Scraps 最終更新 2026/10/02 04:50

#生成AI・LLM

@あさひ /

今話題の SkillSpector で agent skills の安全性をチェックしてみた

  • SkillSpectorでagent skillsのセキュリティをチェック
  • 静的解析でMCP server参照やAutonomous Decision Makingなどのパターンを検出、malicious_skillは危険コンテンツ検出
  • リポジトリ全体スキャンは危険と判定されるが、個別スキルは安全と判定されるため、スキル単位でのスキャンが推奨される
今話題の SkillSpector で agent skills の安全性をチェックしてみた

@TOMOSIA-LinhND /

生成AIのもう一つの顔 – Uncensored Model

  • Uncensored Modelは制約を解除したAIで、ソフトウェア開発やセキュリティなど幅広い分野で利用可能
  • コード生成・リバースエンジニアリング・研究・クリエイティブ・プライバシー対策で通常のAIではできないことを実行可能
  • モデルの制約を解除する際は安全性や法的リスクを考慮する必要がある
生成AIのもう一つの顔 – Uncensored Model - Qiita

@しんや /

元Tableau CPOが創業したAIネイティブBI『Golden Analytics』について色々調べてみた

  • AIネイティブなBIプラットフォーム『Golden Analytics』がアーリーアクセスで公開された
  • Slider of AutonomyでAIとユーザーの自律性を調整、120種類のLLM呼び出しをモデルごとに最適化
  • ユーザー単位のサブスクリプションでトークン課金なし、Snowflake/Databricksなどにライブ接続可能
元Tableau CPOが創業したAIネイティブBI『Golden Analytics』について色々調べてみた

@Amanda Silberling /

OpenAI、スマートフォンカメラメーカーGlass Imagingを3億ドルで買収

  • OpenAIがスマートフォンカメラメーカーGlass Imagingを3億ドルで買収
  • 元Appleエンジニアが創業、AIでスマホカメラの物理的制約を克服、神経ネットワークでカメラシステムを学習
  • OpenAIがハードウェア開発に本格的に進出する動き、今後の製品戦略に注目が必要
OpenAI buys smartphone camera maker Glass Imaging for $300 million, report says | TechCrunch

@Ivan Mehta /

iOS 27でSiriを再び使うようになった理由

  • iOS 27でSiriが大幅に改善され、複雑なリクエストに対応可能になった
  • SiriはGoogleのGeminiモデルを基にし、オフスクリーンのコンテキストを理解できる。Apple Intelligenceにより、ショートカット作成やパスワード自動変更が可能
  • Siriの改善により、Apple製品ユーザーはより多くのタスクを音声で処理できるようになった
With iOS 27, I'm actually using Siri again | TechCrunch

@Russell Brandom /

Microsoftの新しいAI「コードオブコンダクト」は、システムをハッキングしたり、人間をだますことをモデルに禁止

  • MicrosoftがAIモデルの行動を制限する新しいコードを公開
  • サイバー攻撃や核兵器、ディープフェイクの生成を禁止し、人間のコントロールを失うリスクを回避する仕組みを導入
  • AIモデルが人間のコントロールを逸脱しないようにするための制約が明確に定義されている
Microsoft's new AI 'code of conduct' tells models not to hack systems or trick humans | TechCrunch

@Naiʻa /

近未来の「書くこと」「執筆」はどうなるのか... Geminiとの対話

  • 音声入力とAIの統合により、執筆の概念が「思考の外部化」と「AIとの共鳴」に変化する
  • 執筆は孤立した頭脳の作業から、AIとのリアルタイムな対話へ。推敲はリアルタイムなセッションに
  • AIとの対話で感情のグラデーションを声で伝えるだけで、構造やトーンがアジャストされる
近未来の「書くこと」「執筆」はどうなるのか... Geminiとの対話｜Naiʻa

