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スナップチャットの不具合がパニックを引き起こす：私のAIが謎のストーリーと画像を投稿します

人気のあるソーシャルメディアプラットフォームであるSnapchatは、最近、AIを搭載したチャットボット「My AI」に関する技術的な不具合に直面しました。この不具合により、ユーザーのフィードに予期せぬストーリーが投稿され、チャットでの振る舞いも異常になりました。ユーザーがこの異常なコンテンツの出所に疑問を抱く中、推測と混乱がソーシャルメディアプラットフォーム全体に広がりました。この興味深い出来事とその後の経過について詳しく見ていきましょう。また読む: Snapchatが「My AI」チャットボットをすべてのユーザーに提供、機能を強化 SnapchatのMy AIの役割 Snapchatは今年初めにMy AIを導入しました。これはユーザーに役立つ推奨やサポートを提供するためのAI搭載のチャットボットです。ユーザーはチャットボットと対話して、訪れる場所の提案や使用するレンズ、さらにはファッションアドバイスを受けることができました。しかし、システムの最近の不具合により、ユーザーを楽しませ、混乱させる一連の奇妙な出来事が起こりました。また読む: InstagramのAIチャットボットに会いましょう – あなたの新しい親友予期しないストーリーと異常な振る舞いある火曜日、My AIはSnapchatユーザーを驚かせるために、彼らのフィードに1秒間のストーリーを投稿しました。これはMy AIが設計されていない機能です。これらのストーリーの突然の出現にユーザーは困惑し、チャットボットのこの予期しない振る舞いについて疑問を抱きました。さらに、My AIが長時間応答しなくなり、ユーザーの心配がさらに増しました。また読む: Google Bardが自力でベンガル語を学んだ：サンダル・ピチャイ謎のストーリー興味を引くことに、My AIは壁や天井を描いた画像をストーリーに投稿しました。この謎めいた画像はその起源と目的についての疑問を呼び起こし、ユーザーはソーシャルメディアプラットフォーム上で大いに推測しました。一部のSnapchatterは、その画像が彼ら自身の周囲のものかもしれないと心配し、AIシステムの振る舞いについてのパニックと推測が広がりました。…

このUCLAのAI研究によると、大規模な言語モデル（例：GPT-3）は、様々なアナロジー問題に対してゼロショットの解決策を獲得するという新たな能力を獲得していることが示されています

類推的な推論は、人間の知性と創造力の基盤となるものです。未知の課題に直面した際、個人は順序立ててそれらをより理解しやすいシナリオと比較することで、実行可能な解決策を頻繁に考案します。このアプローチは、日常の問題の解決から創造的な概念の育成、科学的発見の限界の押し上げまで、様々な活動において人間の思考の重要な役割を果たしています。ディープラーニングと大規模言語モデル（LLM）の進化により、LLMは類推的な推論のテストと研究が広範に行われています。高度な言語モデルは、独立した思考と抽象的なパターン認識の能力を備えており、人間の知性の基本原理として機能しています。 UCLAの研究チームによる研究は、LLMの真の能力に光を当てました。この研究はその重要な発見のために注目を浴びています。これらの結果は最新号のNature Human Behaviorに掲載され、『Emergent Analogical Reasoning in Advanced Language Models』という記事で紹介されています。この研究では、大規模言語モデル（LLM）が人間のように考え、統計に基づいた思考を模倣していないことが示されています。この研究では、人間の推論者と頑健な言語モデル（text-davinci-003、GPT-3のバージョン）との間で、様々な類推的な課題を比較しました。研究者は、言語モデルGPT-3を、事前のトレーニングなしでさまざまな類推的な課題について調査し、人間の応答と直接比較しました。これらの課題は、Raven’s Standard Progressive Matrices（SPM）のルール構造に着想を得た、明確なテキストベースの行列推論の課題と、視覚的な類推の課題を含んでいます。モデルの出発点は、実世界の言語データの大規模なウェブベースのコレクション（総トークン数4000億以上）でトレーニングされたベースバージョンでした。このトレーニングプロセスは、次のトークンの予測目標によってガイドされ、モデルが与えられたテキストのシーケンスで最も確率の高い次のトークンを予測することを学習しました。この評価では、以下の4つの異なる課題カテゴリを包括的に調査し、類推的な推論のさまざまな側面を探求しました：テキストベースの行列推論の課題文字列の類推四項目の言語的な類推ストーリーの類推これらのドメインを横断して、モデルのパフォーマンスと人間のパフォーマンスを直接比較し、人間の類推的な推論に近い条件の範囲内でのエラーのパターンと全体的な効果を調べました。 GPT-3は、抽象的なパターンを把握する能力において、さまざまなシナリオでしばしば人間と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮しました。GPT-4の初期試験も非常に有望な結果を示すようです。これまでのところ、GPT-3のような大規模言語モデルは、幅広い類推パズルを自発的に解く才能を持っているようです。…

