LLM・基盤モデル

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Anthropicが1,000人を現場に送る理由——Claude Corpsが示す新しい責任の型

AIが仕事を変えていく時代に、作っている側はどう責任を取るか。Anthropicが6月11日に発表した Introducing Claude Corps は、この問いに対する一つの答えだ。プログラムの骨格はシンプルで、1,000人のフェロー...
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PoCで止まらないAI導入へ——DXCとAnthropicが示す規制産業への経路

本番に届かない壁規制産業でのAI導入は、PoC段階で止まる事例が多い。セキュリティ要件、コンプライアンス、基幹システムとの統合——外からの提案には、越えにくい壁が存在する。AnthropicとDXCが示した今回の動きは、その突破口の一つにな...
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10万人がAIで働く銀行が生まれた——BBVAの全社展開が示す次の競争軸

銀行員10万人が日常業務でAIを使い始めたとき、組織に何が起きるのか。BBVA puts AI at the core of banking with OpenAIによると、スペインの大手銀行BBVAはOpenAIと戦略的提携を結び、Cha...
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AI論争は、すでに情報戦の場になっている

「ChatGPTは中国製のモデルだ」——そんな偽情報が、組織的に拡散されていたとしたら、どう受け取るべきか。OpenAIが公開した PRC-linked influence operations are targeting AI debat...
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エンタープライズのCohereが開発者向けに踏み込んだ、その意味

AIコーディング支援の選択肢はすでに多い。それでも今回の動きには注目する理由がある。Introducing North Mini Code: Cohere's First Model For Developers によると、Cohereが同...
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再現できないバグをAIに任せると、エンジニアは何に向かうか

再現が難しいバグは、エンジニアの集中を静かに奪い続ける。ログを掘り、状態を再現し、仮説を立てる——そのサイクルに引きずられるほど、本来の仕事から遠ざかる。そこにコストが発生している事実は、しばしば可視化されないまま積み上がる。OpenAIが...
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「出すか出さないか」を超えて——Claude Fable 5が変えたAIリリースの設計

Anthropicが6月9日に公開したClaude Fable 5 and Claude Mythos 5は、単なるモデル更新ではなかった。Fable 5はほぼ全ての能力ベンチマークで最高水準を記録し、タスクが長く複雑になるほど他モデルとの...
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答えを教えるな——シエラレオネのRCTが示した教育AIの設計原則

生成AIが教室に入ってきたとき、最初に問われることがある。「生徒が考える前に、AIが答えを出してしまわないか」と。Gemini's guided learning: results from a randomized controlled ...
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翻訳が「待つ」のをやめた——Gemini 3.5 Live Translateが示す次の段階

Google DeepMindがGemini 3.5 Live Translate is hereを公開した。70言語以上に対応するリアルタイム音声翻訳モデルで、話者の抑揚・ペース・ピッチを保持しながら翻訳音声を連続生成する。従来のターン制...
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「崩壊が消えた」——5つのLLMが示した、設計されていない協調

誰もルールを変えていないのに、崩壊が消えた。The crash that vanished: control and emergence in a five-model economy は、木材資源をめぐる仮想経済シミュレーションの実験報告...