codexの独自用語乱立･曖昧問題への対策
この記事はXの元記事をZenn向けに再掲載したものです。 codexで起きやすい問題 codexでよく起きる問題として､言葉の定義を適当にして設計や実装をしてしまう問題があります｡経験上､claudeだと少し起きづらいのですがcodexの場合､5.5のときからも駄目で5.6にしてもやはり継続して起きていて困っていた件への対策です｡ 例えば､調査レポートの一節に「圧縮時点」という見出しがありました。本文を読むと、その語は「会話履歴が設定量に達したこと」「自動要約を始めるしきい値」「実際に要約が始まる時」の三つを行き来していました。 文章は流暢で、技術的な説明らしく見えます。 しかし、一...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AIに社内資料を読ませて文書を作らせると、何％が出典の辿れない創作になるのか — 2,629点の来歴監査
公式文書を与えたうえでAIに合意文書を作らせ、生成物1点ずつの出どころを監査した研究があります。原典に直接遡れたのは43.7%、一切遡れない創作が22.1%、仕組み由来のゴミが6.8%。AIに社内資料を読ませて提案書や議事録を作らせる運用に、そのまま効く数字です。
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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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