AGIラボ
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ChatGPT、Gemini、ClaudeなどのAI ツールが持つ無限の可能性について探っていきます。フォローするとAIの有益情報をお届けします。お仕事の依頼はDMまで。
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ついに一般提供が始まったMythos級モデル、「Claude Fable 5」について知っておくべきことまとめ Claude Fable 5 について重要な情報をまとめました。5,000万行のコードベース移行を1日で完了するなど、必見の内容です。 ・Anthropic は Claude Fable 5 を発表。Opusの上位に位置する「Mythos級」として初の一般提供で、Claude 5ファミリーの第1弾 ・APIモデル名は claude-fable-5。Claude API・AWS・Google Cloud・Microsoft Foundryで本日より利用可能 ・ほぼ全ベンチマークでSOTA。SWE-bench Proで80.3%を記録し、Opus 4.8（69.2%）、GPT-5.5（58.6%）、Gemini 3.1 Pro（54.2%）を上回る ・タスクが長く複雑なほど差が拡大。Stripeの検証では、5,000万行のRubyコードベース全体の移行を1日で完了（従来はチームで2か月超） ・視覚タスクでもSOTA。ポケモン ファイアレッドを画面情報のみの最小構成でクリア ・Claude Codeでは1Mトークンのコンテキストウィンドウに対応（Pro/Max/Team/Enterprise） ・サイバー / 生物化学 / 蒸留に関する質問は分類器が検知し、Opus 4.8が代わりに応答（通知あり）。発動はセッションの5%未満で、1,000時間超の外部バグバウンティでもユニバーサル・ジェイルブレイクは未発見 ・価格は$10/$50（入力/出力、100万トークンあたり）。プロンプトキャッシュの入力90%割引も適用 ・Pro/Max/Team等のサブスクでは6/22まで追加費用なしで利用可能。6/23以降は使用量クレジットが必要に（容量が整い次第、プラン標準への復帰を予定） ・ビジネス利用では、Mythos級モデルの全トラフィックに30日間のデータ保持が適用（安全性監視のためで、モデル学習には不使用） Anthropicのデスクトップ責任者Felix Rieseberg氏： 「Fable 5で第3の時代が始まった。質問→タスク→責任へ」 氏はクラッシュ調査を依頼するのをやめ、全レポートを監視するループをClaudeに常時実行させているとのこと。 仕事の単位が「タスク」から「責任」に変わる、という見立て。
AGIラボ162,934 次观看 • 1 个月前
【圧巻...】Google、リアルタイムで操作可能な仮想世界を生成する新AI「Genie 3」を発表 Google DeepMindが、テキストプロンプトから対話・操作可能な仮想世界をリアルタイムで生成する、新ワールドモデル「Genie 3」を発表しました。 これにより例えば、以下のようなことが可能になります。 ープロンプト一つで、想像上の仮想世界を誰でも生成可能に ーAIエージェントが、その仮想世界での経験を通じて自律的に学習・成長 ーロボットが、現実世界に導入される前にシミュレーション内で安全に訓練を重ねる これは、AIエージェントの訓練環境を無限に創り出せる時代が到来したことを意味します。 詳細をスレッドにまとめました：
AGIラボ521,980 次观看 • 11 个月前
【速報】Anthropic CEO「6〜12ヶ月でAIがSWE業務をほぼ全て遂行」 ダボス会議でDario Amodeiが発言。AIがAI開発を加速するフィードバックループが形成されつつあり、チップ製造などの制約を考慮しても「予想より早く進む」との見解を示した。 文字おこし全文↓ 女性司会者：まずタイムラインについて、ダリオ、昨年パリで「2026年か27年までに、ノーベル賞受賞者レベルで人間ができることを多くの分野でこなせるモデルができる」とおっしゃいましたね。今は2026年です。その予測は今も変わりませんか？ Dario Amodei：そうですね、何かがいつ起きるか正確に予測するのは常に難しいですが、そこまで外れていないと思います。 私が想定しているメカニズムは、コーディングとAI研究に優れたモデルを作り、それを使って次世代のモデルを作り、開発を加速させる——モデル開発のスピードを上げるループを作ることです。 現在、コードを書くモデルについて言えば、Anthropic社内のエンジニアで「もうコードを書いていない」という人がいます。モデルにコードを書かせて、自分は編集したり周辺作業をするだけだと。 おそらく6〜12ヶ月後には、ソフトウェアエンジニアの仕事のほとんど、あるいは全てをモデルがエンドツーエンドでこなすようになると思います。そうなると、そのループがどれだけ速く閉じるかという問題です。 ループの全ての部分がAIで加速できるわけではありません。チップがあり、チップの製造があり、モデルの訓練時間があります。不確実性は多いと思います。数年かかる可能性は十分にあります。それ以上かかるとは考えにくいですが、予測するなら、人々が想像するより速く進むと思います。 コーディングと研究が予想以上に速く進む、それが重要な推進力になります。その指数関数的な加速がどれほどのスピードアップをもたらすか、予測は本当に難しいです。でも何か速いことが起きます。
AGIラボ241,974 次观看 • 5 个月前
