スパース回路でニューラルネットワークの仕組みを解明
OpenAIがmechanistic interpretabilityを探索し、ニューラルネットワークの推論メカニズムを理解。新たなスパースモデルアプローチでAIシステムの透明性を高め、より安全で信頼性の高い動作を実現する。
出典: OpenAI（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。 OpenAIで元記事を読む →
編集部の実践記録から
AEO対策室
llms.txt には何を書き、何を書かないのか — 当サイトの実物を公開します
主要25サイトで置いていたのは5サイト、AI企業自身も置いていませんでした。効果は測れていません。それでも当サイトが置いている理由と、実際に書いている中身（同名サービスとの区別を含む）をそのまま公開します。
続きを読む →
AI実践室
57日間・498回・最大40社分 — 成果物のDrive同期が、人が一度も触らないまま回り続けた一次記録
当社では案件ごとの成果物フォルダをGoogle Driveへ自動ミラー同期しています。その同期ログを集計したところ、2026年5月28日からの約57日間で、同期完了イベントは498回、1回あたりの対象は最大40社分でした。人が一度も手を動かさないまま、地味なコピー作業が2か月近く続いた記録です。ただし「一度も失敗していない」とは言いません。その理由も書きます。
続きを読む →
AEO対策室
AEOの効果はどう測るか — 測れる指標と、測ってはいけない指標
同じ質問を繰り返しても同じブランドが再現される確率は100回に1回未満、という調査があります。この前提だと「引用回数が先月より2回増えた」は成果ではありません。測ってよいものと、数えても意味がないものを分けます。当サイト自身の数字も出します。
続きを読む →