ブログ概要（Summary） 本記事は Democratizing AI Model Training on Kubernetes: Introducing Kubeflow Trainer V2 の解説記事です。 Kubeflow Trainer V2は、Kubernetes上でのAIモデル分散学習を簡素化する次世代フレームワークである。2025年7月にv2.0、同年11月にv2.1が...

本記事は Anthropic Engineering: Effective context engineering for AI agents の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Anthropicのエンジニアリングブログでは、LLMベースのAIエージェントにおけるコンテキストエンジニアリングの体系的なアプローチが提唱されている。従来のプロンプトエンジニアリングが「プロンプト...

本記事は arXiv:2401.05501 の解説記事です。 論文概要（Abstract） SPLADE-v3は、Naver Labsが開発した学習型スパース検索（Learned Sparse Retrieval）モデルの第3世代である。SPLADE（SParse Lexical AnD Expansion）は、BERTのMLM（Masked Language Model）ヘッドを活用し...

本記事は arXiv:2502.12110 A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents の解説記事です。 論文概要（Abstract） Xu, Liang, Mei, Gao, Tan, Zhang（2025）は、既存のLLMエージェントのメモリ管理が静的なストレージに依存しており、メモリ間の関係性や文脈の動的更新が不十分であるという課題に対し、Zettel...

ブログ概要（Summary） 本記事は Amazon EKS enables ultra scale AI/ML workloads with support for 100K nodes per cluster の解説記事です。 Amazon EKSが2025年7月に発表した1クラスタあたり最大100,000ノードのサポートは、従来のEKSの限界を10倍に拡張する改革である。単一クラス...

本記事は Anthropic: Contextual Retrieval の解説記事です。 ブログ概要（Summary） AnthropicのContextual Retrieval（2024年9月公開）は、RAGシステムにおけるチャンク分割時の情報損失を解決する手法である。従来のRAGでは、文書をチャンクに分割する際にチャンク単体では文脈がわからなくなる問題があった。Contextua...

本記事は arXiv:2602.20478 の解説記事です。 論文概要（Abstract） 大規模なコードベース（数十万〜数百万行）を扱うAIコーディングエージェントには、単一のコンテキストウィンドウに収まりきらない膨大な情報を効率的に取得・活用する仕組みが必要である。本論文は「Codified Context」という3層構造のインフラを提案し、コード知識グラフ（Knowledge Gr...

本記事は arXiv:2304.03442 Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior の解説記事です。 論文概要（Abstract） Park, O’Brien, Cai, Morris, Liang, Bernstein（Stanford/Google, 2023）は、大規模言語モデルを拡張し、エージェントの経...

本記事は Spotify Engineering: Background Coding Agents: Context Engineering (Honk, Part 2) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Spotifyは社内のバックグラウンドコーディングエージェント「Honk」を用いて、大規模コードマイグレーションを自動化し、1,500件以上のPull Requestを...

ブログ概要（Summary） 本記事は Kagent: Bringing Agentic AI to Cloud Native の解説記事です。 kagentは、Kubernetes上でAIエージェントをネイティブ実行するためのオープンソースフレームワークであり、2025年5月22日にCNCF Sandboxプロジェクトとして採択された。Solo.ioが開発を主導し、Microsoftの...