人工知能では、大規模な言語モデル（LLM）が不可欠になり、モノリシックなエンティティではなく特定のタスクに合わせて調整されています。今日のAIの世界には、開発者ワークフローを見つけたコーディングアシスタント、または研究エージェントが膨大な情報ハブ全体のコンテンツを自律的にナビゲートしたアシスタントをコーディングするプロジェクトで構築されたモデルがあります。
明確なオリエンテーションを理解することは、専門家が特定のニーズに合わせて最適なAIに適応したツールを選択しながら、ますますAIが強化されたワークステーション環境で頻繁にリマインダーを順守するのに役立ちます。
注：これは、言及されたすべてのSOTA LLMSでの私の経験であり、ユースケースによって異なる場合があります。
Claude 3.7 Sonnetは、AIの絶えず変化する世界で関連する作品とソフトウェア開発をコーディングする際に、無敵のリーダー（SOTA LLMS）として浮上しています。現在、このモデルは2025年2月24日に開始されましたが、そのような能力が装備されており、その向こうの地域で驚くべきことが機能しています。一部の人によると、それは漸進的な改善ではありませんが、むしろ、AIアシストプログラミングでできるすべてを再定義するブレークスルーの飛躍です。
Claude 3.7 Sonnetは、前例のないコーディングインテリジェンスを通じて自分自身を区別します。
Claude 3.7 Sonnetは、AI推論への革新的なアプローチを紹介します。
モデルは、さまざまなものに秀でることを知っています：
！ピップインストール人類
anthropic_api_key = 'your-api-key-here'をエクスポート
人類のインポート
client = anthropic.anthropic（）
message = client.messages.create（
Model = "Claude-3-7-Sonnet-20250219"、
max_tokens = 1000、
温度= 1、
System = "あなたは世界クラスの詩人です。短い詩でのみ応答します。」
メッセージ= [
{
「役割」：「ユーザー」、
"コンテンツ"： [
{
「タイプ」：「テキスト」、
「テキスト」：「なぜ海は塩辛いのですか？」
}
]
}
]
））
print（message.content）[TextBlock（Text = "The Ocean's Salty Brine、\ Na Tale of Time and Design。\ nrocks<br> そして、川、彼らの鉱物は流れ、\海洋の腫瘍<br> ベッド。\ nevaporationは塩を残します<br> enshrined。 "、type = 'text'）]
Claude 3.7 Sonnetは、単なる言語モデルではありません。これは、微妙な指示に従うだけでなく、独自の修正を実装し、さまざまな分野での専門家の監視を提供することができる洗練されたAIコンパニオンです。
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Google Deepmindは、Multimodal AIとの対話性の限界を超越するGemini 2.0フラッシュで技術的な飛躍を達成しました。これは単なる更新ではありません。むしろ、AIができることに関するパラダイムシフトです。
サンプルコードを実行する前に、Google AI Python SDKをインストールする必要があります。
！ピップインストールGoogle-Generativeai
例：最初の50の素数の合計を計算する
Google Import Genaiから Google.genaiインポートタイプから ＃APIキーを設定します client = genai.client（api_keygoogle deepmind = "gemini_api_key"） ＃コード生成と実行を必要とするプロンプトを作成する Response = client.models.generate_content（ Model ='Gemini-2.0-flash '、 Contents = '最初の50の素数の合計は何ですか？ ' 「計算のためにコードを生成して実行し、50をすべて取得するようにしてください。」 config = types.generatecontentconfig（ ツール= [Types.Tool（ code_execution = types.toolcodeexecution ）]] ）） ）） ＃応答を印刷します print（respons.text）
Gemini 2.0フラッシュにより、開発者は以下を行うことができます。
