Every time an agent takes a step, it re-reads its entire context before acting. Here is how prompt caching for OpenAI models on Amazon Bedrock lets your agent remember, cutting input cost and latency without resending the same tools, instructions, and history every turn.
Googleの最新のAIクエストによる神経科学のレッスン「Polar Peaks」で、AIリテラシーを学びましょう。
SAP SEは本日、開発者向けの年次カンファレンス「TechEd」において、人工知能に関する一連のイノベーションを発表しました。これにより、JouleアシスタントソリューションおよびBusiness AIプラットフォームが強化され、テーブル形式のデータに基づく基礎モデルも搭載されます。Joule Workの新たな機能は、AIエージェントの効率性向上とオープンプロトコルとの相互運用性を実現します。このうち、Model Context Protocol […] この記事の掲載元はSiliconANGLEで、SAPがよりスマートでガバナンスされたJouleエージェントにより自律型企業への取り組みを一段と推進していることを伝えています。
# [2.46.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@2.46.0) (2026-10-27) ### 不具合修正 * アーティファクトのダウンロードボタンにファイルタイプのツールチップを追加 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 実行:読み取りを確認 — Assistant の実行で読み取りが行われる ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 設定された AI トランスポート経由で Assistant モデルへの呼び出しを送信 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * カスタム OAuth2 スコープを許可 ([#41249](https://github.com/n8
We're at the start of a major effort to speed up drug development with Claude. Over the past several months, our scientists have engaged in deep research partnerships with six organizations developing new medicines.
サイバーセキュリティ業界は、強力な最先端のAIモデルが両刃の剣であることを認識しつつあります。企業はこうしたモデルを活用することで、ソースコードやシステム構成における脆弱性をかつてない速さで特定できます。しかし、悪意ある攻撃者も同様にこれを実行できることが判明しています。AIモデルがサイバーセキュリティを新たな局面へと押し上げた好例として、… AIモデルがサイバーセキュリティを新たな局面へと押し上げた好例として、… 記事「両刃の剣：AIはシステム保護を一層強化する一方で、悪意ある攻撃者に新たな脆弱性をもたらす」は、SiliconANGLEにて最初に公開されました。
# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0) (2026-10-27) ### 不具合修正 * アーティファクトのダウンロードボタンにファイルタイプのツールチップを追加 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 実行の読み込みを確認：アシスタントの実行で読み込みが行われる ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 設定されたAIトランスポート経由でアシスタントモデルへの呼び出しを送信 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * カスタムOAuth2スコープを許可 ([#41249](https://github.com/n8n-
tests : speed up tensor data generation and model saving (#31145) * tests : speed up tensor data generation and model saving Refactor save_models to create only the model, not a llama_context, which is not needed for saving. Replace the slow std::normal_distribution draw with a splitmix64 + box-muller normal generator. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) * tests : use a shared pool of normal draws for tensor data Generate a pool of normal draws once with std::mt19937 and std::normal_distribution, then have every tensor copy a cyclic slice of it instead of running a per-tensor box-muller. The name-keyed slice selection keeps the draw deterministic. Assisted-by: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studi
AnthropicのS-1届出書は数百ページに及び、多くの財務情報が省略されています。「Anthropicは投資家に対してさらに多くの情報を開示する義務があります」と、あるアナリストはWIREDに語っています。
The footage looks okay, as long as you're not seeking artistry, inspiration, or human interest.
