そのAnthropicの記事の冒頭にはこうある
「サブエージェントは依然重要でウチでも使ってる」
「コンテキスト肥大化への対策としては使うべき」
記事の主張は
「コンテキストをメインと共有する価値が分離価値を上回る場合は統合すべき」であって
「サブエージェント使うな」ではないのでは・・・
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サブエージェントの実装思考も時代遅れか？😅
Anthropicいわく「モデルが進化した今、安易なマルチAgent化より単一ループ＋Skillsの方が速くて高品質」。
claude.com/ja/resources/arti…
サイレントマニピュレーション、何年も前に有名な先生にお願いしましたが、再発もなく調子いいです。処置中はバキバキ・ゴリゴリと結構大きな音がします。
暫く腕使えないし、処置後のリハビリは必要でしたが、夜間痛が即無くなったのは嬉しかった記憶が。
しょう retweeted
先週末、だいぶ反響のあった「バイブコーディングしたらVercel社から120万円請求された件」の事件の真相と、ことの顛末、最終的にどうなったかを詳細にまとめました。
参考になればと
Googleは一番賢いAIを作ることより、世界中で常時動くAI基盤そのものを取りに行っている可能性がある
例えば、モデル単体の「思考力」を極限まで高めることより、「安く・大量に・あらゆるデバイスでAIエージェント動かし、特にスマホなどのAIにおよるUX革命の主導権を握る」を狙っている可能性とか
Alphabetの2026年CapEx見通しは前年比2倍超。それだけAIインフラ投資を増額しているのに、「一番賢いAI競争」では先頭に立とうとしていない。新しいGemini Proも仕方なく出す感すらある
では、その巨額投資は何のためなのか？
単に一番賢いAIの開発に失敗したのかもしれないし、市場で勝つために別の競争軸に投資している可能性もある
全く詳しくないですがJev vs BERT系はこんな理解。
ModernBERT/Laya系：一度その種類の判断に合わせてFine-tuneすれば、質問や選択肢はある程度自由に変えられる。ただしFine-tuneした範囲から外れるほど精度は落ちやすい。その代わり省メモリ。
Jev系：利用側でタスクごとのFine-tuneをしなくても、state/question/schemaをその場で変えて使いやすく汎用的。ただしメモリもそれなりに必要。
しょう retweeted
「もっと意味不明なの考えられるだろ！おまえならやれる！」
とチャッピーを激励したら、本当に意味不明でシュールな AI 動画が出来た。
最初から最後まで、一切意味が分からなくて面白いｗ
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