評価指標

記事数: 6 件

その他 2026年4月3日

AIの強さはスケールだけじゃない：専門化と協力の力

フィリップ・W・アンダーソンの示唆を手がかりに、この記事はAIの強さが単なるスケールで決まらないことを示し、専門化と協力を組み合わせた設計と評価が企業やエンジニアにとって実務的な道筋になることをやさしく解説します。

技術 2026年3月22日

アンドレイ・カラパティがThe Decoderで指摘したように、一部では自動化が訓練設定を一晩で改善し得ます。自動化と人間の判断を場面に応じて組み合わせることが今後の鍵になります。

LLM 2026年1月22日

世界規模の比較研究が、大規模言語モデルと人間の創造性を同じ基準で比べる新たな枠組みを提示しました。結果は示唆に富み、今後の追試や倫理的議論が重要です。

技術 2026年1月10日

Epoch AIの分析は、AIベンチマークの透明性と再現性を高める方向性を示し、実務での評価改善や意思決定の質向上に役立つ具体的な対策を促します。

LLM 2026年1月1日

新研究はLLMs（大規模言語モデル）が内部で環境の振る舞いを再現し得る可能性を示します。訓練効率や開発コストの改善が期待される一方、評価と安全性の整備が普及の鍵になります。

その他 2025年12月24日

HSE大学の実験で、ChatGPTとClaudeは人間の合理性をやや高く見積もる傾向があることが示されました。実務では対人データ検証や複数モデル比較でAIの出力を補完することが重要です。