AIエージェント自律化時代、ガバナンスはデータレイヤーに
エンタープライズがAIエージェントに計画、意思決定、アクション実行の自律性をより多く与えるにつれ、認可されていないアクションを試みるエージェントをどう止めるかという問題が、あらゆるアーキテクチャレビューの中心に浮上する。
出典: VentureBeat AI（配信元の紹介文より引用）
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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リリース間隔が4〜6週から毎週へ短縮した事例で、AIエージェントにどこまで任せてどこに人を残すべきか？
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パラメータ1.5Mから34.5MのOCRモデルは、自社の帳票読み取りを内製する道具になるのか？
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