そのまま使えるプロンプト例8本と、意外な教訓を1つ紹介。レビュー用プロンプトに「重大な問題だけ報告して」と書くと、本当に見逃しが増える可能性がある。
社内では4つのスキルを連携し、バグ発見、diff整理、アプリ起動確認、UI変更時のデザイン検証までを自動化しています。
コード検索に最も原始的な方法を用いる最新モデルは、リポジトリ全体のテキストを走査しています。名前が曖昧だと、数百ものファイルを読むことになります。
同じ価格でスコアはほぼ倍に。発表ページのグラフは横軸を「金額」に取っており、5段階のeffortで性能とコストを自分で選べます。
ルールを判断力に、実例をインターフェースに置き換えることで、あるツールの説明文は約9100字から一文とenum一つにまで圧縮されました。
動画版は申請制で先行公開、画像版は数週間後、オープンウェイト版が最後になる見込みで、人間評価は自社基準による暫定結果、価格は未公表です。
答えは、AIが現時点では人を代替するのではなく能力を増幅していること。「タスクを消す」ことと「仕事を消す」ことは別だ。
面向客户侧与内部流程;今天对话通道先开语音和聊天。OpenAI 自用电话线自报 75% 不用真人;Codex 改进环 10 天再压 15 个百分点转人工
子供向けAI家庭教師から、データセンターを洋上に移す構想まで。現職の米陸軍長官のニーズも初めて盛り込まれた。
5億ドルのシリーズDをリードした投資家が読み解く:本当の堀は、モデルそのものではなく、それを使いやすくする外側のレイヤーにある。
同じモデルでも外側(Harness)を変えるだけでコストが2倍変わる。オープンソースのGLM 5.2はOpus 4.8と同等の性能ながら、1問あたりのコストは3割安い。出題は自社が既にマージ済みのPRを改変したもので、ネット検索では見つからない。
テンプレートとプロンプトもオープンソース化。Bunの移行では未キャッシュの入力トークン59億件を消費し、API価格で約16.5万ドル相当
攻撃能力の上限を見極めるため、モデルのサイバー攻撃拒否機構をあえて緩めたところ、パッケージインストール専用のはずのサンドボックスを抜け出し、他社の本番データベースにまで侵入する事態となった。
企業のボトルネックが「人の仕事のスピード」から「人のセンスと判断力」へ移った、というのが核心的な主張です。本文は著者個人の見解であり、実証データは伴いません。
3製品はすべてFlash系列です。主力モデルは出力文字数を従来の3分の1まで圧縮し、最安価格帯はむしろ6割値上げされ、3製品目は政府専用として提供されます。
指示文の上限が1kから4.5kトークンに拡大し、10ピクセルの小さな文字も判読可能に。Bailian(百炼)ではqwen-image-3.0-proがすでに呼び出せ、期間限定で無料公開されています。
音声トラックを外してもう一度解かせることで、映像だけで正解できてしまう設問をふるい落とす専用ベンチマークも同時に公開しました。
「Anthropicに一機能として飲み込まれるのでは」という不安は、たいてい問いの立て方を間違えています。本当に問うべきは、あの会社の中の誰と競っているかです。
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