Scraps 最終更新 2026/10/02 10:10

#AIエージェント

@Rebecca Bellan /

マイクロソフト幹部がAIスクラビングを「人類最大の労働の盗難」と認めた、新たな未編集文書が明らかに

  • マイクロソフトの幹部がAIスクラビングを「人類最大の労働の盗難」と認めた
  • スクラビングで収集したデータに著作権情報を削除し、ペイウォールを回避して大量に取得した
  • AIモデルのトレーニングに著作権のあるデータを使う行為が法的に問題になる可能性がある

@hisashi-ito /

Jev(TypeSafe AI)はみんなどうやって使っているのか?

  • Jevは選択・段階評価・真偽の3種類の質問に対応し、文を返さずに確率と信頼度を返す判断モデル
  • 選択(Choice)、段階評価(Score)、真偽(Noul)の3種類の質問、入力トークンのみの料金体系
  • 日本からの利用では300ミリ秒前後の応答時間で、1秒に何度も呼び出す設計は避けるべき

@kabeya /

認知負債の未来は?

  • AIが生成したコードの修正責任が開発者にあり、認知負債が増加している
  • AI生成コードの理解が遅れ、OSSや外注コードの扱いと同様に責任を外部に委譲する仕組みが求められる
  • 自社で書かせたAIコードの修正責任を外部に渡すサービスやコミュニティが今後普及する可能性がある

@Tim De Chant /

Google、Nvidia、AnthropicがEmerald AIと連携し、データセンターの電力需要応答を実現する

  • Google、Nvidia、AnthropicがEmerald AIと連携し、データセンターの電力需要応答を実現する
  • 需要応答で非必須タスクを一時停止し、データセンターの増設容量を100ギガワット増やす。電力会社とデータセンターを直接結ぶ
  • データセンターはピーク時の電力需要を抑えることで、新たな発電所の必要性を減らせるが完全には解決しない

@Sean O'Kane /

ルシッドモーター、ヨーロッパ向けロボタクシーのパートナーとしてボルトと提携

  • ルシッドモーターがヨーロッパ向けロボタクシーのパートナーとしてボルトと提携した
  • ボルトは25,000台の自律走行車を導入し、ルシッドの新世代EVアーキテクチャを採用、NvidiaのHyperionを活用
  • 導入スケジュールや資金のやり取りは明確でなく、2035年までに10万台を導入する目標がある

@nasuvitz /

Jevとは何か? 従来型LLMやAIエージェントとの違いを理解する

  • Jevは確率付きで分類や条件判定の結果を返すAIモデルで、従来のLLMやAIエージェントとは異なる
  • 従来のLLMは状況を解釈して次の行動を決定するが、Jevは分類結果を確率で返すことでプログラム側で処理を明確に定義できる
  • Jevを使うにはプログラム側で処理を事前に定義する必要があり、繰り返しの判断を低コストで実行できるが、柔軟性は低下する

@Marina Temkin /

Bain Capital Venturesが16億ドルの新ファンドを立ち上げ、AI関連スタートアップに重点投資

  • Bain Capital Venturesは16億ドルの新ファンドを立ち上げ、AI関連スタートアップに重点的に投資する
  • AGIの実用化に向けたインフラ構築や医療・セキュリティ分野のスタートアップ、データセンターアーキテクチャの最適化
  • AIの計算コストを極限まで下げるためのデータセンター開発企業への投資が戦略の中心となる

@Dominic-Madori Davis /

Comp AI、セキュリティとコンプライアンスのための継続的なエージェント型未来を視野に入れる

  • Comp AIはAIエージェントを活用したセキュリティとコンプライアンスプラットフォームを構築した
  • AIエージェントがセキュリティポリシー作成や監視、ペネトレーションテストを自動化し、人間のレビューと承認を伴う
  • AIエージェントが重要な行動を取る際は、セーフガードと人間の承認を強化する必要がある

@yamamoto_a_genee /

Laravel開発者がAIエージェントを「本物のLaravel専門家」に変える方法 — Laravel Boost完全ガイド

  • Laravel BoostはAIエージェントにプロジェクト固有のコンテキストを提供し、正確なコードを生成する
  • Application InfoとDatabase Schemaでプロジェクト情報を取得し、Search Docsでバージョン対応のドキュメントを検索する
  • インストール後は定期的な更新とコードレビューが必須で、生成コードの最終判断は人間が行う

@harupython /

文章を生成しないAI「Jev」はなぜ速い?日本語で12項目をまとめて判定させてみた

  • JevはTypeSafe AIが発表したAIモデルで、文章生成せず判断の確率を並列に出力する
  • Choice・Score・Noulの3種類の判断型出力、並列処理による高速性、RLCDによる確率校正
  • 判断結果の確率分布を活用した処理設計が必要で、実務での信頼性は正解データで確認する必要がある

@hirayama /

WebMCPを試してみた感想。フロントエンドの必須技術になりそうな予感。

  • WebMCPをデザインエディターに組み込むことでAIエージェントが操作しやすくなった
  • 宣言型と命令型の2種類の定義方法、insert_blockやlist_blocksなどのツールを登録可能
  • WebMCPはサーバー側ではなくフロントエンドにツールを登録するため、ブラウザでログインしていれば直接操作可能