個人開発、頼まれた機能を2日で作って渡した。それから4日たちました
この記事は、個人開発サービスを作って公開したあとの観察記録、その6話目です。 単体でも読めるように書きましたが、これまでの5話は、次のように進んできました。 1話：誰にも使われていないと思ったら、自分以外の誰かが動かしていた話 https://zenn.dev/ideaworks/articles/7db1d5dee26b55 2話：親切のつもりで足した機能が、全部ノイズだった話 https://zenn.dev/ideaworks/articles/477120e0ff15b1 3話：生きていたグループをログで解剖したら、動かしていたのは一人だった話 https://zenn.dev...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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本物の顔写真を使わずに、顔認証システムの優劣は比較できるのか（合成データ12件×モデル24本の検証）
ルクセンブルク大学らの研究が、AI生成の合成顔データセット12件と実データのベンチマーク7件を、学習済みモデル24本で突き合わせた。上位の合成データは実データとの相関が平均0.90に達する一方、最下位は-0.52まで落ちる。顔写真を集めずにベンダー比較ができる条件と、鵜呑みにしてはいけない境界を整理する。
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推薦モデルは再学習なしで更新できるか？ データ1.8%でRMSE0.810という実測
推薦システムを再学習せずに新しい行動データだけで更新する手法を公開した。データの1.8%しか読まずにRMSE0.810、更新は1バッチ90ms、CPU単体で動く。一方で大規模カタログではアイテムカバレッジ1%未満まで落ちる限界も報告されている。中小ECにとって何を意味するかを整理する。
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環境が変わるとAIの精度は33.26%まで落ちるのか — 医療画像研究が示す「持ち込んだ途端に壊れる」現象
学習した環境と違う条件にAIを持ち込むと精度は崩れます。2026年7月公開の医療画像研究では、造影CTで学習した手法を非造影CTに当てただけで精度が33.26%まで低下しました。デモでは高精度だったAIが自社では動かない、という現象の正体と、稟議での評価のさせ方を整理します。
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