ポエム：ITの仕事の大半は、代わりにパソコンを叩いているだけだった
! この記事は Grok を使って書いています。 エンジニアがAIに指示を出し、返ってきたものを人に渡す。新しい働き方に見える。だが中身は昔から変わっていない。 IT業界が売ってきたものの大半は、専門スキルではない。自分ではパソコンを触れない人の代わりに、そのお願いを機械がわかる形に直すこと だ。叩いているのは見た目で、中身は「直すこと」である。 その「直す」を、AIができるようになった。機械にできる作業の値段は下がる。だから沈むのはIT業界全体ではない。代わりに直してきた人たちだ。 目につくのは「生産性が上がった」「AIで稼げた」という話ばかりで、単価が下がる話は表に出てこない。この...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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画面操作AIは、ベンチマークで82.6%成功しても実機では42%まで落ちるのか
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自社の画風を学習させた画像生成AIは、78枚の画像で作れるのか
NVIDIAとHugging Faceの共同投稿が、FLUX.1-devに78枚・200ステップで特定の画風を習得させた条件と、8×H100 80GBでの実測スループットを公開しました。データは少なくて済み、計算資源は借りるしかない——中小企業にとっての切り分けを整理します。
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新しい汎用AIが出ても特化モデルは勝てるのか — スコア0.925対0.798の比較を読む
帳票の読み取りをAIに任せるとき、最新の大手汎用モデルを待つべきか、自社言語・自社帳票に合わせた小型モデルを選ぶべきか。2026年7月16日に公開された比較では特化モデルが0.925、汎用OCRが0.798でした。ただしこれは提供元自身が設計したポルトガル語専用ベンチマークの数字です。
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