[7月 2026] AI コミュニティ — 活動のハイライトと成果
Google AI コミュニティの 1 か月間にわたる成果を共有したいと考えています. コミュニティメンバーの皆様の多大な努力と献身に感謝いたします. 苦労せずに, ここ ...
Gemini CLI と Google ADK を使用して AI エージェントを構築およびデプロイする方法: あ
Vibe コーディングのステップバイステップ ガイド簡略化, Google の Codelab Agentverse による実践ガイド: シャドウブレードのコーデックス, ビルド自体に焦点を当てます。📂 すべてのコマンドはここから ...
Google反重力 2.0 + ジェミニ 3.5 フラッシュ: コーディングする AI, テスト, そして船 - あなたなしで.
反重力 2.0, 反重力 CLI と Gemini 3.5 Flash の簡単な説明Geeta Kakrani 著 | Google AI および TPU Developer ExpertGoogle I/O を使用する場合 2026 追求してきた, あなたが知っている....
最適なトルコ語サブワード戦略 II: WordPiece がトルコ語の形態学から学んだこと
トルコ語は形態学に寛大です. 単一の補題は長い曲面形式に成長する可能性があります - 場合, 所持, 時制/アスペクト, 証拠...Google 開発者エキスパートについて詳しく読む »
メタ広告のディープファネル最適化のための階層的な関心表現の探求
Hierarchical Interest Representation is a research area for Meta Ads. We’re exploring an upstream representation layer over the universe of Ads entities – users, advertisers, pro...
リールフレンズ: 数十億規模のソーシャル ディスカバリーを構築する
一見して, 新しいフレンドバブル機能は非常にシンプルに見えます. 友達が見て反応したリールが強調表示されます. しかし、時には単純に見える機能も....
ループスミス: クローズドループ AI エンジニアリング — 自己修正パイプラインの自律/目標実行…
ループスミス: Closed-Loop AI Engineering — Autonomous /goal Execution for Self-Correcting Pipelines on Antigravity 2.0Stop prompting the agent turn by turn. Hand it an objective, ...
Google ADK を使用した BigQuery の管理, MCP, クラウドラン, ストリームライト, および OIDC 認証
Google ADK を使用して本番環境に対応した会話分析プラットフォームを構築, BigQuery MCP, ストリームライト, Cloud Run と OIDC 認証 Google 開発者エキスパートの詳細を読む »
ラビリンス 1.1: エンドツーエンドの暗号化バックアップの信頼性をさらに高める
バージョンを紹介しています 1.1 迷宮の, メッセンジャー内のメッセージと履歴を保護する暗号化ストレージ システムとプロトコル. ラビリンス 1.1 エンドの信頼性が向上します。.
TPU が 2 つに分割され、AI インフラストラクチャのすべてが変わります
ジータ・カクラニ著 | Google AI 開発エキスパートあなたがレストランを経営していると想像してください. 彼らには何年もの間、食材の調達を担当するシェフがいました, 準備中, 料理, サービングとクリア...
エンドツーエンドの暗号化と検証可能性の保証を備えた WhatsApp での詐欺アラートの構築方法
WhatsApp is committed to helping people stay safe while protecting the privacy of their messages. As scam tactics evolve — from impersonation to social engineering to AI-generated...
[チュートリアル] Google ADK を使用したマルチエージェント旅行プランナーの構築
ほとんどの旅行アプリは人気と利便性を重視して設計されています, ユーザーを混雑した場所に誘導することが多い, このチュートリアルでは、その方法を学びます。 ...
オープンソースのカーネル スケジューラを使用したメタ広告サービスの最新化
At Meta's scale, even a few milliseconds of latency degradation can have a significant negative impact on ad performance. When a Linux kernel upgrade threatened to reduce latency a...
角度信号フォームのチュートリアル (v22)
角度波形のチュートリアル (v22)Angular でフォームを作成した場合, 二つの古い道を知っている. テンプレート駆動型のフォームは高速です, でも種類が少ない….
GEMトレーニング: Meta が LLM スケールの広告基盤モデルの効率を倍増させた方法
Meta’s Generative Ads Recommendation Model (GEM), the foundation model behind ads recommendations across Instagram and Facebook, now trains at LLM scale on several thousand of the...

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