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poolsideとは何ですか？
poolsideでは、未来のソフトウェアは人工知能の進歩と密接に関係していると考えています。AI分野のリーダーとして、私たちはソフトウェア工学のために特別に設計された基盤モデルの開発に注力しています。これらのモデルは洗練されているだけでなく、ソフトウェア工学のタスクで優れた性能を発揮するように設計されています。私たちの独自の方法論は、モデルが最良の開発者のように学ぶことを可能にし、試行錯誤を通じてあいまいさを効果的にナビゲートし、最適なソリューションを提供します。
私たちのコミットメントは、単にAIツールを提供するだけにとどまりません。私たちは、ユーザーがデータとモデルの完全な所有権を持つことを保証することによって、ユーザーの力を引き出すことに優先順位を置いています。従来のAIツールは、サードパーティのインフラストラクチャを介して流れるため、機密データが危険にさらされますが、poolsideはモデルが直接あなたの環境内に展開されることを保証します。このアプローチにより、データは安全に保たれ、組織の境界を越えることはありません。このようなプライバシーと主権は、データセキュリティとコンプライアンスが最重要である金融、医療、テクノロジーなどの高度に規制された業界において特に重要です。
私たちのビジョンの核心には、洗練されたソフトウェア工学を通じて人工一般知能（AGI）を達成するという願望があります。ソフトウェア開発に内在する複雑さに取り組むことが、人間の知能の認知プロセスを反映していると考えています。これにより、人間レベルのAIへのタイムラインが加速されます。この取り組みは単なるイノベーションを超えており、AIが教育、医療、科学研究などの分野で重要なサービスのアクセス性と手頃さを向上させる未来を構想することによって、具体的な社会的利益を生み出すことを目指しています。
私たちの基盤的アプローチは、AIを通じてソフトウェア開発者の能力を向上させることにあります。私たちは、民主化されたソフトウェア開発プロセスを促進するために、最も先進的なAIモデルを作り出すことに努めています。私たちのビジョンは、ソフトウェア開発の風景を主に人間主導のメカニズムから、AIが知的ソフトウェア作成において主要な役割を果たすものに変えることです。
私たちの中心戦略の一つは、実世界のコードから派生したトレーニングデータセットを合成データとともに構成することです。この包括的なトレーニングアプローチにより、私たちのAIモデルは必要な学習経験を持っており、ユーザーの相互作用やフィードバックに基づいて継続的な学習と適応が行われることによって、ソフトウェア開発における進歩を促進します。
私たちの基盤的AIモデルは厳密に管理されており、開発プロセス全体にわたるアカウンタビリティを確保しています。開発者のインターフェースは、IDE拡張とワークフローを含み、既存の環境にシームレスに統合され、ターミナルからエージェントに至るまで開発エコシステム全体に知性を流れさせます。
さらに、poolsideは企業がAIをより効果的に活用できるよう能力を拡張しています。私たちは、テキサスに最新のAIキャンパスを構築する計画を含むプロジェクトのホライゾンに関する最近の発表に興奮しています。これは、最先端のAI技術を先駆けるという私たちのコミットメントを強化するものです。最前線のAI研究所として位置づけられた私たちは、基盤モデルを継続的に改善し、これらのモデルを構築する際の隠れたエンジニアリングを検討して、ソフトウェアの生産方法—安全に、知的に、そしてスケールしながら—を革命的に変えていきます。
私たちの最新の進展には、モデルのアーキテクチャだけでなく、AI駆動のソフトウェアの生産プロセス全体を革新するモデルファクトリーの導入が含まれます。この取り組みは企業にとって重要であり、特定のコードベースに対して厳密にトレーニングされたAIモデルを利用可能にします。クライアントチームに前方配置された研究エンジニアを組み込むことにより、開発プロセスが効率的でかつ企業の目標と整合することを保証します。
私たちの特徴は、クライアントが自身のデータとモデルの所有権を維持できるようにする力を与える哲学です。これにより、競争力がさらに強化されます。私たちのモデルがコードを書く、インフラを変更する、アプリケーションを生産に出荷するにつれて、所有権を保障することが交渉できないものになります。このプライベートな知性への焦点は、急速に進化する技術の風景での主権を育むために不可欠です。
