Claude CodeとCodexを『人生の秘書』にする運用設計（全体像）
AIエージェントを「秘書」として使うには Claude CodeやCodexに質問すると、調査、文章作成、コード編集まで短時間で進められます。一方で、セッションが変わると前提が消えたり、以前の推測が事実のように扱われたりします。 この問題を、モデルの記憶力だけで解決しようとしない方法があります。AIが参照する長期コンテキストを、Markdownファイルの集合として手元に置く方法です。私はこれをPersonal AI Systemのportable context layerと呼んでいます。 portable context layerは、特定ツールの組み込み記憶に依存しないコンテキス...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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社内資料を読ませたAIエージェントは、外部検索の途中で機密をどれだけ漏らすのか？漏洩率34.0%という実測
ServiceNowが公開したMosaicLeaksは、社内文書を読んだAIリサーチエージェントが外部検索クエリに機密を混入させる度合いを測ったベンチマークです。素のモデルで漏洩率34.0%、「漏らすな」と指示しても25.5%、精度だけを追って学習させると51.7%に悪化しました。社内AI利用の線引きを考える材料になります。
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LoRA以外の追加学習手法は検討する価値があるのか？画像生成でOFTが0.708対0.697、メモリ約1GB減という実測
Hugging Faceが自社のPEFTライブラリで複数の追加学習手法を同一条件で比較しました。画像生成ではOFTがDINO類似度0.708／メモリ9.01GBとなり、LoRAの0.697／9.97GBを精度・メモリの両方で上回っています。一方で本番の推論基盤はLoRA形式しか読めない場合があり、勝つ手法と使える手法は一致しません。
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オープンウェイトのGLM-5.2は商用最上位にどこまで迫ったのか — FrontierSWE 74.4%と1Mトークンの中身
誰でも重みを入手できるオープンウェイトの大規模モデルGLM-5.2が、開発タスクの指標で商用最上位に1ポイント差まで迫ったと発表されました。ただしこれは提供元Z.AI自身による測定で、超長時間タスクでは13ポイント差の劣後も同時に報告されています。中小企業にとっての意味を数字ごとに整理します。
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