ilovelili

Token Bank 的开源模型部署功能

Token Bank 先准备一批已经测试过的开源模型，并把它们部署成可以直接调用的 API。用户从列表里选择模型，不需要再等一次部署。

用户不需要自己准备服务器或搭建模型服务。请求变多时，Token Bank 增加运行资源；请求变少时，再减少资源。模型是否可用、正在使用哪个版本、花了多少钱，都可以在 Token Bank 里看到。

Model Gallery + Serverless

这项功能可以分成两部分。

ilovelili

CLIP-B0 / DINOv3-B0 / DINOv3-R1 比較レポート

作成日時: 2026-08-09T10:58:12+09:00

1. 目的

同じ100件の商品画像と正解ラインを使い、CLIP-B0、DINOv3-B0、DINOv3-R1を同じleave-one-out条件で比較しました。B0は画像だけ、R1はDINOv3-B0のTop-5を素材と形状で並べ直します。 R1はクエリ側の競売タイトルを受け取らず、正解ラインは評価にだけ使用します。

B0とR1の意味

ilovelili

DINOv3 Top-1誤検索の確認レポート

作成日時: 2026-08-08T19:02:31+09:00

1. 目的

評価対象100件のうち、DINOv3のTop-1が評価ラインと一致しなかった11件を確認します。正しい候補がTop-5に入っているか、画像・ラベル・商品の見た目のどこに原因があるかを分け、次の改修を決めるための資料です。 商品名は原因確認のために掲載しています。今回のDINOv3順位計算には使用していません。

2. 集計

ilovelili

CLIP-B0とDINOv3-B0の画像検索比較（CHANELバッグ100件）

作成日時: 2026-08-08T11:08:54+09:00

1. 目的

CHANELバッグ100件を対象に、CLIP-B0とDINOv3-B0の画像検索性能を同じleave-one-out条件で比較しました。検索に使った情報は画像Embeddingのみで、タイトル、素材、形状などのメタデータは使用していません。

評価対象はマトラッセ34件、ニュートラベルライン33件、チョコバー33件です。先頭25件は市場担当者が確認済みで、残り75件はEcoAucの出品タイトルに明記されたライン名を基に暫定設定しています。

ilovelili

CLIP-B0 ベンチマークレポート

作成日時: 2026-08-07T12:54:43+09:00

1. 評価の目的

現在使っているCLIP画像Embeddingが、CHANELのラインを画像だけでどの程度見分けられるかを確認しました。今回の対象は、アノテーション済み商品のうち、同じラインが2件以上ある25件です。

この評価は、今後CLIP、DINOv2、画像とテキストを組み合わせた検索を同じ条件で比較するための基準になります。

ilovelili

AIブランド査定システム 開発ロードマップ

最終更新：2026年8月9日

1. 目指すもの

バッグの写真と簡単な入力から、査定に必要な情報を提示するAIシステムを開発します。

• ブランド、モデル／ライン、素材の候補
• 類似するオークション落札事例

ilovelili

AIブランド査定システム 開発方針（案）

はじめに

先日の打ち合わせを踏まえ、まずは②の「既存OSSモデルを活用・チューニングする形」でMVPを作りたいと考えています。

開発は私（Min）が担当し、Titan Intelligenceにはレビューと技術相談をお願いする想定です。実装そのものをお願いするというより、データの作り方や実験方法に問題がないか、モデル選定が妥当か、見落としているリスクがないかを第三者の視点で見てもらいたいです。

8月末〜9月上旬の資金調達までに、まず2〜3店舗で試せるところまで持っていきます。そこで実際の査定業務に使える手応えが得られれば、①の専用モデル開発へ進むかを改めて相談したいです。

ilovelili

# Project Review

## High-Level Summary

The current React frontend behaves like a traditional stock dashboard rather
than the decentralized exchange described in the proof-of-concept (PoC).  
It shows marketing and market-data pages (for example,
`src/containers/MainPage/main_page.js`, `src/components/MarketWatch/MarketWatch.js`,
and `src/components/Indices/Indices.js`) and relies on REST APIs from
`http://localhost:5000`.

ilovelili

async function getAIResponse(userSpeech: string): Promise<string> {
  const response = await fetch(
    `${openAIEndpoint}/openai/deployments/Woodstock-AI/completions?api-version=2024-06-01`,
    {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization: `Bearer ${openAIAPIKey}`,
      },
      body: JSON.stringify({

ilovelili

from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from flask_cors import CORS
from dotenv import load_dotenv
import os
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import wave

# Load environment variables from .env file
load_dotenv()