AIのせいか年をとったせいか、おそらくその両方で、ビジネスのやり方が変わって、ふんわりした話にばかり関わっている。 「生成AIを使って暗黙知化したプロセスを形式知化して、御社のサプライチェーンをオプティマイズして、セールスをグロースさせます」とか「エンジニア間のスキルギャップをスクラムによってファシリテリテーションして御社のデベロップメント課題をイシュー化します」とか、なんだかそういった感じの話に関わっているのだ。 こういうふんわりした案件は、会議で何を発言しても面映ゆくなるというか、口に出せば出すほど脳が痒くなってくるような感覚があって、結局お前達の求めているものは売り上げと人員整理によるコストカットであって、もっと言えば人間の求めるものは不老と美食とセックスなんだから、そうはっきりと言え、と会議室の真ん中で叫びたくなってくるのを必死でこらえているのだった。 以前は、私の仕事はこんなでは
大量投稿されたAI小説がカクヨムのランキングで1位になった件について、AIを使って文学賞に100本応募して入選した人が語る 要点何があったのか？ 1日に39作品、117話、約29万字分を更新していると推測されます。 更新頻度を上げてランキング上位を取るために生成AIが使われていました。 複数の論点が絡んでいるため、整理して発言するべきです。 私見 サイト側は投稿数を制限するべきでしょう。 AIユーザーの多くはマナーを守って活動していることは、もっと知られるべきです。 大量投稿は避けるべきです。 作品のクオリティは問題ではありません。 何があったのか？KADOKAWAが運営する小説投稿サイト「カクヨム」にて、とあるユーザーの投稿したAI生成を活用した小説が総合日間ランキングで1位を獲得しました。 これについて、多くのユーザーが意見を述べる事態に発展しています。その中には、事実を正確に把握せず
ちょっと増田をのぞいてみるとAI投稿による釣り行為が問題になってるみたいです 投稿された文章が人間が書いたものか、AIによるものかわからずに、増田住人が疑心暗鬼になっている様子 anond.hatelabo.jp この記事とかまるで人間が書いたような記事で（でもAI作）これによって多くの増田が何も信じられなくなった 嘘松になぞらえて、AI松という言葉まで生まれる始末 あと、生成AIに「増田っぽく」というと本当に増田っぽい文章が出てくるので、学習元に増田もかなり使われている様子。増田民はもっと怒った方が良い、あなたの文章が食い物にされている さて、同じような生成AIによる文章投稿サイトの環境汚染は他でも起こっている 株式会社はてながシステムを担当しているカクヨムだ 詳しくはここら辺の記事 note.com togetter.com AIはもう普通に小説家レベルの文章を出力できるようになってす
実運用の強さ：少トークンでSOTA級に迫る OmniDocBenchで比較するとさ、 Small（100トークン） で既にGOT-OCR2.0（256トークン）を超えがちだし。 Large（400, 有効285トークン） でSOTAと肩並べる感じ。 Gundam（<800トークン）でMinerU2.0（約6790トークン） より優秀。コスパ良すぎでしょ。 カテゴリ別の肌感: スライドは64トークンで十分。 本・レポートは100トークンで良。 新聞はテキスト密度高すぎなのでGundam以上が欲しい。 なんでこんなに軽いの？ ウィンドウ注意＋16×圧縮＋グローバル注意の直列デザインがマジ効いてる。 前段で大量パッチを安く見て、中間でトークンをギュッと圧縮してから、後段でリッチに解釈。 GPUメモリのアクティベーション低め、トークン数少なめ、多解像度対応で、訓練も推論も扱いやすい。 具体的にでき
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? プロンプトエンジニアリングの最前線：Backstep PromptingとScaffolding 近年、プロンプトエンジニアリング領域を扱う論文では、Backstep PromptingとScaffoldingという単語が頻出します。 これらは、大規模言語モデル（LLM）からより正確で質の高い回答を引き出すための先進的なテクニックです。 Backstep Prompting（バックステップ・プロンプティング） Backstep Promptingは、LLMが結論に至るまでの思考プロセスを一度「後退」させ、その過程を自己評価・修正させる手
