable with one another. I've received so much support from everyone, and if there's anything I can do to help I want to do it and support each other. Moreover, I'd be delighted if together we could all move towards a brighter world, where new light shines! Additionally, on October 15th at 11:00 (Japan time), we will be conducting a live stream. We'll also have simultaneous streaming on X (formerly Twitter) for the first part of the stream, so please be sure to check it out! Download Information: * App Name: Fanicon * Compatible Devices: iPhone/Android * App Store/Google Play: Fanicon Download URL ：

学習に数日かかるレコメンドモデルの研究を、AIエージェントに自律的に回させたらどうなるかという論文です。 Auto-RecSys: Harnessing Autonomous Research Agents for Industry-Scale Recommender Systems ❓ なぜ既存の自律AI研究エージェントでは足りないのでしょうか 💡 既存システムは数分〜数時間で結果が出る小規模実験を前提にしていますが、産業用レコメンドモデルは1回の学習に数日かかり、設定も数千行に及びます。逐次試行が現実的でないため、複数のアイデアを分散サーバーで並行に走らせ、失敗からも復旧できる全く別の設計が必要になります。 ❓ どうやって並行実験と障害復旧を両立させているのでしょうか 💡 アイデアごとに独立した状態ファイルを持たせ、発案→実装→検証→学習→分析という工程を管理します。セッションが再起動しても、共有ストレージ上のグローバルレジストリと軌跡ログを読み直すことで、サーバーをまたいでシームレスに作業を再開できます。 ❓ 本当にシステムは「学習」していくのでしょうか 💡 実験の軌跡をモデル固有のプレイブックに蒸留し、失敗を「やってはいけないこと」として蓄積します。31回の反復のうち、1反復あたりの主要な修正回数は4.0件から0.5件まで減り、無修正で完了する反復の割合は83%に達しました。 ❓ 実際にどれくらい自律的に動けるのでしょうか 💡 970件連続のログエントリを人の介入なしで実行し、公開の失敗が続いた際には学習フローを自ら切り替えるといった適応も観察されています。 #AIエージェント# #機械学習#

TL;DR: 系列と非系列の特徴を1つのバックボーンで双方向に融合し、有効ランク(eRank)を意識したアテンションで表現の多様性を保つ推薦ランキングモデル「HiRank」の提案です。Taobaoホームページのオンラインテストで、ユーザーあたり注文数が+2.27%向上しました。 タイトル: Unified Heterogeneous Feature Interaction via Effective-Rank Scaling for Recommender Systems URL: ポイント ・🧩 エンコードしてから相互作用させる従来構成をやめ、イベント単位の系列状態を層をまたいで参照 ・🚪 HSTU型のゲート付きアテンションで主行動系列をモデル化 ・🔎 興味クエリと候補クエリの2種で長期履歴メモリを検索し、検索の多様性を確保 ・🔀 系列・検索結果・特徴・候補トークンをトークンミキシングで融合 ・🎯 シナリオ認識の圧縮と複合トークンで、High-Rank Attentionをかける ・📊 オフライン: ホームページGAUC 0.7801（最強ベースライン比+0.0186） ・🛒 オンライン: 注文数/ユーザー +2.27%、GMV/ユーザー +2.86% 💡 モデルを大きくするだけでなく、系列長と表現の多様性が効くという示唆が面白い論文です。 #推薦システム# #LLM#

TL;DR: 機能追加は簡単なのに機能削除だけ異常に大変という、推薦システム運用の「技術的負債あるある」。それを日次の自動化で解決した実運用フレームワークがPinterestから登場しました。 タイトル: FORTE: A Production Framework for Feature Evaluation and Deprecation in Industrial Recommender Systems URL: ポイント 🧩 特徴量追加は「指標が良くなればOK」、削除は「どの指標も悪化させてはいけない」という非対称な難しさがある ⏱️ 日次の摂動実験で特徴量の重要度・ランク安定性を自動追跡する 🧪 まとめて評価する「グループ摂動」で特徴量同士の相互作用も見逃さない 🚀 1モデル分の全実験を1回の分散推論にまとめ、300実験で54倍の実行時間削減 🔗 下流の全モデルを自動追跡するリネージ機能で、安全な削除範囲を特定 📉 Pin Rankerモデルでは8特徴量削除でパラメータ29.9%減、処理能力19.8〜25.5%向上、年間コストを数十万ドル規模で削減 機能を「増やす」技術だけでなく「減らす」技術こそ、大規模な本番MLの持続可能性を支える重要なピースだと感じます。 #推薦システム# #MLOps#