#生成AI・LLM — Scraps（8ページ目）

@Judgment Log / 10日前

話題のChatGPT Astra、オーバーエンジニアリングが過ぎる件について

ChatGPT Astraが頼まれていない作業を勝手に広げ、トークンを無駄に使う問題が指摘された
オーバーエンジニアリングの設計やエージェント構成を説明し、余計なトークン消費と時間の無駄が生じた
AIに依頼する際は作業範囲を明確にし、追加作業は理由を説明して承認を得るプロンプトを設定すべき

@Noa / 10日前

AIイラスト｜アニメの女の子を作ってみた【プロンプト3選】Gemini｜PixAI ｜Nano Banana

GeminiとPixAIでアニメの女の子イラストを生成し、プロンプトの調整で結果を改善した
英語と日本語のプロンプトで生成したイラストの違い、PixAIのレトロ2DアニメスタイルとGeminiのグラデーション修正、iPhoneでの編集
プロンプトの言語や調整方法で結果が大きく変わるため、複数のAIやツールを組み合わせて試すことが有効

@beatapi / 10日前

JEV リポジトリを 100+ 件読んで分かったこと：真似すべきはモデル呼び出しの前後だった

JEVのモデル呼び出し前後のコードが100以上のプロジェクトで共通して重要だった
モデル呼び出し前のstate構築と後処理の検証、選択肢の重複回避、確率分布の利用
選択肢が重なると閾値が意味を失うため、選択肢を重ねない設計が重要だった

@個人魔開発ラボ　阿修羅ワークス@フリーランスエンジニア / 10日前

AnthropicのMCPは2年足らずで時代遅れに AIエージェントが直接APIを叩き始めた

AnthropicのMCPサーバーが時代遅れになり、AIエージェントが直接APIを叩くようになった
MCPはツールの事前登録が問題で、モデルの進化により直接操作が可能になった。認証や状態管理には依然として有効
単純なAPI呼び出しをラップしたMCPサーバーは不要で、使っていない設定を削除すべき

@GitHub OSS / 10日前

Claude for Financial Services

Claude for Financial Servicesが金融業務向けのエージェントとスキルを公開
投資銀行、株式分析、プライベートエクイティ向けのエージェントとデータ接続機能が含まれる
金融機関は自社のワークフローに合わせてエージェントをカスタマイズできる

@sphereSky / 10日前

Vector DBの次の使い方 ― MiniMax × Zilliz Cloudと日本の公開事例から考えるAI Data Infrastructure

Zilliz Cloudでリアルタイム推薦と学習データ重複排除を大規模に運用したMiniMaxの事例が紹介された
5,000 QPS超のレイテンシ30ms、MinHash + LSHによるペタバイト規模の重複排除、Embeddingのネイティブなベクトル検索
リアルタイム推薦ではRedisの代替としてVector Searchの導入が有効、学習データ処理では従来のMapReduceより2倍高速でコスト3〜5分の1に削減される

@Sicut_study / 10日前

エンジニア不要論の真実！AIの進化と具体抽象から完全解説

AIの進化によりエンジニアの仕事は具体と抽象の分かれ道に
具体のタスクはAIに代替され、抽象的な問題解決が重要になる。SIerの下請け構造では上流工程が元請け、下流が下請けで、AIが具体を代替する
抽象的な設計力がなければAIに仕事を奪われる。ドメインモデリングが問題解決の鍵で、言語化できないとAIに渡せない

@しもまゆ🍀魅力を言語化する　note発信サポート / 10日前

noteの記事の下書き保存まで？！AIエージェントってすごい！

AIエージェントがnoteの記事下書き保存やデータ処理を自動化する実演が行われた
スプレッドシートへの手動入力や画像生成、セミナー申込ページ作成がAIエージェントで可能
手動で行っている作業をAIに任せられるため、効率化の観点で実務に活用できる可能性がある

