スマートリングは私の好みのAIガジェットになりそうだ
ここ数ヶ月、筆者はコンピュータと話すのに多くの時間を費やしてきた。LLM革命の過小評価されている特徴の一つは、あらゆる種類の音声認識技術における顕著な飛躍であり、最も高速で安価なモデルですら音声の理解と処理に非常に優れるようになった。多くのアプリをテストしてきたが…
出典: The Verge AI（配信元の紹介文より引用）
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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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