Standard Post with Image

ねぇ開発者さん!Codex CLI や Aider で AIにコーディング手伝ってもらおうぜ

こんにちは 👋 もしこんな風に思ったことがあるなら… 「コード、誰かに “ここ直して” って話すだけでできたら最高なのに…」

Read More
Standard Post with Image

เฮ้! มาใช้ AI ผู้ช่วยโค้ดอย่าง Codex CLI กับ Aider กันเถอะ

สวัสดีครับ/ค่ะนักพัฒนา 👋 ถ้าคุณเคยรู้สึกว่า… "อยากมี junior dev ที่เราพิมพ์บอกได้เลยว่า อยากให้แก้ตรงนี้ เพิ่มตรงนั้น"

Read More
Standard Post with Image

Yo Dev! Here’s How I Use AI Tools Like Codex CLI and Aider to Speed Up My Coding

Hey there 👋 If you’re anything like me, you’ve probably been drowning in code at some point, thinking, “Man, I wish I had a junior dev I could just tell what I want done…” Well — good news — you kinda do now.

Read More
Standard Post with Image

正しい方法でAIと共にコーディングする

🔹 はじめに AIはソフトウェア開発の世界を大きく変えています。現在では Codex、GitHub Copilot、NeovimやVSCodeのAIプラグイン などのツールを使えば、関数の自動補完、ボイラープレートの生成、さらには難解なエラーメッセージの解説までしてくれます。

Read More
Standard Post with Image

การทำงานร่วมกับ AI ในการเขียนโค้ดอย่างถูกวิธี

🔹 บทนำ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราเขียนซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง ทุกวันนี้มีเครื่องมืออย่าง Codex, GitHub Copilot และปลั๊กอิน AI ใน Neovim/VSCode ที่สามารถช่วยเติมโค้ดอัตโนมัติ สร้างโครงร่างโปรเจ็กต์ หรืออธิบาย error message ที่ซับซ้อนได้

Read More
Standard Post with Image

Working With AI in Coding the Right Way

🔹 Introduction Artificial intelligence is transforming software development. Today, tools like Codex, GitHub Copilot, and LLM-powered editors such as Neovim and VSCode integrations can autocomplete entire functions, generate boilerplate, or even explain cryptic error messages. For many developers, it feels like having an extra set of hands on the keyboard.

Read More
Standard Post with Image

最適なLLMモデルの選び方: Instruct・MLX・8-bit・Embedding

LLM(Large Language Model)の選択は、目的・ハードウェア・効率性の要件 によって変わります。 すべてのモデルが同じ用途向けではありません。あるものは チャットやアシスタント に、あるものは Mac(Apple Silicon)向け最適化 に、あるものは 軽量化(量子化) に、そしてあるものは セマンティック検索 に適しています。

Read More
Standard Post with Image

วิธีเลือกโมเดล LLM ที่เหมาะสม: Instruct, MLX, 8-bit และ Embedding

การเลือกโมเดล LLM (Large Language Model) ที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับ เป้าหมายการใช้งาน ฮาร์ดแวร์ และความต้องการด้านประสิทธิภาพ เพราะแต่ละโมเดลถูกออกแบบมาแตกต่างกัน: บางตัวเหมาะกับ แชทและผู้ช่วย, บางตัวเหมาะกับ การทำงานบนเครื่องแมค (Apple Silicon), บางตัวเหมาะกับ การใช้งานแบบประหยัดทรัพยากร, และบางตัวใช้สำหรับ การค้นหาความหมาย (semantic search)

Read More
Standard Post with Image

How to Select the Right LLM Model: Instruct, MLX, 8-bit, and Embedding Models

Choosing the right Large Language Model (LLM) depends on your goal, hardware, and efficiency requirements. Not all models are built for the same purpose: some are tuned for chat, some for local optimization, some for lightweight inference, and others for semantic search.

