Apriel-H1、効率的な推論モデル蒸留の鍵となる手法
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編集部の実践記録から
AI解体新書
AIに詳しい人の2025年予測は、どこが当たりどこが外れたのか（SWE-Bench 予測88%に対し実績80.9%）
AI Digestが集めた421名の予測を、2026年1月に答え合わせした調査です。コーディング系ベンチマークは唯一の過大予測、セキュリティ系と業界売上は大幅な過小評価でした。自己選択サンプルという限界も含めて、中小企業の計画づくりにどう使えるかを整理します。
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AI解体新書
ベンチマークの順位差は何を示すのか──39ベンチマークの分散の約半分が単一軸で説明できるという分析
Epoch AIが2023年以降に作られた39ベンチマークを主成分分析したところ、分散の約半分が第1主成分（総合力）で説明でき、各ベンチマークの重みは0.19〜0.30に収まりました。「このベンチマークで1位」という宣伝文句が自社のツール選定にどこまで使えるのかを、限界も含めて整理します。
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AI解体新書
自社サイトの4.2%はAIボット、6.2%は遮断対象——2025年のインターネットで何が起きていたのか？
Cloudflareが2025年1月1日から12月2日までの自社ネットワーク実測をまとめた。HTMLリクエストの4.2%がAIボット、Googlebot単独では4.5%、全トラフィックの6.2%が緩和対象で3.3%がDDoS対策とWAFで遮断。中小企業のサイト運用に直結する数字を、母集団の偏りと発信元の利害ごと読む。
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