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～AI関連記事を3行にまとめて紹介～

Web上のAIエージェントを自由に活用して開発を加速。
有料サブスクを低コストで始め、実装計画を作成。
同時並行・ローカル連携・分離運用で要件を整理。

画面を見ている人を検知する接触検出モデルを構築。
データ不足を補うため2万枚超の画像と視線ラベルを作成。
EfficientNetB0を基盤に2段階学習で近距離〜中距離約71％を達成。

カスタム指示で回答の出典を詳しく示せるようになった。
原文引用・出典リンク・備考を付ける機能で信頼性が高まる。
GPT-5.1で改善、エージェント機能も強力、無料版は参照機能が弱い。

体験段階で費用感と難易度を把握するのが肝心です。
ステップ0は体験ツールで実体験、ステップ1は実環境で課題を洗い出します。
費用は数百円～30万円程度、期間は数日～数週間です。

ランタイム可視化とテスト駆動開発が標準化へ進む。
目的特化AIとAIレビューでセキュリティ検証が強化される。
プロダクト運用モデルと全員リリースが普及する。

来春、関連機関で基盤の開発を開始し2026年度に試作を目指す
差別・偏向や誤情報を含む7項目を検証し指標化して公表。
複数AIが自動で質問作成と回答検証を行い人間監査で機能を点検。

AIを使う絵師への賛否は社会の感情と倫理を揺さぶる。
現行法の例外と特定絵柄の保護対象外が論点に上る。
AI推進法施行後も排除論と必要性の対立が続く。

新機能で特定の記号を使わない設定が可能になった。
有料プランのカスタマイズ機能で使わない指示を追加できる。
以降の会話で置換が起きなくなるようだ。

人間介入付きで欠点を同時克服する学習法。
少デモで実機で高性能ポリシーを得られる点が特徴。
コマンドは7手順で、サンプルとコード構成を案内。

2027年までに採掘からAIデータセンターへ全面転換を発表。
341MWの容量をAI活用へ転用、12拠点を切替予定。
ワシントン州拠点は液浸冷却GPU提供へ移行、Q3は4600万ドルの純損失。

エージェントが記憶を持つように見せる設計の要点を解説。
最小限のステートフル実装と記憶の差し込み方を紹介。
ソフトウェア工学の視点から記憶管理の実践例を示す。

中世の錬金術は鉛を金に変えようとしたが価値は希少だ。
AIのアートは大量生産で市場を圧し、価値を下げる。
創作には人間の物語と過程が宿り、AIだけでは意味を生まない。

自動検閲除去ツールが高コストな再訓練なしで動作する
方向性アブレーションを高度に実装しパラメータを自動決定
拒否回数と元モデルのKL発散を最小化し無検閲化を目指す

過去データへ旅する大規模言語モデルの可能性を探る。
データ量と未来情報の漏洩回避が重要課題となる。
合成データやブートストラップ訓練など手法を検討。

現状、実務で使えるAIは三タイプに絞られる。
対話型は自然言語のやりとりで作業を支援する。
エージェント型は依頼を受け自動で実装・検証する。

光を使う新技術POMMMがAIの計算を大幅に効率化する
データはSLMで荷札化され位相で仕分け、円筒レンズで同時処理
MNIST系で高精度を示し、既存モデルを改変不要で動作可能

ノートAIサービスに新機能Deep Researchが追加された。
AIが数百サイトを巡回しレポートと注釈付きリンクを作成。
作成した内容をノートへそのまま追加でき、AI質問も使える。

2025年11月17日

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2025年11月15日

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