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OpenTinkerで始める強化学習基盤：Foundation ModelsのためのRL-as-a-Service実装ガイド
OpenTinkerでLLM・VLMの強化学習環境を構築する方法をエンジニア向けに解説し、実装の要点を紹介します -
GPT-1からGPT-5.2までの特殊トークン解説：LLMの内部構造を理解してプロンプトを最適化する
GPT-1からGPT-5.2までの特殊トークンを解説。エンジニア向けにLLMの内部構造を理解し、プロンプト最適化に活用する方法を紹介 -
Amazon Bedrock AgentCoreでAIエージェントを本番運用する：品質評価とポリシー制御の実装ガイド
Amazon Bedrock AgentCoreでAIエージェントの品質評価とポリシー制御を実装する方法をエンジニア向けに解説 -
Snowflake Cortex Analystで実現するText-to-SQL：セマンティックモデル設計の実践ガイド
"エンジニア向けCortex Analyst実装ガイド。Text-to-SQL精度向上の方法" -
Model Context Protocol（MCP）でAIエージェントを拡張する実践ガイド：Claude・ChatGPT対応
開発者向けMCP実装ガイド。AIエージェントにカスタム機能を追加する手順をClaude・ChatGPT対応で解説 -
Fun-ASRで始めるローカル音声認識：日本語対応の高精度音声文字起こしを実装する
エンジニア向けにFun-ASRを使ったローカル音声認識の導入方法を解説。日本語対応の高精度文字起こし実装ガイド -
Anthropic Skillsで始めるAIエージェント開発：Tool Useとの違いと実装パターン
Anthropic SkillsとTool Useの違いをエンジニア向けに解説。AIエージェント開発の実装パターンガイド -
Pydantic v2のバリデーション設計：型安全なAPIとLLMアプリケーションの実装パターン
PythonエンジニアのためのPydantic v2バリデーション設計。APIとLLMアプリの型安全な実装パターンを解説 -
MixLMでRAGのリランキングを高速化する実装ガイド：検索精度と速度を両立させる手法
MixLMでRAGのリランキングを高速化する方法をエンジニア向けに解説。検索精度と速度を両立させる実装ガイド -
Feature Flagの設計と運用：本番環境での安全なリリース管理を実現する実装パターン
Feature Flagの設計から運用までをエンジニア向けに解説。安全なリリース管理と段階的ロールアウトの実装パターンを紹介
