「簡単な変更のはずなのに数週間かかる」の正体を、資産形成で説明してみる
はじめに 最近、プロダクトの品質についてよく考えるようになりました。 これまでいくつかの会社でエンジニアとして働いてきましたが、負債が積み上がっていくプロダクトに関わることが何度かありました。画面の表示条件を正しいものに変えるだけ。フラグの分岐を1本足すだけ。そういう変更...
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
27億のモデルが270億級に勝った？──中小企業は「小さくて勘の良いAI」を業務に絞って持てるのか
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェント「Faraday」でClaude Opus 4.8とGPT-5.5に勝ったと発表しました。鍵はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」。特定業務に絞れば小さいモデルがコストと速度で有利になる、という話を当社の実測と突き合わせます。ただし成果は保証しません。
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VIVANT2の「富岳級AI」は実在するのか？ — 400ペタフロップスを手元のMacと量子コンピュータで実測した
2026年8月23日放送のVIVANT第2シーズン第15話に「計算能力400ペタフロップス、スーパーコンピューター富岳級のAIハヤト」が登場しました。この数字は実在の富岳（442.01ペタフロップス）とほぼ一致します。ただし富岳は量子コンピュータではありません。当社のMacBook Air M2で実効性能を測ると160.8ギガフロップス、富岳との差は約275万倍でした。さらに量子シミュレータを自作してショアのアルゴリズムを走らせ、12量子ビットで15の素因数分解に成功しています。スパコン・AI・量子の違いを実測で切り分けます。
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話題のAIは「自前のコードツールを作らなかった」──中小企業はAIで何を作り、何を借りるべきか？
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェントFaradayでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。見出しは「小さいモデルが勝った」ですが、中小企業が真似できるのはモデルの大小より、Inherentの3つの設計判断です。コードツールは自作せずGPT-5.5 Codexを借り、報酬設計で「センス」を仕込み、迎合しないエージェントを狙う。当社は小型モデルの学習は測っていません。
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