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.zyphra.com%2Faudio
https://www.ai-shift.co.jp/techblog/5169
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2020/0/JSAI2020_2Q1GS1003/_pdf/-char/ja
https://livekit.io/
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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 Agents: Process and Architecture
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)
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-users
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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://huggingface.co/DEVAI-benchmark
https://github.com/metauto-ai/agent-as-a-judge/tree/main
https://blog.langchain.dev/scipe-systematic-chain-improvement-and-problem-evaluation/
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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://www.figma.com/ja-jp/ai/
https://x.com/sys1yagi/status/1850763720630387170
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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
Shownotes:
https://arxiv.org/abs/2404.12272
https://www.sh-reya.com/blog/ai-engineering-flywheel/
https://github.com/wandb/evalForge/tree/main
https://blog.langchain.dev/aligning-llm-as-a-judge-with-human-preferences/
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/prompt-optimizer
https://github.com/microsoft/sammo
https://dspy-docs.vercel.app/intro/
https://github.com/KruxAI/ragbuilder
https://vercel.com/blog/eval-driven-development-build-better-ai-faster
https://speakerdeck.com/shuntaito/llmops-dmlops
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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.dev/google_cloud_jp/articles/0c257a98143152
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
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:
Late Chunking in Long-Context Embedding Models
Late Chunking: Balancing Precision and Cost in Long Context Retrieval | Weaviate
Training Text Embeddings with Jina AI
What is ColBERT and Late Interaction and Why They Matter in Search?
https://x.com/s_tat1204/status/1837932815931134138
出演者：
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kagaya(@ry0_kaga)
音声AIサービスの雑談会です。特にGoogleのNotebookLMのAudio Overview、Illuminate、Retell AI、kagayaが絶賛個人開発中の音声AIサービスについて話しました。
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Shownotes:
NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources
AIが論文や書籍を要約してポッドキャスト風の会話音声に自動変換してくれる「Google Illuminate」が公開中
グーグル、自分だけのAI「NotebookLM」に音声番組でまとめてくれる新機能
Retell AI - Supercharge your call operation with Voice AI
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
ソフトウェアエンジニアリング領域のLLMエージェント研究のサーベイ論文である、Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Surveyを題材に話しました。
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Shownotes:
Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
マルチエージェントなコード生成エージェント、AgentCoderを理解する
You Can REST Now: Automated Specification Inference and Black-Box...
CodeAgent: Enhancing Code Generation with Tool-Integrated Agent...
エージェント型AIシステム構築の7つの原則： OpenAI『Practices for Governing Agentic AI』を読み解く｜mah_lab / 西見 公宏
RCAgent: Cloud Root Cause Analysis by Autonomous Agents with...
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)
Chatbot Arenaのデータを使ってドメイン独自の評価データセットを作るという論文、Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arenaを題材に話しました。
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Shownotes：
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference
Chat with Open Large Language Models
From Live Data to High-Quality Benchmarks: The Arena-Hard Pipeline | LMSYS Org
Benchmarks 201: Why Leaderboards > Arenas >> LLM-as-Judge
https://x.com/karpathy/status/1737544497016578453
https://github.com/lm-sys/arena-hard-auto/tree/main/BenchBuilder
出演者：
seya(@sekikazu01)
kagaya(@ry0_kaga)