Semantic Context OS、 管理基盤を 提供
Semantic Context OS はコンテキスト管理の実行基盤です。 コンテキストウィンドウを決定論的な資源として扱います。 AST トリミングと sawtooth モデルを実装します。
Semantic Context OS はコンテキスト管理の実行基盤です。 コンテキストウィンドウを決定論的な資源として扱います。 AST トリミングと sawtooth モデルを実装します。
オープンソース AI の禁止は重大な誤りです。 オープンソースは教育・競争・革新を支えてきました。 Anthropic と OpenAI の二強が権力を集中させています。
Epoch AI が AI 研究開発のタスク分類を公開しました。 研究ワークフローを 6分類、60 以上のタスクに分解しています。 各タスクは AI による自動化度を 0〜5 で評価しています。
Apple の新版 Siri が Spotlight の検索体験を複雑にしました。 Web 検索には複数回のタップが必要になりました。 設定で Siri を無効化することは可能です。
Sequent がアライメント研究の非営利組織を設立しました。 英国 AISI と Timaeus の人材が参加しています。 初期調達目標は 1 億〜1 億 5,000 万ドルです。
AGI 後の再分配策で資本の制御範囲が焦点です。 UBI は現金給付で資本制御が最も限定的です。 UBC は市民に資本資産を直接付与します。
Cohere が AI の労働影響を巡る証拠不足を指摘しました。 2023年の論文の 80% という試算が政策に流用されています。 データ労働者が政策議論から抜け落ちています。
Ethan Mollick 氏が Mythos 級モデル Claude 5 Fable を試用しました。詳しくは出典へ。
Stockmark が LLM-as-a-Judge の評価多様性を分析しました。 専門家同士でも細かいスコアは一致しにくいです。 評価者ごとに合わせた判定は一致度が高まります。
Ethan Mollick が新著 Co-Existence を公開します。 コーディングエージェントでサイト制作は数分で完了しました。 Anthropic は AI が自社コードの 80% を書くと報告しました。
トルコの高校の実験では ChatGPT 利用群が試験で劣りました。 台北の Python 講座では AI 個別指導群が 0.15 標準偏差上回りました。
Import AI 458 号が AI の未来と特異点を論考しました。 AI の進歩は今後も続き、社会に大きな変化をもたらします。 AI は自己改良で特異点に至る可能性があります。
Google が I/O で AI 検索と広告の拡大を発表しました。 AI Overviews と AI Mode で検索結果を要約します。 AI 回答の中に広告を挿入します。
Meta と KAIST が Neural Computer を公開しました。 計算・記憶・入出力を学習した状態で統合します。 Juergen Schmidhuber 氏が関わっています。
適応的並列推論が効率的な新手法として注目されています。 逐次推論はコンテキスト上限と遅延の増大を招きます。 既存手法は並列構造を固定しており、適応制御が課題です。
METR が Anthropic の R&D 自動化リスク評価を批判しました。 調査結果の分析と提示方法に重大な問題があると指摘します。 Opus 4.6 のリスクが非常に低いという結論自体には同意します。
AI エージェントの推論は OLTP++ 型の負荷を生みます。 数千のエージェントがミリ秒単位で並列にクエリを発行します。 EBS のバースト枠は数分で枯渇し、遅延が 50 ミリ秒に急増します。
Ethan Mollick 氏が GPT-5.5 の早期アクセスを試しました。詳しくは出典へ。
Cohere が企業 AI 成熟の 5 段階を解説しました。 多くの企業はツール導入と内部基盤の間で停滞します。 本番移行はデータアクセスと LLM への不信が壁です。
Kotoba Technologies の創業者 2 人が Pivot に出演しました。 第 1 部では AI 研究の道のりと人類の未来を語ります。 第 2 部では 2026年に言語の壁が消えるとの見方を示します。
SSH の 1 文字入力で 270 パケットが送信されます。 36 バイトのパケットが全体の 66.3% を占めます。
ペンシルベニア大学で 4日間の起業講座が実施されました。 学生は Claude Code と Google Antigravity で試作品を作りました。 AI 利用で従来の半年分を上回る進捗が得られました。
Ethan Mollick 氏が Claude Code を試しました。詳しくは出典へ。
Ethan Mollick 氏が AI 能力のギザギザを解説しました。 記憶や視覚など伸びない弱点がボトルネックになります。
Ethan Mollick 氏が Gemini 3 と Antigravity を試しました。詳しくは出典へ。
Ethan Mollick が AI を面接で評価する方法を解説しました。 ベンチマークは公開や未校正などの問題を抱えます。 vibes による評価は個人向けで、標準化には不十分です。
Ethan Mollick が AI 活用の実践ガイドを公開しました。 主要モデルは Claude、Gemini、ChatGPT、Grok の 4 系統です。 有料プランは月 20 ドルと約 200 ドルの 2 段階です。
Ethan Mollick 氏が AI エージェントの実務利用を分析しました。詳しくは出典へ。
Ethan Mollick 氏は AI との関係が魔法使い型に移ったと論じました。詳しくは出典へ。
METR が科学コミュニケーションの考え方を解説しました。 開発者生産性の研究では AI 利用時に開発者が遅くなりました。 見出しでは「AI が遅くする」と「期待のずれ」を重視しました。
METR がフロンティア AI のリスク開示の論点を示しました。 公開情報だけでは危険な能力を把握できないと指摘します。 3 か月ごとの外部チームによるリスク調査案を提示します。