Read More
Standard Post with Image

ローカル LLM モデルを日常業務で活用する方法

生産性向上・データ保護・コスト削減を、自分のコンピュータ上で動く AI で実現

Read More
Standard Post with Image

วิธีใช้โมเดล LLM แบบรันในเครื่อง (Local LLM) ในการทำงานประจำวัน

เพิ่มประสิทธิภาพ ปกป้องข้อมูล และลดค่าใช้จ่ายด้วย AI ที่รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง

Read More
Standard Post with Image

How to Use Local LLM Models in Daily Work

Boost productivity, protect privacy, and cut costs by running AI locally.

Read More
Standard Post with Image

EmbeddingモデルとLLMを組み合わせて、より賢いAIアプリを作る方法

最近では 大規模言語モデル(LLM)、たとえば GPT-4、Llama-3、Qwen2.5 などが大きな注目を集めています。 しかし、LLMをあなた独自のデータで効果的に活用するには、もう一つのモデル — Embeddingモデル — が必要です。

Read More
Standard Post with Image

วิธีใช้โมเดล Embedding ร่วมกับ LLM เพื่อสร้างแอป AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ทุกวันนี้ โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, Llama-3 หรือ Qwen2.5 เป็นที่พูดถึงอย่างมาก แต่ถ้าคุณต้องการให้ LLM ทำงานกับข้อมูลของคุณได้จริง คุณจะต้องใช้โมเดลอีกชนิดหนึ่งควบคู่กันไป นั่นคือ โมเดล Embedding

Read More
Standard Post with Image

How to Use Embedding Models with LLMs for Smarter AI Applications

In today’s AI landscape, Large Language Models (LLMs) like GPT-4, Llama-3, or Qwen2.5 grab all the headlines — but if you want them to work with your data, you need another type of model alongside them: embedding models.

Read More
Standard Post with Image

連続素材欠陥検出用スマートビジョンシステム

漁網、繊維などに対応するスケーラブル検査ソリューション

Read More
Standard Post with Image

ระบบกล้องอัจฉริยะสำหรับตรวจหาข้อบกพร่องของวัสดุต่อเนื่อง

โซลูชันตรวจสอบแบบขยายขนาดได้ สำหรับอวนประมง สิ่งทอ และอื่นๆ

Read More
Standard Post with Image

Smart Vision System for Continuous Material Defect Detection

Scalable Inspection Solution for Fishing Nets, Textiles, and More

Read More
Standard Post with Image

ラインスキャン + AI で作るリアルタイム欠陥検出システム(汎用設計ガイド)

TL;DR(要点まとめ) フィルム、紙、織物、ワイヤー、チューブ、金属板などの連続移動物に最適 設計初期に決めるべき:視野 (FOV)、最小検出サイズ、搬送速度、作業距離 (WD) レンズの焦点距離で視野を決定。小さな欠陥には3〜5ピクセル以上必要 エンコーダでラインスキャンの縦軸スケールを安定化=正確な寸法計測とAI認識が可能 一般的なフロー:カメラ → タイル化 → 前処理 → 欠陥検出(CVまたはML) → UI/出力/記録 **絞り(f値)**は f/5.6 からスタート(照明次第で調整)

Read More
Standard Post with Image

สร้างระบบตรวจจับความเสียหายแบบเรียลไทม์ด้วยกล้อง Line-Scan + AI (แนวทางนำไปใช้ได้หลายอุตสาหกรรม)

TL;DR เหมาะกับการตรวจจับสิ่งที่เคลื่อนที่ เช่น ฟิล์ม กระดาษ สิ่งทอ ลวด ท่อ แผ่นเหล็ก ฯลฯ เริ่มจากกำหนด: ระยะการมองเห็น (FOV), ขนาดตำหนิที่เล็กที่สุด, ความเร็วของสายพาน, ระยะทำงาน (WD) เลือกเลนส์ให้ระยะทำงานและมุมมองครอบคลุมชิ้นงาน ใช้ Encoder เพื่อล็อคอัตราส่วนพิกเซลให้เที่ยงตรง Pipeline: กล้อง → ดึงภาพ → แบ่ง Tile → ปรับแต่ง → ตรวจจับ (CV/ML) → แจ้งเตือน/แสดงผล/เก็บข้อมูล เริ่มที่ f-number ≈ f/5.6 เพื่อบาลานซ์ความลึกของภาพและความสว่าง

Read More