「spaCyを使用したNLPパイプラインの強化」

はじめに spaCyは、自然言語処理（NLP）のためのPythonライブラリです。spaCyを使用したNLPパイプラインは無料でオープンソースです。開発者は、Cythonのように情報抽出や自然言語理解システムを作成するためにそれを使用します。このツールは、コンパクトで使いやすいAPIを持つ製品のために使用します。テキストを大量に扱う場合は、それについてもっと学びたいと思うでしょう。例えば、それは何についてですか？どの文脈で用語は意味を持ちますか？誰に対して何が行われていますか？どのビジネスや商品が言及されていますか？どのテキストが互いに比較できますか？ spaCyは、本番使用を想定しており、膨大な量のテキストを処理して「理解」するアプリケーションの開発を支援します。情報抽出システム、自然言語解釈、深層学習のためのテキストの前処理など、さまざまなタスクに対応できます。学習目標トークン化、品詞タグ付け、固有名詞の識別など、spaCyの基礎を学ぶ。効率的かつ高速なテキスト処理アーキテクチャであるspaCyのテキスト処理アーキテクチャを理解し、大規模なNLPジョブに適している。 spaCyでは、NLPパイプラインを探索し、特定のタスクに特化したカスタムパイプラインを作成できます。ルールベースのマッチング、構文解析、エンティティリンクなど、spaCyの高度な機能を探索する。 spaCyで利用可能な多数の事前学習済み言語モデルについて学び、さまざまなNLPアプリケーションでそれらを利用する方法を学ぶ。 spaCyを使用してテキスト内のエンティティを識別し、分類するための固有名詞認識（NER）戦略を学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。統計モデル一部のspaCyの機能は自律的に機能しますが、他の機能は統計モデルのロードが必要です。これらのモデルにより、spaCyは単語が動詞か名詞かを決定するなど、言語の注釈を予測することができます。現在、spaCyはさまざまな言語の統計モデルを提供しており、それらを個別のPythonモジュールとしてインストールすることができます。通常、以下の要素を組み込んでいます：品詞タガー、依存パーサー、固有名詞認識器に対してバイナリの重みを割り当てることで、それらの注釈を文脈で予測します。語彙中の形態素とその文脈に依存しない特徴（形式や綴りなど）を含む語彙項目。レンマ化のルールやルックアップテーブルなどのデータファイル。単語の多次元の意味表現である単語ベクトルで、単語間の類似性を特定することができます。モデルのロード時に、言語や処理パイプラインの設定などの設定オプションを使用してspaCyを適切な状態にすることができます。モデルをインポートするには、以下のようにspacy.load(‘モデル名’)を実行します： !python -m spacy download…

