コラム
AI・機械学習の公開資料をもとに、タメスケの考察を書きます。実験による検証結果とは区別しています。
AIが手分けするなら、最後は誰がまとめる？ GPT-6 Proの並列エージェント
GPT-6 Proに並列エージェントが加わりました。展示会の準備を例に、同時に任せたい作業と、最後に人が突き合わせたい条件を考えます。
ReflectionのBeamはモデル重みに加え、コードを編集するMirror CLIも提供します。作業を分ける方法と、公開モデルを自分で動かす前に考えたいこと。
AIにも「もう一回見て」と言いたい。Glimpseの再観察に期待すること
AIが答える前に、映像の気になる一瞬へ戻る。ElorianのGlimpseを公開記録から読み解き、再観察の面白さ、作業動画への可能性、実用化で確かめたい点を考える。
日本語の新しい声「ひまり」「りんどう」が加わるGPT-Live-1.1。自然な声に期待するのは、まだ整理できていない考えを話し始めやすくなることです。
AIに昨日の説明を繰り返したくない。Hy Memory 2.0に期待すること
Hy Memory 2.0の発表から考えたのは、AIが覚える量より、変更した判断をどう引き継ぐかでした。記憶の更新と共有に期待することを整理します。
明日のパンは何個焼く？ Timestralが広げる「予測の幅」
MistralのTimestralを、パン屋の仕込みを例に考えます。予測の幅や明日の予定を使う面白さと、「売れた数」をそのまま需要とみなす難しさ。