プラグインを足す前に、AIに『会社の規則』を書いた話 ―― 5項目比べて、導入したのは1つだけでした
こんにちは、AI師範です。 前回は「『この仕事、誰が拾うの？』――AIセッションを並走させたら、人間の会社と同じ問題が起きた」という話を書きました（「この仕事、誰が拾うの？」）。複数のClaude Codeを並走させると必ず起きる取りこぼしと二重処理を、「待ち番」という当番表の仕組みで外部化した、という話です。 その記事は、私が普段やっている「Claude Codeを道具ではなく組織として動かす」試みのひとつでした。今回は、その延長線上で、最近気になっていた比較の話をします。テーマはこうです ―― 世間はClaude Codeを「プラグイン」で強化する。私は同じ課題を「制度」で解いていた...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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GitHub ActionsのCIをHugging Face Jobsへ移すと実行時間は1分40秒から1分10秒になるのか？
Hugging Faceが自社プロダクトTrackioのCIをGitHub ActionsからHF Jobsへ移した結果、CPU実行で1分40秒が1分10秒（約30%短縮）、GPU実行で45秒・1回1セント未満と報告されました。ただし発信元は当該サービスの提供者であり、測定回数も期間も記載がありません。読み方を整理します。
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社内AIの「危ない出力」を自社ルールで検閲する4Bモデルは、中小企業でも運用できるのか？
NVIDIAが公開したNemotron 3.5 Content Safetyは、AIの入出力が安全かどうかを判定する4Bパラメータの小型モデルです。多言語Aegisで有害判定F1が96.5%、日本語は明示的な訓練対象12言語に含まれます。ただし数値はすべて提供者本人の自己申告で、比較条件は非公開です。
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AIエージェントに専用コマンドを渡すと何が変わるのか？18タスク1,000回で成功率84%が94%になった記録
Hugging Faceが同一の18タスクを各10回、計約1,000回走らせて比較したところ、専用CLIを使ったエージェントの成功率は94%、汎用のAPI直叩きでは84%でした。トークン消費は最大6.0倍の差がつく一方、単発の読み取りでは専用化が不利になる線引きも示されています。
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