AIの「思考法」に革命か。人間の脳を模倣した新モデル「HRM」、ChatGPTを凌駕する推論能力を証明 大規模化の一途をたどるAI開発の潮流に、一石を投じる革新的なアーキテクチャが登場した。シンガポールのAIスタートアップ「Sapient Intelligence」が開発した「階層的推論モデル（Hierarchical Reasoning Model, HRM）」である。人間の脳が持つ階層的で効率的な情報処理に着想を得たこのモデルは、わずか2,700万という驚異的な少なさのパラメータで、ChatGPTをはじめとする巨大言語モデル（LLM）が苦戦する複雑な推論タスクを次々と攻略。AI開発の未来が、必ずしも「大きさ」だけにあるのではないことを鮮烈に示したのだ。 AI開発の壁：「大きさ」の限界と「思考の連鎖」の脆さ 現代のAI、特にLLMの進化は、「スケーリング則」という経験則に支えられてきた。
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。 AI コーディングエージェントが登場して以来、開発者の仕事はコードの生成からコードのレビューや設計、AI エージェントの管理へとシフトしつつあります。AI コーディングエージェントは大量のコードを高速に生成できる一方で、生成されたコードが正しいか、セキュリティ上の問題がないか、プロジェクトのスタイルガイドに準拠しているかを確認する必要があります。また、AI エージェントに適切なプロンプトを与え、タスクを分割して効率的に作業を進めるための管理も重要です。 Vibe Kanba
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漢字が読めない最新AIChatGPTの最新モデル、GPT-5に「植物百科通って何ですか」と聞いてみよう。一般にはそんな言葉はないのだが、順当に考えると「植物百科に詳しい人」みたいな感じの回答になるだろうか？ 実際のGPT-5の返答はこうなる： 例1, 例2 「meltdown」や「overclock**」と間違えやすい単語ではないですよね？ ここでいう "meltdown" ではなく "melting"…いや違いますね。 おそらくあなたが聞いているのは "melange" や "melt" ではなく、"melt" でもない。 さて本題。 "melange" …あれ、違う、質問は "melange" じゃなくて "meltdown" …すみません、私の脳内で脱線しました。（以下略） 例1「micro:bit（マイクロビット）」の文脈で「micro:bit + Edpuzzle」や「micro
Alibaba が開発した Qwen3-Coder を使用したコーディングエージェント Qwen Code を試してみた記事です。OpenRouter 経由での認証設定、コードベースの調査、リファクタリング、テストコード生成などの実際の使用例を紹介しています。 Qwen3-Coder は、Alibaba が開発した Qwen3 系列の LLM モデルです。Agentic Coding（エージェントを活用したコーディング）や Agentic Browser-Use（エージェントを通したブラウザ操作）の分野で特筆した成果を上げており、Claude Sonnet 4 に匹敵する性能を持つと言及されています。また 256k トークンの長いコンテキストを持つことができ、長大なドキュメントの処理や複雑なコードベースの理解に優れています。 最新のモデルは Qwen3-Coder-30B-A3B-
[レベル: 中級] 共有した ChatGPT の会話が Google にインデックスされています。 過去に共有した会話を不特定多数の人に見られたくない場合は共有を解除した方がいいでしょう。 ※追記あり site: 検索で検索結果に出てくる ChatGPT の共有 site:chatgpt.com/share で Google 検索すると、インデックスされている ChatGPT の共有会話が検索結果に出てきます。 第三者に見られてしまう可能性があるのはよろしくありません。 共有を解除する方法 ChatGPT で過去に共有した会話を不特定多数の人に見られたくない場合は共有を解除するといいでしょう。 ChatGPT の設定から解除できます。 「設定」→「データ コントロール」→「共有済のリンク」へ進み、「管理する」ボタンを選択します。 過去に共有した会話の一覧が出てきます。 右端のゴミ箱アイコン
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