“ServiceNowは、OpenAIの最先端モデルへのアクセスを拡大し、ServiceNow Platform全体でAI主導のエンタープライズワークフロー、要約、検索、音声機能を強化します。”
“FeishuのAI機能を基盤とし、音声認識、リアルタイムの転写と翻訳、リアルタイムのAIによる視覚的な要約、およびインテリジェントな会議ノートの生成をサポートします。”
“この設計により、録音の儀式が軽減され、ユーザーは、日常の会議、顧客訪問、さらには通勤中であっても、携帯電話を取り出すことなく、いつでも録音を開始できます。”
“毎朝、投資関連のニュースをチェックするのに30分かかっていました。 複数のサイトを巡回して、重要そうな記事を開いて、読んで… この時間、なんとかならないかと思っていました。”
“Seq2Seqモデルは、入力テキストを別のテキストに変換する機械翻訳やテキスト要約などのタスクで広く使用されています。”
“このボットはGemini 2.5 Flashを使用し、英語のREADMEを3行の日本語に要約します。”
“新しいSlackbotはAIエージェント機能を統合し、Slackの履歴やアクセス可能なデータからユーザーのコンテキストを理解し、インテリジェントなパーソナルアシスタントとして機能します。”
“シードトピックモデリング、LLMとの統合、要約データでの学習は、NLPツールキットの新しい部分です。”
“n8n（セルフホスト） で、複数ロール（PM / エンジニア / QA / ユーザー代表）が議論する AI エージェントを作る”
“この記事では、閲覧中のWebページ本文を要約して、新しいタブに結果を表示する Chrome 拡張「site-summarizer-extension」の使い方と仕組みを紹介します。”
“私のテストでは、GmailのGeminiは重要な詳細を見落とし、誤解を招く要約を提示し、依然として必要な方法でメッセージフローを管理できません。”
“"OpenAI不要！ローカルLLM（Ollama）で完全無料運用"”
“Gemini API を本番運用していると、こんな要件に必ず当たります。”
“Geminiモデルを搭載した新しいGmailの機能は、ユーザーがAIを日常生活や会話に取り入れることを推進するGoogleの継続的な取り組みの一環です。”
“SwitchBotはAIボイスレコーダーの流行に乗り、あらゆる会話をキャプチャして整理する独自のクリップオンガジェットを発表しました。”
“「全部は読めないが、要点は把握したい」という場面が割と出てきます。”
“ユーザーは、ユーザーがOAI（または別のプロバイダー）でログインし、このアグリゲーターサイトがユーザーがアクセスできるプレミアムモデルで要約を実行できるようにしたいと考えています。”
“ユーザーが5oプレミアムを持っている場合、ログインして、ユーザーの資格情報でそのモデルを使用できるようにするといいでしょう。”
“マルチリンガルファインチューニングされたmT5ベースラインは、ほとんどのメトリックにおいて、ゼロショットLLMのパフォーマンスを含む、他のほとんどのアプローチよりも優れています。”
“この論文は、1507件の専門家が注釈をつけた消費者ヘルスケアの質問と対応する要約を含む新しいデータセット、CHQ-Sumを導入しています。”
“LLMは一般的に、元のテキストの語彙選択と修辞構造に対する親和性が高く、人間と比較して、一般的に抽象的というよりは抽出的な傾向があります。”
“SIDは、構造化された分析段階を使用して入力を分析し、コンテンツ（ワイヤーフレーム/スケルトン）とスタイル（視覚的物理学）をJSON形式で分離します。”
“ノートを取るために、皆さんどんなAIをおすすめしますか？次の大学の学期は大変になりそうで、たくさんの大きな本を読まなければなりません。高品質で正確なノートを作成してくれるAIは何ですか？有料でも無料でも構いません。”
“GPT-5-miniは、文レベルと自由テキストのセグメンテーション全体で最高の平均F1スコア72.4を達成しました。”
“このチャットを要約して、新しいチャットで作業を続けられるようにします。 新しいチャットが何をしているのか、そしてその理由を理解できるように、必要なすべてのコンテキストを保持してください。”
“情報をキャッチアップしたくてGeminiに聞いたら「Hacker News」を紹介されました。英語はあまり読めないしRSSだけではきっと埋もれて読まなくなると思い、日本語して通知させたら便利だなと。”
“HHEMは評価時間を8時間から10分に短縮し、非捏造チェック付きのHHEMは最高の精度（82.2％）とTPR（78.9％）を達成しました。”
“本稿は 現状共有編の続編 です。”
“メンタルモデルは添付の図の通りです。Executor（ユーザーと話す唯一のエージェント）が1つあり、その周りに複数のSatelliteエージェントがあります。Satelliteはユーザー出力を生成しません。共有状態への構造化パッチのみを生成します。”
“「ねらい：毎日のフローを確実に回し、最小アウトプットをストックに変換する。」”
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“この研究は、ArXivリポジトリに基づいています。”
“この記事は、感情分析に基づく抽出型および抽象型要約に焦点を当てています。”
“この記事はArXivから引用されており、査読付きの研究論文であることを示唆しています。”
“毎日のフローを確実に回し、最小アウトプットをストックに変換する。”
“Azure OpenAIを使ったAI要約アプリを、初心者エンジニアでも迷わず構築できる完全ガイドです。”
“ReGalはPPOベースのリーガルAIです。”
“この記事はおそらく、長文ドキュメントの要約を強化するテクニックに焦点を当てています。”
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“この論文はArXivから発表されており、研究のプレプリントであることが示唆されています。”
“研究はArXivから提供されています。”
“この記事は、パーソナライズされた購買意思決定支援のためのLLMベースのレビュー要約フレームワークについて説明しています。”
“エラーには、対話の誤りや、シーンが実際よりも100年早く設定されていると誤って主張することが含まれていました。”
“記事はArXivからのものであり、研究論文であることを示しています。”
“この研究は、1時間の動画からのモーメントの検索に焦点を当てています。”
“この記事では、ドイツの裁判所の判決の要約に焦点を当てたCourtPressGERと呼ばれるデータセットを紹介しています。”
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“この研究は、LLMベースの関連性判断におけるドキュメント要約の効果に焦点を当てています。”
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