AIコーディング時代の2,500ファイル問題
AIコーディングは可能性が大きい一方で、GitHubに見られる大規模リポジトリでは実務的な課題が出ます。設計・運用・人の監視を整えることが成功の鍵です。
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OpenAI、広告風提案を停止 影響と今後
OpenAIは広告風提案を一時停止し、ChatGPTに広告は入れない方針を示しつつ、透明性の強化と新たなユーザー接点の検討を進める姿勢が見えます。
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メルボルン発：AIコメディは笑えるか
メルボルンの研究チームは、ロボットの動作と言語生成を組み合わせて「笑いが生まれる条件」を検証しています。現状は物理的なズレに頼る場面が多いものの、演出と対話技術の進化で新しいコメディ表現が期待できます。
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創作現場で70%がAI利用を隠す理由
Anthropicの調査で約70%の創作プロがAI利用を周囲に隠していると分かり、透明なルールと教育で創作の質と雇用の安定を両立できる道が見えてきます。
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人の監督で進化する企業AIエージェントの現場
THE DECODERの報道をもとに、企業がなぜ完全自動よりも人の監督を選ぶのか、現場での具体例とリスク管理、業界横断の影響、そして実務的な折衷案までを分かりやすく一貫して解説します。
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AI時代の計算機が守るべき二つの価値とは
ChatGPTなどの生成AIと従来の計算機は長所が異なります。本稿は数学的厳密さと非ハルシネーションという二つの価値を整理し、現場での使い分けと実践的対策をわかりやすく示します。
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Perplexity BrowseSafe、検出率91%の実力
PerplexityのBrowseSafeはプロンプトインジェクションを91%検出すると発表され、有望な一手であることを示しますが、実運用では透明性ある検証と外部評価の確認が重要です。
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GeoVistaが迫る地理認識AIの革命
GeoVistaは画像解析とリアルタイム検索を統合した中国発のオープンソース地理認識AIで、研究者や企業が低コストで試し改善でき、透明性と拡張性を武器にGemini級の性能に迫る可能性があり、実用化と倫理整備の両面で今後の進展が大いに期待されます。
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政府支援で守るムーアの法則、2029年の行方
インテルは政府支援を想定した研究投資で2028年にウェハ生産開始、2029年に商用システム投入を目指しており、資金の安定でムーアの法則継続への期待が高まっています。
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日常動画で物理を直感するAI、V-JEPAの挑戦
V-JEPAは日常の普通動画を材料に現実世界の物理を直感的に学習する新たな試みで、ロボットや教育などでの応用が期待される一方、データ品質や評価の透明性が重要であり、今後の公開検証が楽しみです。
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週末に読む6選：未来とAIをめぐる読み物
週末にぴったりなGuardianの「Six great reads」から選ばれた6本を案内し、未来や自然をめぐる比喩の読み解き方やIT・AIの視点での読み比べ、実践的な次の一歩までをやさしくまとめました。
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AI時代の音楽と権利：デイヴ・スチュワートの提言
デイヴ・スチュワートは、生成AI（大量データから新しい音楽を作るAI）と共存するために、クリエイターが自らIPを所有しAIにライセンスする選択肢を持つことを提案しています。
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113本の論文と作り話エージェントの実像
報道で注目された113本の論文と自動生成エージェントの課題を整理し、出典の明示と検証文化の強化、読者のリテラシー向上が信頼回復への実践的な道筋であることをやさしく解説します
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OpenAI×Targetの購買提案は広告か？透明性の争点
OpenAIとTargetの連携による購買提案の背景と意図、表示の扱い方やラベリング、オプトアウトなどユーザーの選択肢を広げる対応策を分かりやすくご案内します。
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STARFlow-Vが拓く長尺生成動画の新地図
Appleが導入したとされるSTARFlow-Vは、拡散モデルとは異なるNormalizing Flowsを用いて長尺動画の安定性向上を目指す技術で、運用コストやパイプラインの信頼性を重視する企業にとって新たな選択肢であり、今後の実装検証が普及の鍵になります。
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ハサビスが描く、2026年のAI潮流
デミス・ハサビスが描く2026年の三大潮流、マルチモーダル化、対話型動画の拡大、信頼性の高いAIエージェントは、研究と現場を結び、企業に運用基盤やガバナンス、評価体制、教育の整備を促す実務指針となるでしょう。
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LeCunが目指す、生成超えの世界モデル
Yann LeCunが生成偏重の潮流に対し、物理世界を理解する「世界モデル」重視の新スタートアップを準備中です。THE DECODERの報道を受け、業界は生成と理解を両立する長期的な技術開発へと動き始める可能性があります。
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AIエージェント導入で増す開発リスク
Aikido Securityの指摘を受け、GitHubやGitLabにGemini CLIやClaude CodeなどのAIエージェントを導入する際は、権限管理とデータ方針を明確にし、段階的導入と継続監視を組み合わせることで安全に利活用できます。
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巨大ニューラル網と構造データが明かす学習の真実
数十億パラメータ級モデルは規模だけで良くなるわけではなく、データに明確な構造があると本質的な特徴を先に学びやすくなります。実務ではデータ設計と評価見直しが重要です。
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Titansから見る継続学習の最前線
TitansとMIRASの設計公開を通じ、Googleは運用中に学び続ける継続学習を次の基準に据えようとしています。データの質と評価方法が今後の勝敗を分けるため、AI選定時はデータの出所と活用方法に注目してください。
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AWS新AIエージェントは追いつけるか
AWSがre:Inventで発表した新しいAIエージェント群は、第三世代チップとデータベース割引で企業導入を後押しします。開発者支持を追い風に、実運用での費用対効果に注目が集まります。
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ChatGPTとGemini、成長差の読み解き方
ChatGPTが8月〜11月で約5%の成長にとどまる一方、Geminiは約30%伸長した背景と影響、企業や開発者が取るべき実務対応まで、わかりやすく整理してご案内します。
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DOGEは生きているのか？AI巨人の野望と検証
WIREDの特集を手がかりに、DOGEに関する政府内の主張とFacebookやAmazonのAI戦略を冷静に検証する方法を短く整理しました。一次情報の確認と複数ソースの照合を基本に、誤解を避ける読み方を提案します。
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