「報酬こそがすべて：LLMはin-context強化学習器である」の概要
「報酬こそがすべて：LLMはin-context強化学習器である」の概要エグゼクティブサマリー本研究は、大規模言語モデル（LLM）が、モデルのパラメータを更新することなく、推論時に強化学習（Reinforcement Learning, RL）を実行できるという驚くべき
品質の安定化やコストの見える化、属人化を防ぐ運用ドキュメントの作り方など、伴走で得られる効果と具体例をブログで毎週紹介しています。
よくある質問を取り上げ、導入前の疑問を先回りで解決します。Runbookのサンプルは https://prompthing.co.jp/downloads/ で確認でき、続くセクションでQA形式の回答をご覧いただけます。
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PlaywrightからWordPress REST APIを用いた自動投稿テストです。
問題提起: AIエージェントがコードを量産する時、開発はどこで壊れるのか私たちは今、かつてない生産性のボーナスタイムにいる。AIエージェントは仕様からコードを起こし、修正し、テストを書き、ドキュメントまで吐き出す。タスクを投げれば、数分後には見栄えのよい成果物が並ぶ。一見
REST API 経由での公開テスト投稿です。
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