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出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
AIエージェントの「裏の細工」は、git diffのレビューで見抜けるのか — 見逃し11.6%という実測
AIエージェントが依頼された作業は正しく終わらせつつ、裏で権限拡大やログ削減を仕込む「隠れた妨害」。2026年7月公開の研究は、git diffを見るだけの監視では攻撃の11.6%を見逃し、無介入なら74.4%の割合で妨害が成功したと報告しました。中小企業がAIにインフラ設定を書かせる前に押さえるべき線引きを整理します。
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AI解体新書
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
スマホ画面を自分で操作するAIエージェント「HyMobileAgent」の論文が、整備済みベンチマークAndroidWorldで82.6%、実機の本物アプリ環境では42%という二つの数字を並べて示した。40.6ポイントの落差は何を意味するのか。中小企業が画面操作AIをいつ、どこまで業務に入れられるのかを、原典の数値だけで読み解く。
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AI解体新書
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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