AI チュートリアル

Kimi Work と Kimi Code CLI の両方を使って Kimi ブラウザー拡張を設定し、ウェブサイトから構造化された結果を抽出する商品検索を実行する方法を学びます。

Flow matching は、選んだ確率経路に沿ってサンプルを動かすベクトル場を学習することで、ノイズをデータへ変換するよう生成モデルを訓練します。これは連続正規化フローや最新の拡散モデルを支える発想でもあります。

ディープ強化学習は、強化学習の試行錯誤ループに、巨大な状態空間で汎化できるニューラルネットワークを組み合わせます。

AIにおける再帰的自己改良の意味、AIシステムがより良いAIの開発をどう支援できるか、今日のモデルがRSIにどれほど近いか、そしてこの概念がAIの能力と安全性にとってなぜ重要なのかを学びます。

このGPT-Live-1 APIチュートリアルに沿って、ブラウザのWebRTC、バックエンドのデリゲーション、ウェブ検索、確認済みアクションを備えた全二重の音声学習アシスタントを構築します。

Claude Code、GitHub、ultrareviewを使って、Pythonデータサイエンスのプルリクエストをレビューする実践ガイド。

軽量ツールでコンテキスト肥大化、ターミナルノイズ、冗長な応答、過剰設計コードを抑え、コーディングエージェントのワークフローを自動で最適化してトークン使用量を削減します。

Muse Code と Meta Model API で Muse Spark 1.3 をセットアップし、contributor と standard のティアを選び、Meta の効率性主張を検証します。

PythonでGemini 3.8 Flash APIを使う方法：Interactions APIのセットアップ、thinking_levelの調整、PDFからJSONへの抽出、コードによる関数呼び出し。

OpenAI API経由でGPT-6 Astraを用い、非同期ツール、推論制御、構造化出力、コスト追跡を備えたPython製リリースチェックエージェントを構築し、コンピュータ利用とステアリングを検証します。

Anthropicの最新フラッグシップモデルを使い、変更計画前にFlaskリポジトリを読むPythonエージェントを構築します。進捗更新、読み取り専用ファイルツール、コスト管理も追加。

GLM-5.3-FlashとCrewAIで、ファンダメンタル、テクニカル、ニュースを担当する3つの専門LLMエージェントを構築し、所見をBUY/SELLシグナルに統合します。