朝倉陽

AI エージェントを複数同時に走らせる価値は、単に作業時間を短縮することではありません。開発者の役割を、実装の逐次実行から、結果を見て判断する側へ移す点にあります。GitHub Blog の GitHub Copilot app for B...

Daybreak for Frontline Defenders: $1B to protect essential services で、OpenAI は重要インフラや公共サービスを守る現場向けに、Daybreak への補助付きアクセス、...

Give Your Coding Agents a Memory You Own は、Hugging Face が公開した funes というツールを紹介しています。要点は、Claude Code や Codex などのエージェントが残すセ...

Training a coding model to paint watercolours with TRL and OpenEnv は、Hugging Face上で、コード生成モデルに水彩画風のJavaScriptを描かせる強化学習実験を...

AIエージェントのコストを下げたいとき、最初に見えるのはトークン数です。けれど、そこだけを削ると、かえって高くつく場面があります。GitHub Blog の How we make AI coding more cost efficient...

AI開発の会話では、用語の増え方そのものが判断を難しくします。Decoding the new AI lingo: Loops, harnesses, squads, hill climbing... oh my! - The GitHub...