BERTやModernBERT（Ruri-v3など）のようなTransformerベースのモデルは、内部的に Self-Attention メカニズムを持っており、文全体のコンテキストを考慮して各トークンのベクトルを決定しています。そのため文脈を考慮して、NERでは地名（LOC）か企業名（ORG…

テキストで指示した音声でしゃべってくれるQwen3-TTSモデル(Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign)を試してみました。Colab T4環境でVRAM占有率は8.4 / 15.0 GBでした。Colabのノートブックは最後にリンクします。 huggingface.co instructのテキストだけで色ん…

translategemmaはGoogleが公開した翻訳モデルです。Gemma 3ベースでオープンなモデルで気軽に使えます。Googleさんありがとうございます。早速、Colab L4環境でollama公式にあるtranslategemma:4bで試してみました（VRAM 利用率：3.8GB/22.5GB)。 4bのモデル…

Google Julesは、Google が開発した “自律型AIコーディングエージェント” で、GitHub リポジトリを読み取り、計画を立て、コードを書き、テストし、最終的に PRまで自動で作成する次世代の開発支援ツールです。GooleでもAntigravityやGemini CLIと比較して目…

Colabを使ってACE（Agentic Context Engineering）という考え方を試してみました。コンテキストエンジニアリングを考える良い機会になりました。また、そもそも情報をどう蓄積して、検索し引き出して投入するのか、を考える良いきっかけとなりました。 bwgif…

はじめに Model-First Reasoning(MFR)は、推論に先立って問題の構造を明示的にモデル化することをエージェントに要求することで、ハルシネーションを抑制し信頼性の高いAIシステムを構築するための基礎的なコンポーネントとなるアプローチです。推論（生成）…