Gemini 2.0は、単なる技術的な進歩ではなく、AIの未来への窓でもあります。これは、モデルが前例のない洗練された複数のドメインで理解、推論、および行動することができます。
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Openai O3-Mini-Highは、数学的に問題を解決するための例外的なアプローチであり、高度な推論能力を持っています。モデル全体は、前例のない深さと精度で最も複雑な数学的問題のいくつかを解決するために構築されています。数字をコンピューターにパンチするだけでなく、O3-Mini-Highは、合理的に困難な問題をセグメントに分割し、段階的に答えることを可能にする数学についての推論に対するより良いアプローチを提供します。
数学的推論は、このモデルが本当に輝く場所です。その強化されたチェーンオブテルアーキテクチャにより、数学的な問題をはるかに完全に検討することができ、ユーザーが回答を受け取るだけでなく、それらの回答がどのように導き出されたかについての詳細な説明も可能にします。このアプローチは、問題解決プロセスの理解が結果と同じくらい重要である科学、工学、および研究の文脈において非常に大きくなっています。
モデルのパフォーマンスは、あらゆる種類の数学において本当に驚くべきものです。簡単な計算と複雑な科学的計算を非常に正確かつ非常に深く行うことができます。その顕著な特徴は、最高の標準AIモデルでさえも困惑する非常に複雑なマルチステップの問題を解決することです。たとえば、この素晴らしいAIツールを使用して、多くの複雑な数学の問題を直感的なステップに分類できます。このモデルがいくつかの巨大なモデルに匹敵するレベルで実行されるAIMEやGPQAのようないくつかのベンチマークテストがあります。
O3-mini-highを何よりも際立たせるのは、数学的推論に対する微妙なアプローチです。このバリアントは、数学的な問題を処理および説明するために標準モデルよりも時間がかかります。それは応答が長くなる傾向があることを意味しますが、より良い、より実証的な推論をユーザーに利用します。このモデルは答えません。ユーザーはすべての推論と処理を通じて使用します。これにより、本格的な数学を必要とする教育目的、研究、または専門的なアプリケーションのための非常に貴重なツールになります。
実際には、O3-Mini-Highは、アプリケーションが高度な数学的推論を必要とするシナリオに大きな価値を見つけます。困難な問題を分析するこの能力は、科学的研究者、エンジニア、上級の学生にとって特に役立ちます。複雑に定義されたアルゴリズムの開発、多段階の数学的問題に対処する、または徹底的な科学的計算の実施など、このモデルは、ほとんどの人が従来の計算ツールに期待するものをはるかに超えた数学的洞察を文字通り提供します。
高密度の変圧器フレームワークは、モデルアーキテクチャの基礎を形成し、すべての数学的問題のパフォーマンスを密接に定義された方法で可能にします。このような高度なモデルは、さまざまな制約と理由を扱い、検証済みの手順を扱っており、計算だけで真の数学的理解を表すことができない非常に高度な数学に最適です。
Openaiベータプログラムの一部でない場合は、OpenAIのAPIページにアクセスしてアクセスをリクエストする必要があります。サインアップしたら、O3-MINIモデルにアクセスするための承認を待つ必要がある場合があります。
アクセスしたら、OpenAI APIプラットフォームにログインし、APIキーを生成します。このキーは、APIリクエストを行うために必要です。キーを生成するには、APIキーに移動し、「新しいシークレットキーの作成」をクリックします。生成したら、必ずキーをコピーして安全に保存してください。
Openai APIと対話するには、Openai Python SDKをインストールする必要があります。次のコマンドを使用してこれを行うことができます。
！PIPインストールOpenAI
OpenAI SDKをインストールした後、APIキーを設定してクライアントを初期化する必要があります。
OSをインポートします Openaiをインポートします ＃APIキーを環境変数として設定します os.environ ["openai_api_key"] = "your_api_key_hore"
＃またはクライアントを直接構成します
client = openai.openai（api_key = "your_api_key_here"）
＃チャットの完了リクエストの例
Response = client.chat.completions.create（
Model = "o3-mini-high"、
メッセージ= [
{「役割」：「システム」、「コンテンツ」：「あなたは親切なアシスタントです。 "}、
