パニック症支援サイトの個人開発（Astro + FastAPI + さくらAI Engine）
まえがき 今回、私が立ち上げたパニック症支援サイトについての紹介をしたいと思います。 よければ最後まで見ていってください。 作ったもの サービスURL: https://panic-support.jp/ 主な機能: パニック症に関する基礎知識の提供、医療機関の自然言語検索機能 パニック症に悩んでいる本人や、ご家族・パートナーが「自分の状態を知る」「どんな治療や支援があるのかを知る」「通いやすい医療機関を探す」ための入り口として使ってもらえることを想定しています。 なぜ作ったのか 私自身がパニック症にかかってしまい、医療機関を受診するのに苦労してしまったため 病気に対...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
画像生成AIの学習データは、絞り込むより説明を足すほうが効くのか？JPEG品質92でPSNR48.7dBという実測
Photoroomが自社の画像生成モデルPRXの学習データ構築を公開しました。JPEG品質92でもPSNR48.7dB、指標で劣るが約3倍速いキャプションモデルを採用、という実測と妥協の記録です。自社でモデルを学習しない中小企業にも転用できる原則を3つ取り出します。
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AIエージェントの「移行できました」は信じてよいのか？30件中29件を成功と自己申告し、実際に通ったのは22件
IBM Researchが公開したScarfBenchは、Enterprise Javaのフレームワーク間移行をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最上位のエージェントでも挙動を保った移行の成功率は10%未満、アプリ全体移行30件では29件を成功と自己申告しながら実際にビルドできたのは22件でした。検収基準の置き方を考え直す材料になります。
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会議室や工場で音声認識AIの精度はどれだけ落ちるのか（低SNR環境で誤り数倍）
Treble TechnologiesがHugging Faceと共同で公開したFFASRリーダーボードは、無響の2,000サンプルを14部屋でシミュレーションし、9条件のうち4条件でASRを比較しました。低SNR（6dB未満）では単語誤り率が近接環境の数倍。ベンダー公表値の読み方と、自社での検証手順を整理します。
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