比較的複雑なパイプラインをコーディングエージェントで増改築しながら試行錯誤続けていると流石にコード品質が劣化してくる。かなりきつくガイドライン作っておかないと厳しい

Agentic Coding時代のデータ分析環境： marimo + gokartで高速かつ再現性あるEDAを実現しよう - エムスリーテックブログ こんにちは、AI・機械学習チームのMLエンジニア、髙橋です。 この記事はAI・機械学習チームブログリレー 5日目の記事です。 4日目は北川さんによる自作OSS pavise解説記事でした！ www.m3tech.blog 特に本編と関係ない夕方前の桜と空 はじめに AIエージェントがコーディング作業の主役となった昨今、データ分析でも可能な限りコーディングの部分はエージェントに任せたいと考え、実践し...

gokart はともかくmarimo は確かにコーディングエージェントと相性良さそう
www.m3tech.blog/entry/agenti...

新しいプロジェクトやる時にまずskills整備するようになってきた。もうちょっとこっちが熟達すれば複数プロジェクトで使い回しやすく整備もできるんだろうけど、まだどれくらいうまくいくか手探りな部分があるのでひとまずはレポごと

Personalization at Bluesky The past, present, and future of personalization of the Discover feed

BlueskyのDiscoverの推薦システム。Two towerがうまくいかなかったのでサクッと切り替えて、PinterestのPinnerSageを実装したらしい。PinnerSageはユーザーごとにクリックしたアイテムをクリスタリングして、recencyベースでクラスタに重要度を割り当て、重要クラスタからretrievalする。クラスタリングに使う特徴量は静的な埋め込みベクトルを使うので、アイテムの寿命が短いblueskyだとハマったという感じのよう
open.substack.com/pub/recsysml...

お疲れさまでした！

JGRAD事業がクローズされると聞いてほーんと思っていたが、最後にメーリングリストに内部告発資料が投下されていて剣呑な様子になっているらしい
wish.to/reform/

Mac Studio触る機会があったけどそこそこ大きいモデルもMLXで結構な速度で動いてすごい

わかります、自分は最近子供と一緒に寝て早起きするようにしてますがそれでも2時間確保できるのは稀なのでとても手が出ないですね…。寝てる間にコーディングエージェントを回しまくるしかなさそう

プライベートPCはM1 MacBook Air 8GB使ってて普通に快適だったんですが、最近のアップデートでAI系の機能が追加されたせいでちょっと重いですね

xhighを惜しみなく使うことが大事

もう調査タスクもcodexに投げてしばらく待ってるとかなりの精度でできるから、何をしたいか、何に困ってるかを正確に言語化するだけだ

GPUが掴めなくて仕事が進まない

TensorRTへのコンパイル難しすぎる

今度知ってそうな人に会った時に聞けばよいかという気持ちを抑えて、パブリックなチャンネルで質問するという仕事をしている

Context Hub vs Context7 differentiation · Issue #22 · andrewyng/context-hub Hi team! First of all, I'm a curious reader of The Batch emails, thank you for making them every week to stay on top of AI! That's how I got interested with context-hub. One question can't leave my...

普段context7使ってるのでどっちが良い感じなのか気になる
github.com/andrewyng/co...

Lake Formation なんもわからん

インフラの質問したときにGemini の方がChatGPTより正しいことが多くなってきた気がする

coding agentとかskillsとかのおかげでローカルで開発しやすいような基盤作りが大事になっている気がする

なんとなくハンターハンターを読み返し始めたら止まらなくなってしまった(n回目)

最近(以前から？)ZennにAI生成のアウトプットをわずかに手直ししただけのような記事が増えてる気がする

The AI Evolution of Graph Search at Netflix From Structured Queries to Natural Language

Netflixのtext-to-DSLの事例。hallucinationを防ぐために、使えるフィールド名や値を埋め込みを使ってretrieveして文脈を制約し、その範囲内でLLMにクエリを組み立てさせるという構成にしている
netflixtechblog.com/the-ai-evolu...

最近コーディングエージェントをできるだけ使って自分で書く量を減らす訓練をしてるけど、同じリポジトリにある依存先サービスの仕様を完全に理解しきれず細かい修正指示を繰り返さないといけなかったりする。でもgpt 5.1 codexとかopus 4.5でかなり良いコードが出てくるようになってきた

blogged
yng87.page/blog/2026/bo...

データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする Amazon.co.jp: データ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にする : 尾花山 和哉, 株式会社ホクソエム, 伊藤 徹郎, 江川 智啓, 大城 信晃, 川島 彩貴, 輿石 拓真, 新川 裕也, 竹久 真也, 丸山 哲太郎, 簑田 高志: Japanese Books

データ分析失敗事例集を読み返しているけどやっぱりすごく良い。生成AI時代になってより価値が増している
www.amazon.co.jp/dp/4320125673

New Year Special! Hopes for 2026 from David Cox, Adji Bousso Dieng, Juan M. Lavista Ferres, Tanmay Gupta, Pengtao Xie, Sharon Zhou The Batch AI News and Insights: Happy 2026! Will this be the year we finally achieve AGI? I’d like to propose a new version of the Turing Test...

The Batchのnew year issue、科学的発見のためには分布のtailの予測に強いモデルが必要というのは確かにと思った
www.deeplearning.ai/the-batch/is...

あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします

同じ課題感です…。やろうと思えばやりようはありますが、考えることが多くて神経使いますよね。

各社どうやってるんですかね？ユーザー向けの重要な機能だとABテストしたいですが、インデックス新規追加するのとか面倒で腰が重くなりがちです…

結局やるんだけど

埋め込みの更新とか考えるのめんどくさいので、最近はあまりベクトル検索作りたくなくなってきてる