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#15: AIとの音声対話を作る時の技術選定と工夫ポイント

March 3, 2025 · 35 min

AIとの音声対話を開発するにあたってどんな技術を選ぶかや、体験面で工夫するポイントを話しました Shownotes: https://nu-dialogue.github.io/j-moshi/ https://www.ai-shift.co.jp/techblog/4512 https://playground.zyphra.com/sign-in?redirect_url=https%3A%2F%2Fplayground.zyph…
#14: 評価駆動開発（Evaluation Driven Development）なアプローチで行うLLMエージェントの設計

January 16, 2025 · 37 min

Evalを主軸にLLMエージェントの設計について述べたAn Evaluation-Driven Approach to Designing LLM Agents: Process and Architectureという論文を題材に話しました。出演者： seya(⁠⁠@sekikazu01⁠⁠) kagaya(⁠⁠@ry0_kaga⁠⁠) ## Shownotes An Evaluation-Driven Approach to Designing LLM…
#13: 最近のTTSについて語る〜APIサービスから音声モデル作成まで〜

December 25, 2024 · 22 min

seyaとkagayaの二人ともハマっていて、最近ホットなTTSサービスについて雑談しました。 Shownotes: https://voicevox.hiroshiba.jp/ https://aivis-project.com/ https://nijivoice.com/ 出演者： seya(⁠⁠@sekikazu01⁠⁠) kagaya(⁠⁠@ry0_kaga⁠⁠)
#12: 生成AIでユーザビリティ課題を見つけることができるか？ - UX-LLM

December 4, 2024 · 26 min

生成AIでユーザビリティ課題を発見することができるかを検証したUX-LLMについて話しました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠こちら⁠⁠ Shownotes: https://arxiv.org/abs/2411.00634v1 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3678957.3685701 https://u-site.jp/alertbox/synthetic…
#11: API for AIの時代、Stripe Agent Toolkitについてのよもやま話

November 27, 2024 · 20 min

Stripe Agent Toolkitを肴にAgent向けのAPIの時代について想いを馳せました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠こちら⁠⁠ Shownotes: Adding payments to your LLM agentic workflows⁠ ⁠⁠ https://github.com/stripe/agent-toolkit 出演者： seya(⁠⁠@sekikazu01⁠⁠)…

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#10: Agent-as-a-judge 〜エージェントの評価を行うエージェント〜

November 18, 2024 · 29 min

LLM-as-a-Judgeに着想を得て、エージェンティックシステムを評価するためにエージェンティックシステムを用いることを提案したAgent-as-a-Judge: Evaluate Agents with Agentsを題材に話しました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠こちら⁠ Shownotes: https://arxiv.org/abs/2410.10934v1 https://huggingf…
#9: 今流行り!?の社内v0開発に取り組んでみてる感想

November 14, 2024 · 29 min

Ubie社の事例に触発されて社内v0開発を始めた2人で、開発の知見や悩み、Figma AI等のデザインAIについて話しましたポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」はこちら Shownotes: https://v0.dev/ ⁠https://www.figma.com/ja-jp/ai/ https://x.com/sys1yagi/status/1850763720630387170 出演者： seya(…
#8: Who Validate the Validator? - 継続的な評価をアップデートする仕組み -

November 4, 2024 · 33 min

継続的にLLMアプリケーションの評価基準や自動評価をアップデートする仕組みであるEvalGenについて書かれた論文「Who Validates the Validators? Aligning LLM-Assisted Evaluation of LLM Outputs with Human Preferences」について話しました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠こちら⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Sho…
#7: AIによるプロンプト最適化：Automated Prompting 〜そして評価へ〜

October 28, 2024 · 32 min

自動で行うプロンプトチューニング、Auto Prompting、そしてそれを支える評価の重要性などについて話しました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠こちら⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Shownotes: https://www.promptingguide.ai/techniques/ape https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-generation…
#6: RAG and Beyond 〜4つのレベルで理解するRAGとその先〜

October 23, 2024 · 36 min

今回はMicrosoftが公開したRAGタスクを4つのレベルに分類したリサーチであるRAG and Beyondがテーマですポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠⁠⁠⁠https://listen.style/p/aiengineeringnow Shownotes: https://arxiv.org/abs/2409.14924 https://x.com/K_Ishi_AI/status/183876513…
#5: OpenAI DevDay 2024の感想 ~Prompt Caching編~

October 15, 2024 · 15 min

今回はOpenAI DevDay 2024で発表されたPrompt Cachingがテーマですポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠⁠⁠⁠こちら⁠⁠⁠⁠⁠ Shownotes: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching https://www.anthropic.com/news/prompt-caching https://zenn.de…
#4: ~Embedding first, Chunking Later~ Jina AIが提唱したLate Chunkingについて学ぶ

October 7, 2024 · 25 min

今回はJina AIが提唱したLate Chunkingがテーマです。 Jina AIはEmbedding model、Reranker、Semantic chunking等のAPIを公開しているRAGに取り組む上では注目の企業です。そんなJina AIが提唱したチャンキング手法であるLate Chunkingについて話しました。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」は⁠⁠⁠⁠こちら⁠⁠⁠⁠ Shownotes: Jina.ai ⁠Late…

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About the show

ソフトウェアエンジニアのseya(@sekikazu01)とkagaya(@ry0_kaga)の2人が、生成AI、LLM、AIエンジニアリングのニュースや技術、論文を題材に雑談するPodcastです。ポッドキャストの書き起こしサービス「LISTEN」： https://listen.style/p/aiengineeringnow?2mTTXqSs ハッシュタグ: #ai_eng_now 出演者： seya(@sekikazu01) kagaya(@ry0_kaga)