現在、新しいAI技術の実験に取り組んでいます。
試作品のモデルをテストしたところ、結果は非常に有望でした。 しかし、内部グラフ構造にいくつかの課題が残っており、特にRouterとTransformerの連携部分が現時点でのボトルネックです。 現在もこの部分の設計を継続的に見直しており、より安定した構造を目指しています。 ...
出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
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情シスの仕事はAIでどこまで速くなるのか ― 181名のランダム化比較試験が示した「効く業務」と「25%遅くなる業務」
Microsoftが181名を対象に行ったランダム化比較試験で、情シス業務の正答精度は平均34.53%改善しました。ただし効いたのは自由記述型の作業で、多肢選択型は精度が有意に上がらず所要時間は25.13%増えています。発信元が製品提供者本人である点も含め、業務単位の線引きを整理します。
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安いから中国製モデル、は成立するのか？ 米国政府機関の実測でGPT-5-miniが平均35%安かった
米国商務省NIST傘下のCAISIがDeepSeekの各モデルを実測しました。同等性能に要した費用はGPT-5-miniが平均35%安く、エージェント乗っ取りではDeepSeek最良モデルでも認証情報の窃取が37%の試行で発生。トークン単価ではなく総額と乗っ取り耐性で選ぶべき理由を、評価の立場性と限界も含めて整理します。
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既知の脱獄攻撃を受けると、AIの安全性は39システム中35システムで落ちる？
MLCommonsが公開した脱獄ベンチマークv0.5では、公開・既知の攻撃を加えるとテキスト対テキストの安全性スコアが平均19.81%下がり、39システム中35システムが安全グレードを1段階以上落としました。通常利用の安全性と攻撃下の安全性は別物だという実測を、中小企業の受け入れテストの話に落とします。
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