Granite 4.0 Nano──超小型モデルの可能性

編集部の実践記録から

当社が自社の業務でAIを動かし、処理件数・所要時間・失敗件数まで 実際に測った記録です。

AI解体新書

AIエージェントの推論に「賞味期限」があるとは？ — FreshCtxが実行直前に証拠を再検証する仕組みで、中小企業の自動判断は何が変わるのか

モデルはハルシネーションを起こしていない、推論も間違っていない、ツールも正常に動いた。それでもアクションが間違う。原因は推論してから実行するまでに現実が変わる「証拠鮮度」の問題です。オープンソース化されたFreshCtxが何を再検証するのか、中小企業の自動判断で何が変わるのかを、当社の自動運用の実測とあわせて整理します。

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AIエージェントの推論に「賞味期限」があるとは？ — FreshCtxがオープンソース化され、中小企業の自動判断で何が変わるのか

モデルはハルシネーションを起こしていない、推論も間違っていない、ツールも正常に動いた。それでもアクションが間違う。原因は推論してから実行するまでに現実が変わる「証拠鮮度」の問題です。オープンソース化されたFreshCtxが何を再検証するのか、中小企業の自動判断で何が変わるのかを、当社の自動運用の実測とあわせて整理します。

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AIエージェントの推論は実行するころには古いのか — FreshCtxが実行直前に証拠を再検証する仕組みで中小企業の自動判断は何が変わるのか

モデルはハルシネーションを起こしていない、推論も間違っていない、ツールも正常に動いた。それでもアクションが間違う。原因は推論してから実行するまでに現実が変わる「証拠鮮度」の問題です。オープンソース化されたFreshCtxが何を再検証するのか、中小企業の自動判断で何が変わるのかを、当社の自動運用の実測とあわせて整理します。

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