エージェンティックAI向けのエンタープライズ環境構築
エンタープライズにとって、エージェンティックAIの可能性は単なるより良いチャットボット以上のものだ。それは人、ビジネスワークフロー、データ、システムをまたいでビジネスタスクをエンドツーエンドで実行するソフトウェアエージェント。エージェント実行に最適なプラットフォームは、適切なCPU容量、復元力のあるデータアクセス、ポリシー対応ツール使用で構築されている…
出典: MIT Technology Review（配信元の紹介文より引用）
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AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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リリース間隔が4〜6週から毎週へ短縮した事例で、AIエージェントにどこまで任せてどこに人を残すべきか？
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