「時間の慣性」のその後：あの Bot が約1ヶ月で更新・追加した仕組みと、まだ検証できていないこと
1. 前作からの差分という切り口 前作（2026-06-28公開）では、Misskey上を漂うBotの初期アーキテクチャを紹介した。6つの感情パラメータ、1次遅れフィルターによる「感情の慣性」、そしてそれをLLMの生成パラメータへ直結する「物理バルブ」——Cloudflare Native Stack上の、シンプルだが工学的に筋の通った設計だった。 あれから約1ヶ月（直近のコミットは2026-07-30）、src/index.tsには前作にはなかった機構がいくつも積み上がっている。忘却とマージによる精神代謝、Surface(temp)層からCore層への昇格を判定する層化パス、確率的...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
編集部の実践記録から
話題のAIは「自前のコードツールを作らなかった」──中小企業はAIで何を作り、何を借りるべきか？
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を上回ったと発表しました。見出しは「小さいモデルが勝った」ですが、中小企業が真似できるのはモデルの大小より、Inherentの3つの設計判断です。コードツールは自作せずGPT-5.5 Codexを借り、報酬設計で「センス」を仕込み、迎合しないエージェントを狙う。当社は小型モデルの学習は測っていません。
続きを読む →
Inherentの「小型AIが大型に勝った」は中小企業に何を意味するのか？──報道の数字が食い違う
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を上回ったと発表しました。勝因はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」です。ただしQwenの規模は素材内で27億とも270億とも書かれ食い違っています。中小企業が真似できる一点と、当社が測っていないことを分けて示します。
続きを読む →
AIエージェントのコストは「動くか」より「静かに積み上がるか」――同じ道具で3倍差が出る運用ルールとは？
Claude CodeのようなAIエージェントを数週間運用すると、課題は「動くか」から「どれだけ静かにコストが積み上がるか」へ移ります。あるQiitaの記録では、プロセス確認コマンドの選び方だけでセッション予算の19%を消費し、処理方式の変更で1回あたり＄1.10→＄0.36まで下がりました。効いたのはアルゴリズムより運用ルールです。中小企業の予算化に何が要るかを、当社の実測とあわせて読み解きます。
続きを読む →