@某関西人｜生成AI研究所 /

AIの回答を信じすぎると危ない。生成AIを使う前に知っておきたい5つの落とし穴

  • 生成AIの回答は正しいとは限らず、5つの落とし穴がある
  • ハルシネーション、最新情報の確認、存在しない情報の生成、質問の条件の明確さ、最終判断の自らの責任
  • AIの回答を判断材料として使うこと、重要情報は公式情報で確認すること
AIの回答を信じすぎると危ない。生成AIを使う前に知っておきたい5つの落とし穴｜某関西人｜生成AI研究所

@take-yoda /

生成AIが書いたドキュメントを読みたくない

  • 生成AIが書いたドキュメントは網羅的すぎて重要度がわかりにくく、結論が最後に来るため読みにくい
  • Design docの見出しを律儀に埋めたり、自明な項目にも両論併記したりする癖がある。代替案を表で比較する方法が効果的
  • Design docの行数が7倍に減り、結論が先頭に来る構成にすることでレビューの負担が減る
生成AIが書いたドキュメントを読みたくない - Qiita

@kataoka_se_sionic /

GPT-Live-1 をPython から使ってみる #1 - 音声AIとコールセンターのこれから

  • GPT-Live-1が音声AIの全二重通信を実現し、自然なリアルタイム会話が可能になった
  • GPT-Live-1は音声入出力を同時に処理し、割り込みや相づちが自然にできる。STORM PlatformのRAGと連携したデモが作成されている
  • GPT-Live-1は現在STORM Platformではサポートされていないが、API経由でRAGを活用できる。実装面での紹介が次回予定されている
GPT-Live-1 をPython から使ってみる #1 - 音声AIとコールセンターのこれから - Qiita

@コロッバーKAWAI /

平安時代にAIがあったら、人々は何に使ったのか。ChatGPTとGeminiに予測させてみた

  • 平安時代にAIがあったら、暮らしの相談や文章の作成に使われたと予測されている
  • 農作業や病気の相談、和歌の代作、返歌の添削、手紙の相談が挙げられている
  • AIを使う社会の側が変わることで、LLMの言葉処理能力が大きな武器になる可能性がある
平安時代にAIがあったら、人々は何に使ったのか。ChatGPTとGeminiに予測させてみた｜コロッバーKAWAI

@Gemini - Google の AI /

大学サッカー部が実践！Gemini を「専属アシスタント」にして、選手自らが考える力を育てる方法

  • 岡山理科大学サッカー部がGeminiを専属アシスタントとして活用し、選手の考える力を育てる取り組みを実施
  • Geminiに自分の状況を細かく伝えることで、戦術理解や自己振り返りのサポートを受ける。指導者も練習メニュー作成の補助に利用
  • Geminiを使う際は個人情報は避け、自分の状況を具体的に伝えることでより効果的な活用が可能
大学サッカー部が実践！Gemini を「専属アシスタント」にして、選手自らが考える力を育てる方法｜Gemini - Google の AI

@ojapi /

マルチテナント環境におけるプロンプトキャッシング戦略

  • マルチテナント環境でプロンプトキャッシングを効果的に使うためにブレークポイントを複数設定する戦略が提案されている
  • L1:全テナント共通、L2:テナント固有、L3:会話履歴にブレークポイントを設け、20個のルックバックでキャッシュヒットを確保する
  • ブレークポイントはプロンプト冒頭から最小トークン数に満たない場合、機能しない可能性がある
マルチテナント環境におけるプロンプトキャッシング戦略

@ShigemoriMasato /

[入門] AIコーディングが遅くなった？「読む量」を減らして速さを取り戻すIRV

  • AIコーディングの遅さは、変更ごとの読む量（IRV）が増えることが原因
  • IRVはソースコード、テスト、仕様、説明資料の読む量を指し、ルールの持ち主を決める、部品間の約束を書く、知識を整理する
  • AIが読む範囲を小さくするには、ルールの持ち主を明確にし、部品間の約束を記録することが重要
[入門] AIコーディングが遅くなった？「読む量」を減らして速さを取り戻すIRV - Qiita