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複数のプロンプト厳格度レベルでシナリオを生成し、エージェントを実行し、ツール呼び出しを分類し、完全なタイムライン付きでコンプライアンス率を報告することで、コーディングエージェントがスキル、ルール、またはエージェント定義に従っているかどうかを自動的に測定します。
2026年10月2日
データ契約、再現可能なトレーニング、測定可能な品質ゲート、デプロイ可能な成果物、および運用モニタリングを活用して、モデル開発を本番環境向けの機械学習システムへと発展させます。
2026年10月1日
MCPツールを通じてfal.aiのモデルを使用し、画像、動画、音声を生成します。テキストから画像、テキスト／画像から動画、テキストから音声、動画から音声への変換に対応しています。
2026年10月1日
Claude Code上で、カーネルアーキテクチャ、スペシャリストエージェント、スラッシュコマンド、ファイルベースのメモリ、およびスケジュールされた自動化機能を備えた、永続的なマルチエージェントオペレーティングシステムを構築します。
2026年10月1日
GPT Image 2 を使用して、3つのモード（OpenAI互換APIによる直接生成、ホスト側のネイティブ画像ツール向けのプロンプトエンジニアリング、純粋なプロンプトアドバイザリー）で画像を生成・編集します。ポスター、UIモックアップ、製品ビジュアル、地図、スライドなど、80種類以上の構造化されたテンプレートが含まれています。
2026年9月30日
CDP Fetch によるインターセプションを通じてドメインのホワイトリストを適用するローカルブラウザエージェントを構築し、Playwright セッションを所有してドメイン外のリクエストをブロックする safe_browser ツールを使用する。
2026年9月30日
Megatron-Bridge におけるパックされたシーケンスおよびロングコンテキスト学習の検証と設定を行い、LLM 向けのオフライン・パック型 SFT と、正しいコンテキスト並列制約を持つ VLM 向けのインバッチ・パッキングとを区別する。
2026年9月29日
NGC PyTorch コンテナを使用して、ローカルの NVIDIA GPU 上で HuggingFace の CV、VLM、または LLM モデルをファインチューニングします。フルトレーニングまたは LoRA トレーニング、データセットの処理、およびオプションでモデルを Hub へのプッシュをサポートしています。
2026年9月29日
選択したNIMに対して臨床ASRマニフェストをスコアリングし、5つのセクションからなるKERリーダーボードを作成し、評価後の決定木を通じてユーザーを誘導する。
2026年9月28日
Megatron Bridge における「専門家混合型」視覚・言語モデルの学習に関する実践的な指針を示し、FSDP アプローチと 3D 並列アプローチを比較するとともに、最近のマルチモーダル実験から得られた知見を紹介する。
2026年9月28日
