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18件の記事

2026年9月14日

コマースエージェントの設計解剖――Anthropicの実務ガイドを読む

Anthropicのコマースエージェント設計ガイドをもとに、単一agentとskill、UI tool、遅延・cache、memory、安全策、evalのつながりと実装上の注意を解説します。

AI
  • #AI Agent
  • #Commerce
  • #Claude
  • #Agent Evaluation
  • #System Design
2026年9月13日

TIGER――Semantic IDを生成して商品を検索する推薦モデル

NeurIPS 2023のTIGERを、RQ-VAEによるSemantic ID、自己回帰検索、Amazon Reviewsでの評価、cold startと推論コストの限界から解説します。

AI
  • #Recommendation System
  • #Generative Recommendation
  • #Semantic ID
  • #Vector Quantization
  • #NeurIPS
2026年9月10日

A-MLE解説――広告ランキングのML実験loopを自律agentで高速化する

MetaのA-MLEを題材に、仮説生成から学習・評価までをつなぐ5段階の設計、domain skill、shared knowledge、評価結果と再現上の限界を解説します。

AI
  • #AI Agent
  • #Machine Learning
  • #Recommender Systems
  • #Ads Ranking
  • #MLOps
2026年9月10日

行動データ由来のPersonaでA/Bテストを事前シミュレーションする

LLM agentと実ユーザー行動に基づくpersonaでA/Bテストの方向を予測する手法を、質問形式、評価結果、subsampling、再現性と限界から解説します。

AI
  • #AI Agent
  • #AB Testing
  • #Persona
  • #User Simulation
  • #LLM
2026年9月10日

クリックから検索意図を学ぶGEN Encoder――Bingの7億クエリANN活用

SIGIR 2019のGEN Encoder論文をもとに、co-click弱教師学習、multi-task fine-tuning、検索意図評価、long-tail queryへのANN活用を解説します。

AI
  • #検索
  • #Information Retrieval
  • #Embedding
  • #Weak Supervision
  • #論文解説
2026年9月9日

RPG――64 tokenのSemantic IDを並列生成する推薦モデル

KDD 2025のRPGを、OPQによる長いSemantic ID、multi-token prediction、graph-constrained decoding、評価結果と再現時の注意点から解説します。

AI
  • #Recommendation System
  • #Generative Recommendation
  • #Semantic ID
  • #Vector Quantization
  • #KDD
2026年9月9日

Semantic ID prefix n-gram――推薦モデルのhash衝突を「意味の共有」に変える

Metaの広告ranking論文をもとに、RQ-VAEによる階層Semantic ID、prefix n-gram、long-tail・cold start・予測安定性への効果とproduction導入上の注意点を解説します。

AI
  • #Recommendation System
  • #Semantic ID
  • #Representation Learning
  • #Vector Quantization
  • #Meta
2026年9月7日

複数の再クロール戦略をEXP3で束ねる――Googleの商用Webクローリング研究

GoogleのWWW 2020論文をもとに、価格情報の鮮度を限られたクロール予算で高めるK-armed adversarial bandits方式を解説します。

Machine Learning
  • #Webクローリング
  • #Multi-Armed Bandit
  • #EXP3
  • #機械学習
  • #論文解説
2026年9月6日

Meta Adaptive Ranking Model――LLM級の広告rankingを100ms台で配信する設計

MetaがInstagram広告へ導入したAdaptive Ranking Modelを、request単位の計算共有、Wukong Turbo、FP8、multi-GPU embeddingと公開情報の限界から解説します。

AI
  • #Recommendation System
  • #Ads Ranking
  • #Inference Optimization
  • #GPU
  • #Meta
2026年9月6日

YahooのMLFMを読む:1,098個の広告セグメントを特徴量の相互作用から予測する

KDD 2023のMLFM論文を、特徴量とフィールドの相互作用、軽量版の因子分解、広告データでの評価、再現時の注意点から解説します。

AI
  • #Factorization Machine
  • #Multi-Label Classification
  • #広告
  • #論文解説
2026年9月5日

Netflixに学ぶLLM-as-a-JudgeのLifecycle――RARTと本番運用

Netflixの推薦理由文を評価するLLM judgeの研究を、課題、RART、検証結果、限界、実装手順の順に解説します。

AI
  • #LLM
  • #LLM-as-a-Judge
  • #推薦システム
  • #論文解説
2026年9月5日

Warpのself-improving agent設計――2つのSkillでfeedbackを継続的な改善に変える

WarpがClaude上で構築したself-improving agentを、base skill、improver skill、human feedback、評価と実装の観点から解説します。

AI
  • #AI Agent
  • #Agent Skills
  • #Claude
  • #Warp
2026年9月5日

YahooのURLだけでWebページを分類する――多言語contextual targetingの実装

YahooがKDD 2022で報告した多言語Webページ分類を、long-tail対策、knowledge distillation、URL-only推論、本番効果と限界から解説します。

AI
  • #NLP
  • #Transformer
  • #Knowledge Distillation
  • #広告
  • #論文解説
2026年9月3日

GitHub PagesブログをVuePressからAstroへリニューアルした

2020年製のVuePressブログをAstroへ移行した理由と、設計・移行・運用改善の内容をまとめます。

開発
  • #Astro
  • #GitHubPages
  • #VuePress
  • #AI
2020年10月26日

【自作PC】予算10万円で作るゲーミングPC(2019年2月版)

2019年に予算10万円で組んだゲーミングPCの構成と使用感を紹介します。

日記
  • #自作PC
  • #日記
2020年9月29日

twitterにリンクを張ったら出てくるアレ(twitterカード)を設定する

ブログのURLをtwitterに貼り付けたときに表示される、twitterカードを設定した備忘録です。

Vue.js
  • #GitHubPages
  • #Vue.js
  • #twitter
  • #Google Search Console
2020年9月25日

GitHub pagesでBlog作成

GitHub Pagesでブログを作成したときに参考にした情報をまとめます。

Vue.js
  • #GitHubPages
  • #Vue.js
2020年9月24日

Hello, world!

gh-pagesでブログをつくってみた

diary
  • #日常

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