{"role"： "user"、 "content"： "fibonacciシーケンスを計算する関数を記述します。"}
]、、
温度= 0.7、
max_tokens = 1500
））
＃応答を印刷します
print（respons.choices [0] .message.content）O3-mini-highは特に適しています：
間違いなく、Openai O3-Mini-Highは、数学的な推論に非常にかなりのプラスを伴い、従来の計算に期待できるものをはるかに超えています。高度な推論技術と数学的問題を解決する方法論を完全に理解することを組み合わせることで、このモデルは単なる迅速な答えを必要とする人に真のソリューションを提供します。
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AIが猛烈な速度で進化するにつれて、11の革新は、オーディオテクノロジーの作業方法の形を永遠に変えている革新的な技術として際立っています。その中心にあるElevenLabs APIは、開発者とプロデューサーがこれまでにないように非常に自然な音のスピーチを作成するのに容易で柔軟になる音声合成ツールの精巧なエコシステムを体現しています。
イレブンラブと従来の音声合成ツールの唯一の違いは、音声生成に使用される基盤です。前者は、人間の発話のすべてのきめ細かい微妙な微妙さを含む最先端の機械学習アルゴリズムを適用します。このAPIにより、開発者は顕著な精度で音声に影響を与えるパラメーターを微調整できます。ユーザーは、感情の強さ、参照音声の類似性、スピーキングスタイルの強度を表すパラメーターを変更することができ、それにより、オーディオ生成に対する前例のない程度の制御を与えます。
ElevenLabs.ioでアカウントを作成し、適切なサブスクリプションプランを選択します。
ElevenLabsダッシュボードで、プロファイルセクションに移動して、APIキーを作成およびコピーします。
！pipインストール11ENLABS
ElevenLabsからImport set_api_keyから、生成、再生、保存 ＃APIキーを設定します set_api_key（ "your_api_key_hore"）
＃事前に作られた音声でスピーチを生成します audio = generate（ text = "Hello World！これはElevenLabs Text-to-Speech APIです。"、 Voice = "Rachel" ）） ＃オーディオを再生するか、ファイルに保存します プレイ（オーディオ） save（audio、 "output_speech.mp3"）
ElevenLabs.apiからインポート音声、Voicesettingsから audio = generate（ text = "これはカスタム音声設定を使用します。"、 Voice = Voice（ Voice_、＃レイチェルの音声ID 設定= VoicesEttings（ 安定性= 0.7、 類似性_boost = 0.5 ）） ）） ））
ElevenLabsの背後にある本当の力は、非常に広範なカスタマイズにあります。開発者は、音声設定を詳細に微調整できます。安定性設定は感情的な変動のハイライトを制御しますが、類似性の向上により音声複製の精度が向上します。このようなツールは、さまざまなユースケースに合わせて調整可能な機能を備えた非常に人間のような声を生成するために使用できます。
このような力に伴い、慎重な実装に関する考慮事項が必要です。 APIキーセキュリティは優先順位を付けられ、レート制限を尊重する必要があり、エラー処理が実装に優先順位を上げる必要があります。生成されたオーディオを現金化すると、いくつかのAPI呼び出しが排除され、パフォーマンスブースターであることが証明されます。これらの側面を十分に認識することは、プラットフォームが提供する機能の最適な利用と相まって、スムーズな統合を付与する可能性があります。
ElevenLabsは、包括的かつ柔軟であると考えられている価格設定システムを考案しました。無料のティアは、開発者が再生およびプロトタイプをサポートしますが、高度なユースケースはペイアシュガーモデルとサブスクリプションモデルを使用します。トークンベースの価格設定は、開発者がスケールに関係なく、プロジェクトのニーズに応じて消費されたリソースのみを支払うことができるため、利点です。
プラットフォームは、高度なAIテクノロジーを扱うことが課題を提示できることを認識しています。
API以上に、ElevenLabsは、人間とコンピューターの相互作用の未来を垣間見ることができます。このプラットフォームは、高度なコミュニケーション、エンターテイメント、アクセシビリティへの扉を開くことができるハイエンドの音声合成技術を民主化することにより、実際に障壁を抑えています。
