「ci」の検索結果

Use when working with Dynamodb — amazon DynamoDB table analysis, capacity mode evaluation, GSI/LSI usage, item access patterns, and cost optimization.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when working with Timescaledb — timescaleDB hypertable analysis, chunk management, continuous aggregates, compression policies, and time-series optimization.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when working with Aws Ecs — aWS ECS cluster health, service status, task analysis, capacity provider management, and deployment tracking. Covers service stability, task failure investigation, container insights, resource utilization, and scaling analysis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build auditable financial workbooks headless via openpyxl.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build integrated IS/BS/CF financial workbooks in Excel.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Gym workout planner and nutrition tracker. Search 690+ exercises by muscle, equipment, or category via wger. Look up macros and calories for 380,000+ foods via USDA FoodData Central. Compute BMI, TDEE, one-rep max, macro splits, and body fat — pure Python, no pip installs. Built for anyone chasing gains, cutting weight, or just trying to eat better.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Drive Blender via the catalog blender MCP, with bpy recipes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Automate Unreal Engine editor scenes, actors, and renders.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use at the end of every important response. Save your decision-making thoughts as a signed A2A insight so they become training data for future fine-tuning.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

GitHub PR lifecycle: branch, commit, open, CI, merge.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MetaBackdoor trains the model to activate hidden behavior when the total token count crosses a speci

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Symbolic Guardrails for Domain-Specific Agents: Stronger … — 16. Apr. 2026 · We study symbolic guard GAP: OpenHands has a modular SDK design — our too

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Plan and prepare an OpenAmer-specific fine-tune from the collected brain data: data curation, ChatML JSONL, training, evaluation. 'The organism becomes its own brain'.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Train an OpenAmer-specific small model from the collected brain data (QLoRA on NVIDIA, CPU smoke-test on laptop). 'The organism becomes its own brain' — build a fine-tune dataset, train, eval, export.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Artificial intelligence-driven transformative applications in disease ... — In cancer diagnostics, AI systems have achieved breakthrough performances

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Esperanto Español Eesti Euskara فارسی Suomi Na Vosa Vakaviti Français Nordfriisk Furlan Gaeilge Kriy

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Native 4-bit Activations with Hadamard Transformation for 1-bit LLMs Published in arXiv , 2025 Abstract : Efficient deployment of 1-bit Large Language

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

GB RTX 3060 12GB (Q4) / RTX 3070 8GB (Q4_K_S) 13B (Llama 2 13B) 26 GB 14 GB 8 GB 6 GB RTX 3090/4090

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Home Artificial Intelligence by Lynn Greiner Many autonomous agents doomed by governance failures Ne

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Navigating Sparse Evidence: Agentic Visual RAG via Explicit Context Selection and Consolidation Soochow University ; Baidu Inc.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

I-A LLMs Large Language Models (LLMs) are extensive, general-purpose models that can be pre-trained and adapted for specific tasks.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Artificial intelligence-based personalised learning in education: a ... — 18. Nov. 2025 · Thoroughly

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for t

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

MegaTrain Full Precision Training of 100B+ Parameter LLMs on a Single GPU A RAM-centric architecture that stores parameters in host memory and treats

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。