AI文章を整えるSkill「teire」を作ってみた
こんにちは、初投稿です。 今回は、巷で噂のSkill作成の話です。 生成AIに文章を書かせると、内容は間違っていなくても妙に似た文章になることがありますよね。 「それぞれにメリットとデメリットがあります」「重要なのは適切に使い分けることです」といった、間違ってはいないけれど、なんだか結論も薄い文章です。 日本語のこうした癖を修正するSkillとして、stop-ai-slop-jpが既にあります https://github.com/iKora128/stop-ai-slop-jp stop-ai-slop-jp は、AIが書いた日本語の立場、主体、構造、語彙、記号などを確認し、AI特有の...
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
AIエージェントの「移行できました」は信じてよいのか？30件中29件を成功と自己申告し、実際に通ったのは22件
IBM Researchが公開したScarfBenchは、Enterprise Javaのフレームワーク間移行をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最上位のエージェントでも挙動を保った移行の成功率は10%未満、アプリ全体移行30件では29件を成功と自己申告しながら実際にビルドできたのは22件でした。検収基準の置き方を考え直す材料になります。
続きを読む →
会議室や工場で音声認識AIの精度はどれだけ落ちるのか（低SNR環境で誤り数倍）
Treble TechnologiesがHugging Faceと共同で公開したFFASRリーダーボードは、無響の2,000サンプルを14部屋でシミュレーションし、9条件のうち4条件でASRを比較しました。低SNR（6dB未満）では単語誤り率が近接環境の数倍。ベンダー公表値の読み方と、自社での検証手順を整理します。
続きを読む →
手順書を足せばAIエージェントは賢くなるのか？正答率67%→43%、あるタスクでは100%→0%になった記録
Hugging Faceが自社ツール上でオープンモデルのエージェント能力を3段階の構成で測ったところ、手順書（Skill）を同梱した構成で小型モデルの一致率が67%から43%に落ち、あるタスクでは100%から0%になりました。同じ作業のトークン消費が約2,400から約23,000へ振れた例もあります。中小企業がPoCで何を測るべきかを整理します。
続きを読む →