Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
aigame & webllm
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
oggata
February 24, 2025
Technology
97
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
aigame & webllm
oggata
February 24, 2025
More Decks by oggata
See All by oggata
セルから世界へ ------Life Gameからパックマン、そしてWorld Modelまでの世界生成シミュレーション入門
oggata
0
390
MESAワールドモデルとマルチエージェントによる人間行動シミュレーション :仮想から現実世界への架け橋
oggata
0
28
ecological_niche_reward_function_v3
oggata
0
14
NextGen Chore
oggata
0
16
MESA_MINI_DINOv2_Pipeline
oggata
0
15
Self-Introduction
oggata
0
33
Gaming & PhisicalAI
oggata
0
69
savanna_sim.py
oggata
0
8
Beyond LLM:世界モデルが切り拓くフィジカルAIの時代
oggata
0
37
Other Decks in Technology
See All in Technology
公式ドキュメントの歩き方etc
coco_se
1
120
Multicaで30個のミニプロジェクトをAIエージェント運用して見えてきたこと
eiei114
0
540
大量データに対しても、生成AIを用いてリーズナブルにデータ加工をしたい!Databricksのai_queryについて調べてみた
kamoshika
1
230
「休む」重要さ
smt7174
2
240
Vポイント分析基盤におけるデータモデリング20年史
taromatsui_cccmkhd
3
230
複数プロダクトで進めるAI機能実装 ── 実践から得たリアルな学びとロードマップ実現への挑戦 / AICon2026_yanari
rakus_dev
0
230
[2026-07-15] AI Ready なはずだったアーキテクチャと、見えてきた課題・次に目指す状態
wxyzzz
11
4.1k
AIとハーネスで育てるトランスコンパイラ / 20260722 Yasushi Katayama
shift_evolve
PRO
0
380
“それは自分の仕事じゃない"を越えて行け
yuukiyo
1
490
データエンジニアリングとドメイン駆動設計
masuda220
PRO
8
1.3k
マルチアカウント環境でSecurity Hubの運用、その後どうなった? / SRE NEXT 2026 miniLT会
genda
0
110
キャリアLT会#3
beli68
0
150
Featured
See All Featured
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
290
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.9k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.4k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
350
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
300
Navigating Team Friction
lara
192
16k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
13k
Transcript
AIGAME X WEBLLM AIGAME X WEBLLM Play
RETRO AGENT SDK RETRO AGENT SDK https://oggata.github.io/retro-agent-sdk
AI X GAME AI X GAME
バズったら、 OPENAIの料金が 高くなる… バズったら、 OPENAIの料金が 高くなる…
マインクラフトで前方に 100x100x100のサイズでコン クーとの構造物を作るコマンド は? /fill ~ ~ ~ ~100 ~100
~100 concrete LOCAL LLM? LOCAL LLM?
MACHINE LEARNING COMPILATION(MLC) MACHINE LEARNING COMPILATION(MLC) https://www.cmu.edu/flame/research/2024/machine-learning-compilation-for-large-language-models.html CLI / Server
mlc_llm serve Android MLC JVM iOS MLC Swift Web browser WebLLM webgpu + wasm ios android os AMD / Nvidia model-lib model compilation platform native runtime model weight mlc weight conversion pre-converted weight original model weight
WEB LLM CHAT WEB LLM CHAT 新鮮なココナッツミルクを使ったカレーのレシピを紹介しよう: 材料 ココナッツオイル 大さじ2ニンニクのみじん切り
大さじ2おろし ショウガ 大さじ2玉ねぎ(みじん切り)小1/2個青唐辛子 (種を取り除き、みじん切り) 2~3本ココナッツミルク(または アーモンドミルク、ココナッツミルク) 大さじ2~3塩 適量コリ アンダー、パセリ、コリアンダーなどのフレッシュハーブ 作り方 小鍋または中くらいの大きさの鍋にココナッツオイルを入れ、 よくかき混ぜながら中弱火で溶かす。 にんにく、しょうが、玉ねぎのみじん切りを加え、香りが出るま で2~3分炒める。 みじん切りにした青唐辛子を加え、1~2分炒める。 すりおろしたココナッツミルクを加え、炒めた材料を加える。 カレーを沸騰させたら弱火にし、鍋にふたをして、途中で混 ぜながら、とろみが少しついてココナッツミルクが泡立ち始 めるまで約10~12分煮る。 必要に応じて塩を加える。 お好みでフレッシュハーブを加え、さらに1~2分煮る。 温かいうちにご飯や麺と一緒に食べる。お好みでフレッシュ ライムジュースを添える。 フレッシュココナッツミルクとフレッシュハーブで作るカレーをお 楽しみください。
セキュリティ、プ ライバシー保護 オフライン利用 レスポンス時間 短縮 コスト削減 特定業務への カスタマイズ エッジデバイス の活用
WHY LOCAL LLM ? WHY LOCAL LLM ?
import {ChatCompletionMessageParam, CreateMLCEngine, MLCEngine} from '@mlc-ai/web-llm'; const model = 'Llama-3.2-3B-Instruct-q4f32_1-MLC';
this.engine = await CreateMLCEngine(model, { initProgressCallback: ({progress}) => this.progress.set(progress) }); this.ready.set(true); await this.engine!.resetChat(); const systemPrompt = ` The user will ask questions about their todo list. Here's the user's todo list: ${this.todos().map(todo => `* ${todo.text} (${todo.done ? 'done' : 'not done'})`).join('\n')}`; const messages: ChatCompletionMessageParam[] = [ {role: "system", content: systemPrompt}, {role: "user", content: userPrompt} ]; const chunks = await this.engine!.chat.completions.create({messages, stream: true}); let reply = ''; for await (const chunk of chunks) { reply += chunk.choices[0]?.delta.content ?? ''; this.reply.set(reply);
LET’S TRY AIGAME X WEBLLM LET’S TRY AIGAME X WEBLLM