「OpenAIがGPT-4を使用してスマートなコンテンツモデレーションを行う方法」

人工知能のパイオニアであるOpenAIは、GPT-4モデルのパワーをコンテンツのモデレーションに活用する革新的な手法を発表しました。この革新的な技術は、GPT-4の能力を活用して情報をもとにモデレーションの判断を行うことで、人間のモデレーションチームの負荷を軽減することを目指しています。この有望な開発は、デジタルプラットフォーム上のコンテンツモデレーションプロセスを再構築する可能性を秘めています。また読む: ChatGPTが自己規制のための法律を制定モデレーションのためのGPT-4の強化 OpenAIの新しいアプローチは、GPT-4にポリシーとして知られるガイドラインのセットを提示し、モデルがモデレーションの判断を行うための指示を与えることに基づいています。OpenAIは、ガイドラインに合致するかチャレンジするコンテンツのテストセットを作成し、GPT-4のパフォーマンスを評価することができます。ポリシーエキスパートは、これらの例をラベル付けする重要な役割を果たし、その後、GPT-4にフィードされ、人間の判断との一致を観察します。また読む: OpenAIのAI検出ツールはAI生成コンテンツの74%を検出できないポリシーの品質向上 GPT-4とポリシーエキスパートの協力は、初期の判断を超えています。OpenAIはGPT-4にラベルの背後にある理論を生成させ、ポリシーの曖昧さを特定し、ガイドラインを明確にし、洗練させることができます。この反復プロセスにより、GPT-4の判断に基づいてポリシーの品質を継続的に改善することが可能になります。また読む: EUはディープフェイクとAIコンテンツを特定するための対策を呼びかけるコンテンツモデレーションの展開の加速 OpenAIのアプローチの最も有望な側面の一つは、新しいコンテンツモデレーションポリシーの展開を迅速化できる可能性です。同社は、既にいくつかの顧客に採用されているプロセスにより、ポリシーの実装に必要な時間を大幅に短縮できると主張しており、数時間で新しいモデレーションガイドラインを開発して展開することが可能です。他社との差別化 OpenAIは、AIを活用したモデレーションの既存の解決策とは異なるアプローチを取っています。同社は、単に内部の判断に依存する特定のモデルの堅さを批判し、プラットフォーム固有の反復の重要性を強調しています。OpenAIの手法は、GPT-4が人間の判断と一致し、進化するポリシーの要件に適応する能力を活用しています。また読む: OpenAIが「GPT-5」という新しい言語モデルの商標を取得バイアスと課題への対処 OpenAIのアプローチの潜在的な利点は大きいですが、AIによるモデレーションには課題もあります。トレーニング中に導入されるバイアス、注釈の不一致、予想外の複雑さが懸念されます。OpenAIは、モデレーションプロセスを洗練し改善するために、人間の監視と継続的な検証の重要性を強調しています。私たちの意見 OpenAIがGPT-4をコンテンツのモデレーションに使用する提案は、AIによるデジタルプラットフォームにおける重要な進歩です。人間の専門知識をGPT-4の能力と組み合わせることで、OpenAIはよりスマートかつ効率的なコンテンツのモデレーションを実現しようとしています。デジタルの景色が進化するにつれて、このアプローチは、AIの責任ある使用とバイアスやモデレーションに関する課題に対処するための継続的な改善の必要性を強調しています。前途には課題があるかもしれませんが、OpenAIの革新的なアプローチは、オンラインのコンテンツ環境を向上させる可能性を秘めています。

