AI/LLM

Vercel v0 https://v0.dev/ v0とは？ Vercel v0は、最新のフロントエンド開発プラットフォームで、特に開発者の効率を最大化することを目指しています。以下のような特徴があります¹²： リアルタイムコラボレーション：開発チームがリアルタイムで共同作業できる機能を提供します。 自動スケーリング：需要に応じてリソースを自動的に調整し、効率的なリソース管理を実現します。 統合された開発環境：開発者が最小限の設定で最大限の成果を得られるように設計されています。 テキストプロンプトからのUI生成：自然言語での指示を基に、ウェブサイトのユーザーインターフェース（UI）を自動生成します。 リアルタイムプレビュー：コードの変更が即座に反映され、フィードバックサイクルを短縮します。 これにより、プロジェクトの立ち上げからデプロイまでのプロセスが大幅に簡素化され、開発者はより迅速に市場に製品を投入することが可能となります¹²。 何か特定の機能について詳しく知りたいことがありますか？ ソース: Copilot との会話、 2024/9/2 (1) Vercel v0とは何か：最新技術の概要とその背景について …. https://www.issoh.co.jp/tech/details/3416/. (2) 【2024最新】v0 by Vercelとは？特徴や使い方、料金まで解説 …. https://ai-gallery.jp/tools/v0-by-vercel/. (3) 【Claude Artifactに匹敵！？】Vercel v0の使い方と活用事例20 …. https://bing.com/search?q=vercel+v0+%e3%81%a8%e3%81%af. (4) 【生成AI】Vercel v0の登録方法〜料金プランまで解説 …. https://funrepeat.com/fr-note/3547. (5) [Vercel] v0 Private Betaの試用レポート - Zenn. https://zenn.dev/shimarisu_121/articles/b2aabc4f0110d7. (6) undefined. https://t.co/v5wvCdhPov. 記事 vercelのv0(ブイゼロ)を試してみた (今後はAIソリューション使い倒し、どのような場面でどのソリューションが効果的で、どうプロンプトすれば良いのかマスターになった方が差別化になる) いま流行りのvercelの【v0】の自作アイデア17選✨ AWS はい、Vercelの基盤システムはAWS上で運用されています。Vercelは、AWSのインフラを利用して、グローバルにスケール可能なフロントエンドコードのデプロイとトラフィックのルーティングを行っています³。 他に何か知りたいことがあれば教えてくださいね。 ソース: Copilot との会話、 2024/9/2 (1) AWS + Vercel. https://vercel.com/partners/aws. (2) データ活用基盤を作ってみたその1(構成シナリオ) #AWS - Qiita. https://qiita.com/kamein/items/81df29ef9d32bf0a0810. (3) Vercelを調査していて感じたメリット・デメリット - Zenn. https://zenn.dev/smartcamp/articles/9d9b4224be862f. Django VercelにDjangoをデプロイする

オートレイアウト FigmaのREST APIで取得したJSONデータから、FrameがAuto Layoutかどうかを判断するには、以下のフィールドをチェックします： layoutMode: このフィールドが存在し、値が "HORIZONTAL" または "VERTICAL" であれば、そのFrameはAuto Layoutが適用されています。 例えば、以下のようなJSON構造です： 1 2 3 4 5 6 7 { "id": "123", "name": "Frame 1", "type": "FRAME", "layoutMode": "HORIZONTAL", ... } この例では、layoutModeが "HORIZONTAL" なので、このFrameはAuto Layoutが適用されています。 ソース: Copilot との会話、 2024/9/19 (1) Figma オートレイアウトの使い方とうまくできないときの … - Designup. https://designup.jp/figma-auto-layout.html. (2) 【Figma】オートレイアウトの使い方完全ガイド（Auto Layout …. https://tagnote.net/figma/auto-layout/. (3) 【Figma】フレームの使い方マスター編 〜グループとの違いや …. https://implist.dev/entries/figma-frame-and-auto-layout-group. (4) Working with Auto Layout in Figma - a Self-Guided Tutorial. https://www.figma.com/community/file/1207414800398401244/working-with-auto-layout-in-figma-a-self-guided-tutorial. (5) FrameNode | Plugin API - Figma. https://www.figma.com/plugin-docs/api/FrameNode/. ...

ColPali arXiv アーカイブ 記事 ColPali： PaliGemma-3B と ColBERT ストラテジーに基づくビジュアルレトリバー ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models テキスト抽出不要の RAG を実現する ColPali

PGVector ニューラルネットワークの知識の蒸留 distilling the knowledge in a neural networkPGVector (Postgres) Rails/PostgreSQL/pgvector を組み合わせてベクトル検索をする。 https://github.com/yassun/sample-pgvector https://hub.docker.com/r/pgvector/pgvector https://github.com/pgvector/pgvector-python LangChain と pgvector(Postgres)を用いて関連性の高いドキュメントを手軽に検索する 生成 AI でテキスト分類やってみた SentenceTransformer Python の SentenceTransformer を用いた文章類似度比較 sentence transformers で日本語を扱えるモデルのまとめ transformers 多言語モデル中の日本語語彙調査 知識蒸留 ニューラルネットワークの知識の蒸留 distilling the knowledge in a neural network 知識蒸留で効果的な教師の条件とは？ 教師データとは？学習データとの違いや作り方をわかりやすく紹介 ディープラーニングを軽量化する「モデル圧縮」３手法 MUSE Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers を読んだメモ

Google Gemini 旧 Bard Google AI Studio からアクセス モデル Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano トークン Gemini (1M), Claude3(200k), GPT4(128K) マルチモーダル テキスト ビデオ 音声 画像 ファイル フォルダー Gemini Business Google Workplace + 20USD/月 Gemini Ultra が利用可能 入力データが学習に使われないことが保証されている Gemini Enterprise Google Workspace + 30USD/月 個人 Gemini 無料 Gemini Advanced Google One AI プレミアム (2,900 JPY/月) 2TB ストレージ 記事 【超速報】新しい Gemini1.5 Pro を知らないのヤバいよ【Google I/O 2024 の発表まとめ】 本当に Gemini Pro1.5 は凄いのか？論文を読んで解説してみた 【徹底検証】Gemini1.5 Pro の使い方と解説！性能が良過ぎて現状 No.1 のマルチモーダル AI だった

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Faiss (Facebook AI Similarity Search) Welcome to Faiss Documentation Faiss をソースコードからビルドして GPU で利用する 最近話題の Vector Search を実現する Faiss って何？ #1 Faiss の概要 Generate Embeddings using Amazon Bedrock and LangChain

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