埋め込みとは何か? なぜAIは意味論で検索できるのか
埋め込みとは、テキスト、画像、音声、その他のコンテンツをデジタルベクターの列に変換することと理解できます。 AIが意味論で検索できるのは、キーワード検索のように単語ごとに一致しているからではなく、ベクトル空間で似た意味が近いからです。 わかりやすい例です ユーザーが「返品方法」で検索すると、「アフタ...
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RAGとは何ですか? なぜナレッジベースのQ&Aは検索なしではできないのか
RAGは検索拡張生成(Retrieval-Augmented Generation)の略で、中国語では一般的に検索拡張生成(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれます。 その核心は、モデルがすべての情報を記憶することではなく、まず外部の知識ベースで関連するコンテンツを...
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A2Aプロトコル(Agent2Agent)とは何ですか? なぜマルチエージェント協働が共通言語を求め始めているのか
A2Aプロトコル、正式名称Agent2Agentは、異なるAIエージェントが互いの能力を発見し、情報を交換し、タスクで協力できるようにするユニバーサルインタラクションプロトコルのセットを指します。 最近では、エージェントが単なる一人のアシスタントではなくなり、より多くのシステムが複数の専門エージェン...
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AIネイティブとは何か? なぜますます多くの製品が「AIとつながっている」のではなく、「AIを中心に作り直される」のか
AIネイティブとは一般的に、製品の基盤となる論理、やり取り手法、ワークフロー構造に基づくAI能力を中心に設計されたシステムを指し、元のソフトウェアに「チャットボックスを追加する」や「生成ボタンを追加する」というものではありません。 この用語は最近ますます頻繁に使われています。なぜなら、多くのAI機能...
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エージェント・メモリーとは何か? なぜ多くのエージェントがそれをできないのに、覚えていないのが最大の欠点なのでしょうか
エージェントメモリとは、エージェントが単一の会話以外でもタスク関連情報を保持、呼び起こし、更新する方法を指します。 ユーザーの好み、過去の手順、ツールの結果、環境の状態、または長期的な経験の要約などが含まれます。 この用語は最近ますます一般的になっています。なぜなら、人々が突然記憶について話したがる...
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モデルルーターとは何ですか? なぜマルチモデル製品は、ルーティングや後回信のようなものになってきているのか
モデルルーターは「どのモデルを最初に使うか決めるのに役立つ」スケジューリングレイヤーとして理解できます。 質問に直接答えるわけではなく、要求がシステムに入った後、タスクの種類、予算、速度要件、コンテキストの長さ、ツール要件などに応じて、より適切なモデルや提供者にリクエストを分配します。 近年、マルチ...
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VLAとは何ですか? なぜロボットの着陸時のアクションコントロールにおいて、ビジョン・言語・アクションを避けられないのでしょうか?
VLAは「ビジョン・言語・行動」の略称で、直訳すると「視覚・言語・行動」モデルです。 通常のマルチモーダルモデルと最大の違いは、画像を読みテキストを理解できるだけでなく、その理解結果を実行可能なアクションに変換できることです。 まさにこの一歩ゆえに、VLAはロボットや身体化された知能の議論においてほ...
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推論トークンとは何ですか? なぜ多くのチームにとって推論コストを検討する際に新たな指標となったのか
推論トークンは、モデルが最終的な答えを出す前に内部推論を完了するために消費するトークンの一部と理解できます。 これは直接見る入力・出力トークンとは完全に同じではありません。多くの推論プロセスはユーザーに完全に表示されていないためですが、それでもコンテキスト空間を占め、遅延や手数料、全体のスループット...
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