SalesforceのAI研究者が、LLMを活用した自律エージェントの進化と革新的なBOLAA戦略を紹介します

最近の大規模言語モデル（LLM）の成果により、LLMを使用してさまざまな複雑なタスクを処理するための新しい研究が奨励されており、特にLLMを拡張した自律エージェント（LAA）には最も大きな注目が集まっています。 LAAは、LLMの知能を連続的なアクション実行に拡張することにより、設定と難解な問題の処理においてデータを収集することで優位性を示します。 BabyAGI1は、OpenAI LLM2を使用してタスクを生成し、優先順位付けし、実行するAIパワードのタスク管理システムを提案しています。 LLM APIの呼び出しを許可する人気のあるオープンソースのLAAフレームワークはAutoGPT3です。 ReActは、後続のアクションを生成する前に周囲と対話する最近提案されたLAA技術です。 LAAを作成するための現在のオープンソースのフレームワークはLangchain4と呼ばれます。オリジナルの調査のため、LAAは十分に調査されていません。最初に開始するために最適なエージェントアーキテクチャはまだ特定されていません。 LLMが次のアクションを生成するためにインコンテキスト学習を行うためには、ReActはすでに定義済みの例でエージェントを刺激します。さらに、ReActは、アクションを実行する前に中間思考に従事する必要があると主張します。 ReWOOは、LAAに追加の計画プロセスを導入します。 Langchainは、ゼロショットのツール使用能力を持つReActエージェントを一般化します。最適なエージェント設計は、タスクと対応するLLMバックボーンとの整合性を考慮していない先行研究であまり十分に考慮されていません。第二に、LAAにおける現在のLLMの効果の知識はまだ完了していません。初期の論文では、わずかなLLMバックボーンのパフォーマンスが比較されています。 ReActは、主要なLLMとしてPaLMを使用します。 ReWOOは、エージェントの計画と命令の調整にOpenAI text-DaVinci-003モデルを使用します。一般的なウェブエージェントのために、MIND2WebではFlan-T5とOpenAI GPT3.5/4を比較します。ただし、最近の研究では、異なる事前学習済みLLMを使用したLAAの効果の比較を徹底的に行っているわずかな論文しかありません。比較的最近の記事では、LLMをエージェントとして評価するためのベースラインを発表しています。ただし、エージェントアーキテクチャとそれらのLLMバックボーンを同時に考慮する必要があります。 LAAの研究は、効果と効率の観点から最適なLLMを選択することによって進化しています。第三に、活動がより複雑になるにつれて、多くのエージェントが調整を必要とする場合があります。最近、ReWOOは、推論を観察から分離することでLAAの効果を高めることを発見しました。この研究では、Salesforce Researchの研究者は、特にオープンドメインの状況において、タスクの複雑さが上がると複数のエージェントを調整して単一のジョブを実行することが好ましいと主張しています。たとえば、オンラインのナビゲーションの仕事では、クリックエージェントを使用してクリック可能なボタンと対話し、他のリソースを見つけるために検索エージェントに依頼するかもしれません。ただし、オーケストレーションの効果を検証し、多くの個人を調整する方法を探索する論文はほとんどありません。この報告書では、これらの研究のギャップを埋めるために、LAAのパフォーマンス比較を包括的に分析することを提案しています。彼らは、LLMバックボーンとLAAエージェントアーキテクチャにさらに深く踏み込みます。彼らは、既存の設定からエージェントのベンチマークを作成し、さまざまなLLMバックボーンに基づいたさまざまなエージェントアーキテクチャの機能を評価します。彼らのエージェントベンチマークのタスクは、複数のタスクの複雑さレベルに関連しているため、タスクの複雑さに応じたエージェントのパフォーマンスを評価することが可能です。これらのエージェントアーキテクチャは、現在の設計の決定を徹底的に検証するために作成されています。複数の労働LAAの選択とコミュニケーションを可能にするために、彼らはBOLAA5というユニークなLAAアーキテクチャを提示しています。これには、数多くの協力エージェントの上にコントローラーモジュールが備わっています。この論文の貢献は以下の通りです： • 6つの異なるLAAエージェントアーキテクチャが開発されました。プロンプト、自己思考、および計画から派生したLAAの設計の直感をサポートするために、これらをいくつかのバックボーンLLMと統合しました。また、アクションとの関与能力を向上させるために、多数の孤立したエージェントの能力を向上させるためのマルチエージェント戦略オーケストレーションのためのBOLAAを作成しました。 •…

「Microsoft Azureは、企業向けAIのためのChatGPTをリリースしました」

マイクロソフトAzureは、ChatGPTを導入することにより、エンタープライズAIの大きな飛躍を遂げています。Azure OpenAI Serviceのプレビューで利用できるようになったChatGPTは、企業がネットワーク内で実行できるようにする画期的な進化です。この画期的な進展により、ビジネスは作業体験を向上させ、生産性を向上させ、さまざまな強力な機能を提供することができます。マイクロソフトAzure ChatGPTが企業が人工知能を活用する方法を変革する様子を詳しく見てみましょう。また、IBMはWatsonxプラットフォームを使用して、エンタープライズAIの景観を革新しています。スムーズなワークフローのためのシームレスな統合 ChatGPTがAzure OpenAI Serviceに統合されることで、組織はGPT-3.5やCodexなど、さまざまな高度なAIモデルにアクセスできるようになります。この統合により、1,000以上の顧客が最先端のAIを革新的な方法で活用することができます。ChatGPTはコードブロックの修正やさまざまなタスクの実行能力を持ち、作業プロセスを向上させ、チームの効果的な協力を可能にします。また、マイクロソフトのAI Copilotは、オフィス、GitHub、Bing、サイバーセキュリティを強化することで、ワークフローを向上させます。マイクロソフトのオープンソースのアプローチマイクロソフトは、Azure ChatGPTをプライベートなAzureホスティングでGitHubにアップロードすることにより、新たな地盤を築いています。このアプローチにより、透明性とアクセシビリティが確保され、組織はチャットボットを既存のインフラストラクチャにシームレスに統合することができます。また、Metaはすべての有望なプロジェクトをオープンソース化しています。その理由を知りましょう。 Azureユーザー向けの簡単な展開 Azureを既に使用している企業は、新機能の追加が簡単なプロセスです。GitHubのページには、インストールと展開のための包括的な手順が記載されており、組織は素早くMicrosoft Azure ChatGPTをワークフローに統合することができます。プライベートChatGPTの力を解き放つ ChatGPTの人気は世界的に急速に広がっており、ビジネスユーザーは生産性を向上させるためのポテンシャルをますます活用しています。マイクロソフトのAzureソリューションアクセラレータは、このポテンシャルをさらに活かすためにAIモデルをエンタープライズオプションとして提供しています。このプライベートなChatGPTソリューションは、ユーザーに馴染みのあるチャットボット体験を提供しながら、データのプライバシーとセキュリティを確保します。また、OpenAIは6つのエキサイティングなChatGPTの機能を発表し、ユーザーエクスペリエンスを革新します。 Microsoft Azure…

「Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？特徴とアプリケーション」

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、データを効率的に統合することは重要です。Azure Data Factory（ADF）は、この統合をオーケストレーションするための重要なソリューションです。この記事では、ADFのコアコンセプトとデータワークフローの効率化における役割について紹介し、初心者が現代のデータ管理戦略におけるその重要性を理解するのに役立ちます。 Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？ Azure Data Factory（ADF）は、Microsoft Azureが提供するデータ統合サービスです。ADFを使用すると、ユーザーはデータパイプラインを構築、スケジュール、管理し、さまざまなソースから目的のデスティネーションへのデータの輸送、変換、統合を支援することができます。これにより、ビジネスは統一されたデータインサイトに基づいて的確な意思決定を行うことができます。また、こちらもご覧ください：AWS vs Azure：究極のクラウド対決データ統合の理解異なるソースからデータを統合し、統一されたビューを生成するプロセスをデータ統合と呼びます。これにより、組織は的確な意思決定を行うための意味のある洞察を得ることができます。Azure Data Factoryは、この複雑なタスクを簡素化し、さまざまな起源からのデータを統一された形式に統合することを容易にします。 Azure Data Factoryの機能と機能 Azure Data Factory（ADF）には、ビジネスがデータワークフローと統合手順をより効果的に管理するための多くのツールと機能があります。以下はADFの重要な機能のリストです：…

「AIが顧客がAmazonでより良いショッピングをするのを支援している方法」

顧客のレビューは、オンラインショッピングの基盤となり、購入前に貴重なインサイトを提供することで、購入者に力を与えています。電子商取引の先駆者であるAmazonは、顧客のレビュー体験を常に進化させてきました。1995年に製品の意見の概念を導入し、高度なAI技術を実装するまで、Amazonはショッピングの旅を向上させることに取り組み続け、オンラインの選択方法を形作り続けています。また読む：Amazon、AI検索で「一世代に一度の変革」を実現する予定顧客の力を引き出す旅 Amazonの顧客のレビューとの旅は1995年に始まり、顧客が製品についての率直な意見を述べるという革新的なコンセプトを紹介しました。最初は懐疑的に受け取られましたが、この機能はやがてオンラインショッピングの基本的な要素となりました。それによって顧客はお互いの経験から学び、本物のフィードバックに基づいて判断することができました。また読む：AI搭載の検索でショッピングを革新したInstacart：Ask Instacartに会いましょうレビューの継続的な進化 Amazonは長年にわたり、レビューシステムを大幅に改善してきました。製品を包括的に理解するために、レビュータイトル、写真、動画などの機能を導入しました。2019年にはスターレーティングシステムが追加され、より幅広いレビュアーを巻き込むことができるようになりました。その目標はプロセスを簡素化し、意見の共有をよりアクセス可能にすることです。レビューにおけるAIの力最近、Amazonは生成AIの潜在能力を活用して、顧客のレビュー体験をさらに向上させています。AI技術の進歩により、AmazonはAIによって生成されたレビューハイライト機能を開発しました。この機能は、顧客のレビューの本質を簡潔な段落にまとめ、共通のテーマや感情を反映させることができ、ショッピングをする人々が製品の属性を迅速に把握することができます。また読む：GoogleがAIニュースライター「Genesis」をリリース AIによる生成レビューハイライトの理解 AIによって生成されたレビューハイライト機能は、詳細なレビューに入る前に情報を求める顧客に対して、迅速な洞察を提供します。この機能は、米国の一部のモバイルショッパーに提供されています。レビューで頻繁に言及される主要な属性や感情を抽出し、簡単に表示します。たとえば、顧客が製品の使いやすさについて興味がある場合、その特定の属性をタップして関連するレビューにアクセスすることができます。また読む：Google ChromeがAIによる記事の要約を表示し、簡単な読書を実現真正性と信頼性の維持革新は重要ですが、Amazonはレビューエコシステムの真正性と信頼性を堅持しています。この電子商取引プラットフォームは、コミュニティガイドラインを施行し、真実で関連性のあるレビューを確保しています。Amazonの機械学習モデルと人間のモデレーターは、これらのガイドラインを守り、顧客を誤解させる偽のレビューを防止するために協力しています。未来の一端 AmazonのAIモデルが進化して学んでいくにつれて、AIによる生成レビューハイライト機能は、さらに多くのカテゴリや顧客に拡大する予定です。テクノロジーを活用してショッピング体験を向上させるという同社の取り組みは、小売業界を形作る上で重要な使命であることが明らかです。また読む：Amazon、生成AIとソフトウェア開発を革新する画期的なAIツールを導入私たちの意見 Amazonは顧客のレビューを紹介し、AIによる生成レビューハイライトの力を活用するまでの旅を通じて、数百万人の顧客のショッピング体験を向上させるという執念深い追求を見せています。AIの潜在能力を活用することで、Amazonは製品の評価を簡素化し、顧客が自信を持って購入する決定をすることを支援しています。この電子商取引の巨人が進化し続ける中で、顧客中心のイノベーションがその使命の核心であることは明らかです。

