元Plaud幹部、バックグラウンドで音声を聞くAIアプリ向けに2,600万ドルを調達
AIの中核的な約束の一つは、利用者について知るほどタスクの支援や適切な提案の精度が上がるという点だ。テック企業の言うことを信じるなら、そのためにはアプリやデバイスが利用者の活動を常時聞き、見て、記録し、可能な限りの文脈を集める必要がある。
出典: TechCrunch 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
AIエージェントに会社経営を任せたら売上ゼロだった ― 中小企業が学ぶべきは「儲けた話」ではなく何か？
Claude Code に市場調査から事業計画まで自律実行させた実験の第1回が公開されました。結論は売上0円。ただし読むべきはそこではなく、AI量産が規約で締め出された時代に「人間の検証・一次情報」をどう組織へ埋め込むか、という設計の記録です。中小企業のAI導入に直結します。
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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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