Sergio De Simone

1 week ago | infoq.com | Sergio De Simone

Two recent papers from Anthropic attempt to shed light on the processes that take place within a large language model, exploring how to locate interpretable concepts and link them to the computational "circuits" that translate them into language, and how to characterize crucial behaviors of Claude Haiku 3.5, including hallucinations, planning, and other key traits.

2 weeks ago | infoq.com | Sergio De Simone

InfoQ ホームページ ニュース OpenAIがカスタムエージェント開発用の新しいAPI、SDK、ツールを発表 原文リンク(2025-03-16) OpenAIが新しいResponses API、Agent SDK、可観測性ツールを発表した。これらは本番対応エージェントを作成する際に直面する課題、例えばカスタムオーケストレーションの構築や、複雑な多段階タスクにおけるプロンプトの反復処理に対応するためのものだ。 OpenAIは高度な推論能力やマルチモーダルインタラクションなどの先進的な機能を活用して複雑なタスクを実行するエージェントが、近い将来、産業全体で生産性を向上させる重要な存在になると述べている。OpenAIによって発表された新しいツールは、開発者がOpenAIプラットフォームを使ってエージェントワークフローを簡単に構築できるようにすることを目的としている。 Responses APIはチャット補完機能とアシスタント機能を組み合わせており、新しいプロジェクトではChat Completions APIやAssistants APIよりも優先されるべきである。...

2 weeks ago | infoq.com | Sergio De Simone

Conducted between December 2024 and January 2025, the State of React Native 2024 Survey collected insights from around 3,500 React Native developers to capture the current state of key tools and technologies in the React Native ecosystem and help developers make better decisions, explains Software Mansion software engineer Bartłomiej Bukowski, who curated the survey.

3 weeks ago | infoq.com | Debasish Ray Chawdhuri |Sergio De Simone

Secure Multi-Party Computation (SMPC) lets multiple parties compute a function together without sharing their individual inputs, ensuring privacy and accuracy in scenarios where trust is limited. SMPC is used in various industries, including J.P. Morgan’s confidential trade matching, Google’s secure cloud computations, Apple’s Private Set Intersection, and international medical research collaborations.

4 weeks ago | infoq.com | Sergio De Simone

Thanks to the right mix of workflow automation and large language models, Airbnb significantly accelerated the process of updating their codebase to adopt React Testing Library (RTL) and converted nearly 3.5K React test files originally using Enzyme. When applying LLMs to code generation, success depends on several variables, including the prompt you use to describe the task and the context you provide, which may include source files, examples, validation errors, guidelines, and more.