量子化認識蒸留による LFM2.5 Q4_0 チェックポイント
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編集部の実践記録から
AI解体新書
手順書を足せばAIエージェントは賢くなるのか？正答率67%→43%、あるタスクでは100%→0%になった記録
Hugging Faceが自社ツール上でオープンモデルのエージェント能力を3段階の構成で測ったところ、手順書（Skill）を同梱した構成で小型モデルの一致率が67%から43%に落ち、あるタスクでは100%から0%になりました。同じ作業のトークン消費が約2,400から約23,000へ振れた例もあります。中小企業がPoCで何を測るべきかを整理します。
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AI解体新書
なぜ高性能モデルに丸投げすると失敗するのか？トークン30分の1・成功率1桁台から80%超という報告の読み方
IBM Researchが、業務AIをLLM単体ではなく従来型ソフト部品で誘導する「エージェントロジック」で組み直したところ、トークン消費が最大30分の1、成功率が1桁台から80%超に改善したと報告しました。数字の条件と、自社製品の提供者による発表という前提を踏まえ、中小企業が投資すべき場所を整理します。
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AI解体新書
音声AIエージェントは正答率だけで選んでよいのか——50シナリオ・20システムの評価が示したもの
ServiceNowが公開した音声エージェント評価フレームワークEVAは、航空会社ドメインの英語50シナリオ・15ツール・20システムを対象に、精度（EVA-A）と会話体験（EVA-X）を別々に測りました。全構成でこの2つがトレードオフになったという報告を、中小企業の選定手順にどう落とすかを整理します。
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