私たちは、組織がpoolsideと協力して、革新的な技術だけでなく、AIを自社のソフトウェア工学プロセスの安全で不可欠な要素にする変革の旅に乗り出すことを招待します。私たちのモデルは、開発プラクティスを再定義し、チームがアジャイルで効果的なイノベーションに必要な最先端のツールを備えることを目的としています。
利点と欠点
利点
- ユーザー環境内で完全にモデルを展開することで、プライベートなインテリジェンスを提供します。
- ソフトウェアエンジニアリングに焦点を当て、専門的なトレーニング手法を通じてモデルの精度を向上させます。
- ライセンス問題に対する堅牢性を高めるために、モデルのトレーニングを改善する合成データを生成します。
欠点
- ユーザーに対して透明性がない可能性のある独自の方法に依存しています。
よくある質問
現在、価格情報は利用できませんので、poolsideのウェブサイトをご確認ください。
最新の情報によると、残念ながらこのツールには現在生涯契約がないようです。
poolsideは、データのプライバシーとセキュリティを最優先に考え、AIモデルをすべてお客様のインフラ内で展開しています。これにより、データやコードがセキュリティの境界を越えることはありません。これは、金融サービスや防衛などの規制の厳しい業界にとって特に重要です。さらに、poolsideはすべてのトレーニングデータにおいて厳格な安全審査とプライバシー保護を実施しており、モデルのトレーニング前に個人を特定できる情報（PII）や機密データが除去されることを保証しています。
プールサイドは、ソフトウェアエンジニアリング専用に設計された独自のAIモデルを提供しており、試行錯誤を通じて学習する技術を活用しています。これらのモデルは、複雑なコーディングタスクのナビゲート、アーキテクチャの理解、既存の開発プロセスとの統合といった機能を提供します。さらに、プールサイドは合成データ生成と実世界のフィードバックに重点を置いており、モデルが継続的に改善することを可能にし、企業の特有のニーズに対応しています。
はい、poolsideは柔軟性を考慮して設計されており、さまざまな環境や開発ツールにシームレスに統合することができます。IDEs、ターミナル、APIなど、複数のインターフェイスでAI機能を提供し、開発者が好みのインターフェイスでその知能を活用できるようにしながら、制御やセキュリティを損なうことはありません。
poolsideは、特に金融サービス、防衛、テクノロジーなどの厳しく規制された業界に有益です。しかし、小売業やシステムインテグレーターにも対応しています。機密データを保護しながらソフトウェア開発の効率を向上させるその能力は、安全にAIを活用して革新を目指すすべての組織に適しています。
コード実行フィードバックからの強化学習（RLCEF）は、Poolsideの独自技術であり、モデルのトレーニングに使用されます。この技術により、モデルは実世界のソフトウェアタスクから学ぶことができ、実行結果に基づいてコーディングパターンを継続的に生成・検証します。この方法は、モデルの精度を向上させるだけでなく、ソフトウェア開発における人間の推論に沿った関連性のある学習を確保します。
poolsideを使用して自分のモデルを所有するということは、すべてのAIモデルがあなたのインフラ内で構築され、展開されることを意味します。これにより、データと知的財産に対する完全な制御を維持できます。このアプローチは、第三者によるデータ処理に伴うリスクを最小限に抑え、モデルを組織の特定のニーズやシステムに密接に合わせることで競争上の優位性を提供します。
poolsideでは、新しいユーザー向けに包括的なサポートを提供しており、AIスタックをあなたの環境に実装するための詳細なドキュメントやガイダンスを含んでいます。また、ユーザーは特定のニーズについて直接ウェブサイトを通じてお問い合わせいただき、スムーズな統合プロセスを確保することもできます。具体的なサポートサービスは異なる場合があるため、最新情報については公式サポートページを訪れることをお勧めします。
poolsideは、高い準拠とセキュリティ基準を維持することにコミットしています。その証拠として、徹底した準拠文書と監査プロセスがあります。同社は、信頼センターを通じて透明性を提供しており、さまざまな業界における準拠に必要な認証やテストレポートを詳述しています。poolsideの使用を検討している組織は、これらの文書を確認することで、自社のセキュリティおよび準拠要件との整合性を確保できます。
