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Ana Sayfaya Dön

現時点、知能あたりのコスパ最強モデル「Gemini 3 Flash」について知っておくべきことまとめ Gemini 3 Flash について重要な情報をまとめました。軽量モデルながら Claude Opus 4.5 を超え、コーディングでは上位モデル「3 Pro」すら凌駕する結果が出ています。 ・Google は Gemini 3 Flash を発表。API、Google AI Studio、Gemini App(無料版)、Google 検索(AI Mode)、Gemini CLI 等で順次利用可能 *すでに研究所所有のアカウントでも使えるようになっていました ・モデルの総合力を示すArtificial Analysis Index でスコア 71 を記録。Claude Opus 4.5 (70) を上回り、最上位モデル「3 Pro (73)」, 「GPT-5. (70)」に肉薄 ・エージェント・コーディング性能(SWE-bench Verified)で 78% を記録。上位モデルである Gemini 3 Pro をも上回る性能を発揮 ・API価格は...

52,467 görüntüleme • 8 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

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

163,568 görüntüleme • 2 ay önce

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 görüntüleme • 4 ay önce

【AI開発力がヤバすぎる。世界一の最新AI「Gemini 3」の凄さを徹底検証してまとめました】 昨日リリースされたばかりなんですが、実際に丸一日触りまくってみて、久しぶりに震えました。せっかくなのでGeminiのベストな活用法やプロンプトと一緒に検証結果を配ります。 ちなみにGeminiの強みは、 ・GPTやClaudeよりもずば抜けて頭が良く、シンプルなプロンプトだけでも、ほぼエラー無しで今まで他のAIが作れなかったゲームやツールが作れる。 ・素のデザイン力が非常に高く、適当に指示するだけでアニメーションや画像を勝手に配置してくれて、商用レベルのクオリティのHP/LPのたたき台が誰でも簡単に作れる。 ・開発したアプリをブラウザ上でそのまま試せたり、生成したスライドもGoogle Slidesにそのまま出力できるので、AIに任せきれない所もスムーズに手作業に移行できる。 といった感じで、一言でいうと「AI開発力が一気に伸びた」イメージです。 最近AIの進化が遅いなってまた思ってたんですが、今回のアプデは個人的にかなり激アツでした。 ▼受け取り方法 Gemini 3.0の強みや活用法をまとめた検証結果、プロンプトを知りたい方は、いいね+「好きな絵文字」をリプしてください!

T┃AI副業教える人┃AI関連で累計6億

50,680 görüntüleme • 9 ay önce

いまのチャットボットは、知能というより「能力の寄せ集め」に見える瞬間がある。オンラインで学べない、独創を持てない、簡単なことでも聞き方次第で落ちる。つまり、人間の知能が持つ「連続性」が欠けている。次のブレークスルーは、この不連続を連続へ変える技術になる。 デミス・ハサビス「スケーリング則は非常にうまく機能していると思います。計算資源を増やし、データを増やし、モデルを全体的に大きくすることで、能力が向上しているのは確かです。その傾向は続いていますが、数年前ほどの速さではない、という面はあります。 そのため、収穫逓減の議論もあります。ただ、『まったくリターンがない』状態と『指数関数的に伸びる』状態の間には大きな違いがあり、私の見立てでは、いまはその中間あたりにいて、十分に良いリターンが得られているので、取り組む価値があります。 AGI(汎用人工知能)に到達するという観点では、既存のアイデアをスケールさせるだけでなく、まだ欠けている、あるいは必要になる大きなイノベーションが1つか2つあるのかもしれません。 いろいろなチャットボットを皆さんも触ってきたと思いますが、ある側面では非常に印象的なことができます。一方で、私がよく『ギザギザの知能』と呼ぶように、特定のことにはとても強いのに、別のことはまったくできない、という状態でもあります。 また、質問の仕方によっては欠陥が見えて、比較的単純なことすらできない場合があります。本当の汎用知能であれば、そうした不整合は見られず、全体として一貫しているはずです。さらに、継続的に学習できない、オンラインで新しいことを学べない、本当に独創的なものを作り出せない、といった点もあります。つまり、汎用知能に必要で、私たちが見たい能力のうち、いまのシステムには欠けているものがかなりあるのです」

Tsubame

13,757 görüntüleme • 7 ay önce

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 görüntüleme • 9 ay önce