NextdoorがCodexで開発効率を向上
Nextdoorのエンジニアが、CodexとGPT-5.5を使い再現困難な問題の調査、クロスプラットフォーム開発、プロダクト成果への集中を実現している。
出典: OpenAI（配信元の紹介文より引用）
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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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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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AIクローラーの約80%は学習目的で、ニュース業種はAnthropicに2,500ページ読ませて1件しか返らないのか？
Cloudflareが2025年7〜8月に自社ネットワーク上のAIボットを目的別・業種別に集計した。クロールの約80%が学習目的で、クロール対参照比はAnthropic約50,000:1、OpenAI 887:1、Perplexity 118:1。業種を絞ると値が大きく変わる。自社サイトのボット許可を経営判断として棚卸しするための材料を、母集団の狭さごと読む。
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