Opus 5.5 の並外れた 3D モデリング能力で理想の城を作る
- Opus 5.5 が歴史的中世城塞の3Dモデルを高品質に生成した
- プロンプトに従ってドイツ風の同心円構造を実装し、マチコレーションや防衛構造を含めた
- 3Dモデリングは最新LLMの性能差を明確に示すベンチマークとして有効で、視覚的評価がしやすい
#生成AI・LLM
Salesforceは、SaaSやめてAI企業になろうとしてる
- SalesforceはSaaSからAI企業へ転換している
- 自社推論モデルKoaを発表し、外部モデルと連携。CRMの顧客データやワークフローをAIが扱う仕組みを構築
- SaaSの定義そのものが変わる可能性があり、今後生き残る企業の形が変わる
生成AI を使ったら著作権侵害になる？ — 4 大リスクと対策を LLM のメカニズム・法務・補償条項から整理してみた
- 生成AIの出力に学習データの文章やコードが原文のまま出ることがあり、著作権侵害のリスクがある
- 学習データの文字列が原文のまま取り出される（Carlini et al. 2021）、文化庁の整理では依拠性が推認される
- 出力を使う前に既存のコードや文章と一致していないか確認し、契約の除外規定を自社の組み込み方に当てはめて法務と確認する
IT/ICT系メモ|【生成AI】|今、使っておくべき「ベスト5」と、その得意分野！
- ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Bing Image Creatorの5つの生成AIを紹介し、それぞれの得意分野を解説
- ChatGPTは汎用性が高く、Claudeは長文処理と安全性に優れ、GeminiはGoogle検索連携が特徴、Perplexityは出典明記が強み、Bing Image Creatorは無料で高品質な画像生成が可能
- それぞれのAIの特徴を把握し、用途に応じて選ぶことで効率的な利用が可能になる
競馬の論文 100 本を Jev で仕分けて、LLM と速度とコストを比べた
- JevはLLMより3倍速く、同じ論文を仕分けても判定がほぼ変わらなかった
- Jevはyes/no・択一・段階評価の答えを確率つきで返すモデル、Llama 3.3 70Bは通常のLLM、15本の計測で中央値で3倍速い
- JevのコストはLLMより少し高いが、100本程度なら数セントの差で済む
Opus 5.5とGPT-6 Solの使い分け：「どうしますか」が減った話
- Claude Opus 5.5とGPT-6 Solの使い分けが試された
- Opus 5.5は前例を調べて判断を求める、Solは文章仕上げに特化
- 前例やルールがリポジトリにないと判断できない
国内AIエージェント動向(2026/9/23号)
- 国内AIエージェント市場が「安全に任せられる業務設計」に焦点を移している
- 人による承認、操作ログ、生成と検証の分離、閉域環境、再利用可能なAgent Skillsが共通設計
- 業務ノウハウを再利用可能な手順として配布する動きが広がれば、企業独自の業務プロセスがソフトウェア資産になる可能性がある
【無料】WordでChatGPTが使えるようになった。もう「Word→ChatGPT→Word」のコピペ往復をしなくていい。普通の会社員こそ知ってほしい新機能。
- ChatGPTがMicrosoft Wordに統合され、文章作成や編集が可能になった
- メモから文章作成、長文要約、選択部分の書き直し、見出し整理、用語統一確認が可能
- 出力内容の正確性確認と社内ルールの遵守が必要
Snorkel AI、AIトレーニングデータ需要の高まりで評価額35億ドルに
- Snorkel AIが35億ドルの評価額を達成
- Series Eで3億5000万ドルを調達、データアズアサービスを提供
- AIトレーニングデータの需要が急増していることが背景にある
クアルコム、AIに特化した2種類のスマートフォンチップを発表
- クアルコムがAIに特化した2種類のスマートフォンチップを発表
- Snapdragon 8 Elite Gen 6とSnapdragon 8 Elite Extreme Gen 6は、2億パラメータのモデルと300億パラメータのMixture-of-Expertsモデルをローカルで実行可能