オーディオテクノロジーのエッジをプッシュしたい開発者と作成者には、ElevenLabsは適切に強力で柔軟なソリューションを提供します。その機能とカスタマイズオプションを考慮してください。その後、イノベーターは、自然に聞こえる魅力的なオーディオエクスペリエンスを作成するために使用することができます。
大規模な言語モデル向けにますます発展しているアリーナでは、OpenaiのDeep Researchは、徹底的な研究のために特別に設計された先駆的なソリューションです。テキスト生成またはコーディングのいずれかで優れている通常のLLMSとは反対に、深い研究は、AIがWeb全体から情報を自律的にナビゲート、合成、および文書化する方法に関して、それ自体が絶対に新しいパラダイムです。
深い研究は、ブラウジング機能を備えたChatGptの最新の開発をはるかに超えています。むしろ、Openaiの今後のO3推論モデルに基づいて構築された独立したエージェントであり、AI Researchが本質的にできることを逆さまにします。典型的なLLMがプロンプトのみに関心を持っている場合、ディープリサーチは、はるかに徹底的で完全なドキュメントでトピックに関与しています。
このツールは、研究のための独立したワークフローの観点から、他のツールとは違います。
Deep Researchの能力は、単なるマーケティングの主張ではなく、研究の優位性を示す印象的なベンチマークパフォーマンスに支えられています。
タスクの複雑さでスケーリングするパフォーマンスの能力は特に興味深いものです。 Openaiの内部評価によると、Deep Researchの精度はツール呼び出しの数とともに増加します。したがって、研究パスは、最終出力で並列高品質を調査しました。
記事の詳細なガイドに従って、深い研究エージェントを構築してください。
？独自の深い研究エージェントを構築してください
この記事はあなたを歩き回ります：
標準言語モデルは、テキストの生成、質問への回答、トレーニングデータに基づいてコードを作成することに優れています。しかし、彼らは根本的に次のように苦労しています：
細心の研究助手は、実際に深い研究であるものであり、それがさまざまな制限を克服する方法です。典型的なチャットボットのように振る舞う代わりに、調査と評価を調査するのに役立ちます。これは、知識労働者がAIなどを使用する方法を根本的に変えます。
深刻な研究を行う専門家にとって、深い研究は従来のLLMよりも明確な利点を提供します。
このツールは、1〜3時間の人間の研究時間を必要とするシナリオで特に輝いています。これは、迅速なWeb検索には複雑すぎますが、独自の知識ソースが必要なほど専門化されていません。
深い研究は、研究に自律的に焦点を当てる新しい種類のAIツールの最初のものです。まだ初期段階で非常に多く、急速に変化する状況に関するエラーと混乱の時折の影響を受けますが、それにもかかわらず、AIは単純なテキスト生成を超えて研究の本物のパートナーシップに移行しています。
Openaiが開発を続けている間に計画されている将来の改善は次のとおりです。
深い研究とは、ナレッジワーカーと研究の専門家に、将来の情報の収集と統合をマシンがどのように変えるかについてのスニークプレビューを提供するようなAIです。
Perplexity AIは、Google、Bing、ChatGptブラウジング機能などの現職者に立ち向かう大きな可能性により、AI検索ツールの激しく競争力のあるドメインに最新の参加者です。しかし、困惑を際立たせるのは、実際のWebサーフィン機能だけではありません。代わりに、検索エクスペリエンスを再発明している情報を提供、紹介、統合するメカニズムです。
通常、さらなる調査が必要なハイパーリンクの形をもたらす従来の検索エンジンに反して、根本的に異なるアプローチがあります。
したがって、研究は、マルチステッププロセスから、認知エネルギーの時間と投資の点で、膨大な節約を伴う本質的に有益な体験に変換されます。
困惑は2つの異なる検索エクスペリエンスを提供します。
クイック検索は、簡単なクエリに対する迅速で簡潔な回答を提供します。事実確認または基本的な情報のニーズのためのideal。
PRO検索は、検索テクノロジーの重要な進化を表します。
Web検索にPrplexity AIを実装するには、APIを使用する必要があります。以下は、Pythonを使用したWeb検索用のPrplexity AIをインストールおよび実装する方法に関する段階的なガイドです。
HTTPリクエストを作成するためのリクエストと、オプションでAPIキーを管理するためのpython-dotenvが必要です。
！pipインストールはpython-dotenvを要求します
Web検索にPerplexityのAPIを使用する方法の基本的な例を次に示します。
リクエストをインポートします