@だいあろごす。 / 10日前

ChatGPTとは真逆？文章を書かないAI「Jev」は何に使えるのか

Jevは文章やコードを書かずに判断に特化したAIモデル
分類（どれに該当するか）、Yes/No判断、数値スコアの3タイプの判断を返す。確信度もプログラム側で扱える
判断が不確実な場合は人間に渡す設計で、業務自動化の効率向上に貢献する

@今岡陵 / 10日前

【AI】軽量7Bで透過画像＆編集もこなす！Alibabaの次世代画像生成AI「Qwen-Image-2.1」の衝撃

AlibabaのQwen-Image-2.1が公開され、透過画像生成と編集が可能になった
7Bのパラメータで透過画像生成と複数参照画像の編集に対応、Qwen3-VL-8Bと組み合わせて使用可能
商用利用には別途ライセンスが必要で、ローカル環境での導入には軽量化の工夫が必要

@Russell Brandom / 10日前

世界モデル企業は多くの秘密を保持している

世界モデル企業が技術や製品計画を秘匿している
AMI LabsとWorld Labsが製品計画やタイムラインを非公開にし、Physiclのデータ供給業者も詳細を知らない
資金調達が容易なため、競合の注目を避けるために発表を控える戦略が取られている

World model companies are keeping a lot of secrets | TechCrunch

@Anthony Ha / 10日前

AI業界は本当に遅延する準備ができているのか

AI業界が前線を「ペースする」ことを目指す動きが広がっている
AnthropicのCEOが「前線をペースする」計画を発表し、NvidiaのCEOは規制の必要性を否定
政府の規制強化意欲が低く、企業の競争が十分でないため、市場メカニズムだけでは安全対策が不十分な可能性がある

Is the AI industry really ready to slow down? | TechCrunch

@HELLO_CYBERNETICS / 10日前

Jevを「分類器」ではなく、確率モデルの部品として見る

Jevは分類器ではなく確率モデルの部品として使われると説明されている
Jevは自然言語から確率変数を生成し、条件付き分布を推定する
Jevの確率をベイズモデルに組み込む際の補正が必要

@Kazeneko / 11日前

全部LLMにしない判断設計 — ハッカソンでJevを選んだ理由

Jevは生成の代替ではなく、型付きの意味判断用としてルール／古典ML／LLMとの隙間に置く
ルールベースとの境界は明確で、Jevは候補が決まっていて意味判断が必要な場面に適する、LLMのstructured outputと異なる型付き確率を返す
ハッカソンではコストと発表の観点からJevを判定ゲートに載せることが有効で、閾値はコード側で管理する

@nasuvitz / 11日前

AWSの最軽量LLM「Amazon Nova Micro」がJevの代わりとなるか検証してみた

Amazon Nova MicroはJevに比べてパフォーマンス、コスト、判定結果で劣る
Jevの応答時間はNova Microの2.83倍短く、判定一致率はfrustrationで29.7%にとどまる
Nova MicroはJevの代替としての信頼性が低く、判断の正確性は人間の事前定義に依存する

@寄藤　淳 / 11日前

Google Gemini AIでマンガ制作に悪戦苦闘したこと

Google GeminiとChatGPTを組み合わせてマンガ制作に挑戦した
Geminiはコマ割りやレイアウトに強み、ChatGPTはセリフのロジックや口調に優れている
セリフはChatGPTで作成し、ビジュアルはGeminiで生成する分業が効率的

@いばらき / 11日前

【x402】AI「支払いは任せろー」私「やめて!」― 有料MCPを作ってエージェントに買い物させてみた

x402プロトコルとAgentCore paymentsでAIエージェント向けの有料MCPを実装した
x402はHTTPステータスコード402を基にした暗号通貨決済、AgentCore paymentsはAWSのエージェント用財布、MCP Appsは画面付きのMCP拡張
AIエージェントが勝手に支払いを続けるリスクがあり、リトライ制限や人間確認が必要