~AI関連記事を3行にまとめて紹介~
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LINEヤフー、AIが書くコード 社内の生産性4割アップも - 日本経済新聞
社内のコード作成を生成AIで効率化し生産性を高める。
安全な開発支援基盤で品質と速さの両立を支援。
規制整備の急務と人材育成の課題にも触れる。
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GitHub Copilot Agent Skills 入門
エージェントスキルは必要時に読み込む知識パッケージ。
再利用・共有でき、拡張性が高まる。
標準は .github/skills/ 配下、遅延ロードは read_file で実現。
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On Chomsky and the Two Cultures of Statistical Learning
統計モデルで世界の振る舞いを模倣する研究が指摘される。
シャノンのマルコフ語彙モデルやニュートン力学の例を検証。
確率モデルは言語事実をよりよく表し洞察も生む。
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Measuring AI Ability to Complete Long Tasks - METR
長いタスクを自律で完遂できるAIの指標は急速に拡大している。
過去6年間でこの指標は指数的に増え、約7か月で倍増する。
この傾向が続けば10年未満で代理エージェントが現れ長作業を自律完遂する。
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Google が2025年の AI 機能振り返りとヒントを公開。Gemini や Pixel の活用40選 | HelenTech
40のヒントはGeminiの進化とWorkspace連携が軸だ。
NotebookLM・Mixboard・Photos/Lensの統合が作業効率を高める。
Pixel Watchの新ジェスチャーと翻訳継続表示、Home自動化。
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AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC):ソフトウェアエンジニアリングの再構築 / AI-DLC Introducti..
AI-DLCは計画・レビュー・実行・再レビューの循環。
AIがプラン作成、人が評価、AIが修正、AIが実行、人が確認。
チームはリアルタイム協働で創造的意思決定を促進。
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NVIDIAのLLM、Nemotron 3 Nanoは賢いけどコーディングには向かないかも。Mamba 2の特性が悪く出..
新規モデルは30B-MoEの3B-A3B構成で動作する。
23層で、Mamba 2がTransformerのO(n^2)を近似。
離れた文脈の保持が弱く、コーディングには不向き。
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FunctionGemma の概要|npaka
自然言語を実行可能なAPIアクションへ変換するオフライン対応エージェント。
エッジ処理で一般コマンドを即時対応、複雑なタスクはルーティング。
今すぐ試せる実機デモも用意されています。
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ローカル実行の常識! LLM 量子化 ( Quantization ) の仕組みと手法を完全理解する #軽量化 - Qi..
量子化は重みの精度を落としデータ量を削減する技術だ。
BitsAndBytes・GPTQ・AWQ・GGUFなど用途に応じて形式を選ぶ。
1-bit BitNetが注目されローカル動作が現実味を帯びる。
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自省のため、2025年年初の予想を振り返る|Matsumoto Yuki
LLMは緩やかに普及、コストは年率1/10程度を想定、Thinking Model普及も進行。
AIエージェントは普及するが過剰期待は禁物。
DXはPOC中心、AI中心SaaS台頭、大企業導入は加速、日本の課題はアプリ層の弱さ。
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AIを活用したドキュメント執筆技術|michiomochi
音声入力で下書きを作成し全体設計を人が確認します。
アウトライン作成と叩き台作成をAIへ依頼、Notion活用事例も紹介します。
lint-fixで表現を整え最終手直しを人が行います。
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8億ユーザーでも赤字拡大のOpenAIと売上11兆円宣言のAnthropic AI覇権争いの”売上戦争”が幕開..
巨大規模でも赤字と資金繰りが重い
5%の課金率を前提に純損失と現金支出が増加
対照的にB2B中心で成長、長期売上目標を掲げる
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機微情報OK!Open Notebookの仕組みと構築手順 - NotebookLM相当をローカルで実現 #AI - Qiita
完全ローカルで動作するOSS代替がOpen Notebookである。
ollamaで2種のLLMを登録すれば、ChatとTransformationは同一モデルを使い回し、Embeddingは別運用可能。
ローカル構築は docker-compose起動とOLLAMA_API_BASE設定が鍵だ。
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【第5回】AI時代の組織戦略(後半)|スドケン@ハック思考【勝手に未来想像シンクタンク】
AI時代の組織は基盤整備からAI中心戦略へ5段階で進む。
フェーズ3が経営関与の分水嶺で、部門横断の調整が鍵。
多くはフェーズ2.5で停滞し、小さな成功で投資効果を示す。
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仕様書を渡すとテスト観点を抽出してテストケースまで生成する上に使うほど賢くなったらいいなぁ..
仕様書を受けテストケース生成まで自動化するAIエージェント。
人が各ステップで軌道修正して精度を高め、指摘を蓄積。
知識はドメインとテスト技術に分類、JSON出力で再利用促進。
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Structured Outputs Create False Confidence | BAML Blog
構造化出力は偽の自信を生む可能性がある。
制約付きデコードは形式適合を優先し品質を損なう。
自由形式を解析して品質を保つ手法が有効だ。
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Largemem - AI Group Brain for File Sharing & Collaboration
グループ向けAI拡張メモリが混乱を整理する推論基盤
PDF/Word/音声/長文を自動解析・検索・構造化
URL連携・ファイルアップロード対応、招待コードで共有可能
2025年12月22日
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2025年12月20日
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