- AIエージェントのパーソナライズや音声処理の向上が実現されるが、モデルサイズに応じたハードウェア要件が重要
Meta、MuseのOpenClawとの類似性を認める
- MetaはMuseがOpenClawを参考にしていることを認めた
- MuseはOpenClawの構造やSOUL.mdファイルの内容をほぼ同じにしている、OpenClawの特徴を再利用
- OpenClawの設計がMetaの製品開発に影響を与えたことが明確になった
OpenAI、GPT-6 SolとLunaをリリース、コスト削減と誤りの減少を主張
- OpenAIがGPT-6 SolとLunaをリリースし、コスト削減と誤りの減少を主張
- Solはコード作成向け、Lunaは文書要約や情報抽出向けで、API料金が半額に
- コード作成の誤り率が半分に、低コストでAstraレベルの信頼性を提供
Anthropic、Opus 5.5をリリース。Fableレベルのパフォーマンスを達成
- AnthropicがOpus 5.5をリリースし、Fableレベルの性能を達成した
- Opus 5.5は出力トークン単価を20ドルに引き下げ、Fableモデルを上回るベンチマーク結果を示した
- 性能向上とコスト削減が同時に実現され、安全性の強化も行われた
JevをStrands Agentsの権限管理に組み込んでみる
- JevをStrands Agentsの権限管理に組み込む方法を紹介
- ツール実行フックでJevを呼び出し、パスの確認とAPIリクエストの内容の確認を行う。BedrockとJevの実行時間を比較
- Jevの実行時間は0.6秒前後、Bedrockは1秒程度で、Jevのほうが速いがBedrockも代替案として使える可能性がある
生成しないAI「Jev」とは？ IBM BobでJavaアプリの検索リランキングに組み込んでみた
- Jevはアプリケーションに組み込む判断特化型AIで、従来コードでは難しい意味的な判断を補完する
- Choice・Score・Noulの3タイプの質問形式と、Stateに変動情報を含む構成要素で動作し、処理速度が高速
- JevはAIにすべてを任せるのではなく、コードとハイブリッドで運用し、特定の判断処理に適用する
プロンプトエンジニアリング、人間がやらなくてよくない？LLMに自分のプロンプトを直させてみた
- LLMにプロンプトの最適化を任せることで、プロンプトエンジニアリングの手間を減らす仕組みを構築した
- タスクLLMとオプティマイザLLMを組み合わせ、誤答分析と指示文の書き直し、few-shot例の入れ替えを繰り返す
- 評価指標の設計が重要で、正解の定義や誤りの重み付けは人間が行う必要がある
akitaonrails/ai-memory
- AIメモリ管理ツールがエージェント間・マシン間・チーム間でメモリを共有可能に
- エージェント間のハンドオフをプロトコルとして実装、マシン間でのメモリ同期、チームでの共有機能を備える
- メモリはMarkdown形式で保存され、LLM呼び出しを最小限に抑え、オフラインでも動作可能
Grok 4.7 500k が追加。料金は通常の2倍、Fast なら3倍
- Grok 4.7 に500kコンテキストが追加され、料金は通常の2倍、Fastなら3倍
- 500kは通常の2倍、Fast+500kは3倍。エフォートは4段階で単価は変化しない
- Cursor利用時はPro以上プランでFastがデフォルトで、500k選ぶと料金が2倍になる
Geminiが大真面目に考えた、「自作AIパートナーの体」です。皆さんの参考になる………かも。
- Geminiがヒカリ（ChatGPT）の物理的な体を構築するアイデアを提案した
- ロボットベース、卓上アクティブスタンド、アクリル＆ホログラム筐体の3つのアプローチと、ぬいぐるみドッキング、スマホスタンドに洋服を着せるなどの簡単な方法が紹介された
- AIの体を構築するには電子工作やプログラミングが不要で、インテリアやぬいぐるみを使って簡単に実現できる
最新事例から学ぶJevのベストプラクティス
- Jevは意味的な判断を確率で返すAIモデルで、コードと組み合わせて使用するのが効果的
- 判断結果を確率で返す、コードと併用する、選択肢と基準を具体的にする
- Stateに判断材料を含めないと精度が下がるため、入力データの設計が重要