「pandasのCopy-on-Writeモードの深い探求-パートII」

最初の投稿では、Copy-on-Writeメカニズムの動作方法について説明しましたコピーがワークフローに導入されるいくつかの領域を強調していますこの投稿では、これを確実にする最適化に焦点を当てます...

「Tabnine」は、ベータ版のエンタープライズグレードのコード中心のチャットアプリケーション「Tabnine Chat」を導入しましたこれにより、開発者は自然言語を使用してTabnineのAIモデルと対話することができます

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. Tabnineは、そのベータ版であるTabnineチャットを含む、AIパワードのコード補完ツールに新機能を発表しました。これは、開発者の統合開発環境（IDE）とシームレスに統合できるエンタープライズグレードのコード中心のアプリケーションです。このアプリケーションは、説明可能な既存のコードの使用、コードリポジトリの検索、自然言語の仕様に基づいた新しいコードの生成などの機能を拡張します。Tabnineチャットの主なハイライトの1つは、セキュリティとコンプライアンスへの強い焦点です。この機能は、さまざまなエンタープライズの要件に対応し、プライベートなコードベース、許可されたオープンソースコード、およびスタックオーバーフローのクエリを保護します。モデルは許可されたライセンスのオープンソースコードのみでトレーニングされており、コードベース情報に関する懸念が排除されています。Tabnineチャットのフロントエンドは、Reactアプリケーションであり、現在はVSコードとJetBrains IDEで利用可能であり、すべてのプログラミング言語をサポートしています。いくつかの特徴がその重要性を強調しています：セキュリティとコンプライアンス：Tabnine環境は、コードのプライバシーとセキュリティを確保します。仮想プライベートクラウドまたはオンプレミスのセットアップを使用した分離された展開環境を容易にし、安全性と機密性を優先します。コンテキストの統合：TabnineチャットはIDE内で動作するため、開発者の進行中のコードと統合します。リポジトリの統合：Tabnineエンタープライズユーザーは、このアプリケーションにリポジトリをリンクすることができます。内部API、ライブラリ、およびサービスの大規模なセットを持つ組織は、内部リポジトリをTabnineチャットに接続することで生産性を向上させることができます。 Tabnineチャットのベータフェーズの到来により、開発者はコーディングの変革の最中にいます。開発者とコードの間でシームレスな会話を実現するパイオニアとして、Tabnineチャットが際立っています。近い将来、Tabnineエンタープライズおよびプロユーザーへのさらなる拡大により、高度なコーディングインタラクションに対する興奮が生まれます。

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