Google、生成UI向けオープンプロトコルの初の安定版「A2UI 1.0」を公開。AIエージェントが操作できる画面で応答できる
エージェントは表示内容を記述するだけで、描画は各アプリが自前の部品で行い、MCP Apps対応の外部AIアシスタント内でも同等に動く
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エージェントは表示内容を記述するだけで、描画は各アプリが自前の部品で行い、MCP Apps対応の外部AIアシスタント内でも同等に動く
開発者はAndroidならML Kit、iOSやWeb・デスクトップならMediaPipe TasksとLiteRTで自分のアプリに組み込める
クレジットカード登録は不要で、アプリ案を説明するだけでMaps APIの設定とAPIキー管理をAI Studioが代行
全チップで同じプログラムを動かす学習ならコードは変わらず、差が出るのは複数プログラムを別々のチップ群で動かす場合と説明
バグとファイルの履歴まで調べる掃除エージェントで、古いTODOを過去6か月で数千件削除、人間レビューの承認率は95%超
ルーターを作る前にまずFlashをthinkingLevel: "LOW"で試すのが基本、単体でも50問全問正解しデフォルト思考よりかなり安い
A2UIは使わせたい部品のカタログをクライアント側でCopilotKitに渡すだけで有効になり、サーバー側に専用設定は要らない
評価データは網羅より小さく代表的にするのが基本。4ケース・1分未満なら毎回回せるが、300ケース・1時間では変更ごとに回されなくなる
税や配送料などの金額計算はLLMに任せず、Pythonの関数で行うのが基本。関数化すれば金額の正確さは100%になる
80倍速は設定画面や決済画面など事前に定義したレイアウトの画面に限られ、形の決まらない画面にはExpressが向く
キャッシュ切れでアクセスが殺到した際のDB接続プール再起動は人間もLLMも陥る反射で遅延を約10倍にすると指摘し、流入制限が効くと主張
拡張の仕組みは v1.8.0 時点で実験段階。設定ファイルの形式などが互換性なく変わり得るので、Agents CLI のバージョン固定が基本
ExecuTorchのバックエンド更新後はエクスポートしたグラフを見ると、意図せず混入したTRANSPOSE演算子に気づける
専用レシピのないモデルも、Hugging Faceの500超のモデルならモデルコードを変えずにまず動かし、本格調整の要否を見極められる
一度最適化したモデルを、ミリワット級のCoralboard SRと1 TOPSのCoralboard SLに同じ手順で展開できる
Tensor APIで書いたSAM 2をコーディングエージェントが改良し、WebGPU上で10fps未満から30fps超へ3倍以上高速化
「作業中と伝えて」とプロンプトで指示しても無音は直らない。ツールの return を yield に変えるだけで済む
業種別スキルのPlugin Recipeは、npx skillsを使えばClaude CodeやCursorなど他社製のコーディング支援ツールにも1コマンドで入れられる
AIに採点させるときは1〜5点の段階評価だと実行ごとにぶれるため、Yes/Noで答える合否形式の問いにするのが基本
MCPのツール設定はクラスタ側から取りに行く方式で、Googleから自社ネットワークへの受信経路は不要