Gemini 3.5：エージェンティック機能を備えたフロンティア知能
Gemini 3.5は、複雑なエージェンティックワークフローを実行できるよう設計されている。
出典: Google DeepMind（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Google DeepMindで元記事を読む →
この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AI解体新書
AIに社内資料を読ませて文書を作らせると、何％が出典の辿れない創作になるのか — 2,629点の来歴監査
公式文書を与えたうえでAIに合意文書を作らせ、生成物1点ずつの出どころを監査した研究があります。原典に直接遡れたのは43.7%、一切遡れない創作が22.1%、仕組み由来のゴミが6.8%。AIに社内資料を読ませて提案書や議事録を作らせる運用に、そのまま効く数字です。
続きを読む →
AI解体新書
本物の顔写真を使わずに、顔認証システムの優劣は比較できるのか（合成データ12件×モデル24本の検証）
ルクセンブルク大学らの研究が、AI生成の合成顔データセット12件と実データのベンチマーク7件を、学習済みモデル24本で突き合わせた。上位の合成データは実データとの相関が平均0.90に達する一方、最下位は-0.52まで落ちる。顔写真を集めずにベンダー比較ができる条件と、鵜呑みにしてはいけない境界を整理する。
続きを読む →
AI解体新書
推薦モデルは再学習なしで更新できるか？ データ1.8%でRMSE0.810という実測
推薦システムを再学習せずに新しい行動データだけで更新する手法を公開した。データの1.8%しか読まずにRMSE0.810、更新は1バッチ90ms、CPU単体で動く。一方で大規模カタログではアイテムカバレッジ1%未満まで落ちる限界も報告されている。中小ECにとって何を意味するかを整理する。
続きを読む →
御社でもAIを使ってみませんか
まずはここから
御社でもAIを使ってみませんか？
御社の実際の業務を題材に、AIで何ができるかを一緒に考えます。
「ChatGPTの使い方」を教えるだけの研修ではありません。
AI研修・AI活用相談 →