AI チュートリアル

ノードが仕事をし、エッジが次を決め、共有状態が情報を運ぶ。本チュートリアルは、マルチエージェント・グラフが単一ループを本当に上回る場面を示し、LangGraphで研究・執筆・レビューのパイプラインを条件付きリトライエッジ付きで構築する手順を解説します。

TypeSafe AIのPython SDKのセットアップ、1回の呼び出しでChoice・Score・Noul質問を行う方法、ルーティングポリシーをコード側に保つサポートチケットルーターの構築、そして出荷前にJevが壊れるポイントを把握します。

DeepSeek V4.1 Flash、Responses API、Playwrightのスクリーンショット、apply_patch、pytest、コンテキストキャッシュ、コスト追跡を使って、Python製のビジュアル修復エージェントを構築します。

OpenAI Agents API を使って、ファイルの分析、コードの実行、結果の検証を行い、1 回のリクエストで完成した成果物を返すクラウドエージェントを構築・実行します。

最適化済み Motif-3 Quant を NVIDIA H200 で ds4 ランタイムにより動かし、OpenAI 互換 API で提供し、Pi のコーディングエージェントに統合します。

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。

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。

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。

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。