OSをインポートします
dotenvインポートload_dotenvから
＃使用している場合は.envファイルからAPIキーをロードします
load_dotenv（）
＃APIキーを設定します
perplexity_api_key = os.getenv（ 'perplexity_api_key'）
def perplexity_search（query）：
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
ヘッダー= {
「Accept」：「Application/JSON」、
「コンテンツタイプ」：「アプリケーション/json」、
「認可」：f'bearer {perplexity_api_key} '
}
data = {
「モデル」：「Mistral-7B-Instruct」、
「ストリーム」：偽、
「max_tokens」：1024、
"freick_penalty"：1、
「温度」：0.0、
「メッセージ」：[
{
「役割」：「システム」、
「コンテンツ」：「簡潔な答えを提供します。」
}、
{
「役割」：「ユーザー」、
「コンテンツ」：クエリ
}
]
}
response = requests.post（url、headers = headers、json = data）
response.status_code == 200の場合：
RESPORSIN.json（）を返します
それ以外：
なしなし
＃例の使用
query = "天の川にはいくつの星がありますか？"
応答= perplexity_search（query）
応答の場合：
印刷（応答）
それ以外：
print（ "応答の取得に失敗しました。"）Perplexity AIは、さまざまなニーズや複雑さレベルに応えるためのさまざまなモデルを提供します。デフォルトモデルは、速度とWebブラウジングのために最適化されており、迅速な検索に適した高速で正確な回答を提供します。より高度なタスクについては、Perplexity Proの購読者は、GPT-4 Omni、Claude 3.5 Sonnet、その他のAI企業のモデルなどにアクセスできます。これらのモデルは、複雑な推論、創造的な執筆、より深い分析に優れているため、微妙な言語理解や高度な問題解決を必要とするタスクに最適です。さらに、Perplexity Proを使用すると、ユーザーは複数のソースにアクセスして詳細なインターネット検索を実行し、検索結果の幅と深さを強化できます。このさまざまなモデルにより、ユーザーは、単純なクエリであろうと、より複雑な研究タスクであろうと、特定の要件に最適な要件を選択することができます。
困惑は、強力な統合を通じてスタンドアロン検索を超えて拡張されます。
困惑は、いくつかの重要な分野で特定の卓越性を示しています。
Notre-Dame Cathedral Restorationのような現在のイベントを検索するとき、Prplexityは、重要な日付、重要な詳細、マルチメディアコンテンツを包括的に概要を提供します。
ビジネスおよびプロのユーザーの場合、困惑は次のように優れています。
学生と研究者の恩恵：
困惑のアプローチにより、毎日のタスクがより効率的になります。
他のトップ検索およびAIソリューションと対照的になった場合：
対google/bing：
対chatgpt：
Perplexityの能力を最大化するには：
困惑は検索ツール以上のものです。オンラインで情報と対話する方法のパラダイムの変化を告げます。 Perplexityは、AIを使用した検索の最良の側面を橋渡しするための基盤を築きました。
情報の発見のためにより効率的で完全で透明な手段を探しているユーザーにとって、困惑は検索の未来を垣間見ることができます。情報を見つけることは、リンクをクリックすることで、文脈的に検証された知識を直接受信することについてです。
また読む：
ジェネラリストAIの時代は、特殊なソタLLMが中心的なステージを舞台にしているため、衰退しています。 OpenaiのDeep Researchは、複雑で引用に裏打ちされた問い合わせを自動化しますが、Prplexity AIはWeb検索を豊富なメディアの結果で変換します。これらは単なるアップグレードではなく、知識へのアクセスと適用方法のパラダイムシフトです。
成功は、単一のAIを選択するのではなく、タスクに適したツールを活用することにかかっていません。これらの専門システムを統合することにより、ナレッジワーカーは、前例のない生産性、より深い洞察、よりスマートな意思決定を達成できます。未来は、1つの支配的なAIではなく、専門家主導のモデルの生態系に属します。
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