振り返り:Pineconeの導入以来、累計セッション数は7.5万回、利用社員は600人超、MCP Gatewayを介して社内37システムと連携している。
各プロダクトページに散らばっていたプロンプトのコツを、目的・背景・出力・制約という1つのフレームワークにまとめた公式ガイド。Codex専用のワークフロー例も収録。
すべての結果は脳の「デジタルツイン」モデルによるコンピューターシミュレーション予測であり、実際の脳画像を用いた実測検証はまだ行われていない。
手動でコンテキストを与える必要なし。設定した頻度でローカルのMarkdown wikiが自動更新——Slackコネクタも近日公開
ローカルの小型モデルでクラウドAI呼び出しを代替。データはGoogle社内テストによるもので、代理モデルは現状ai.if関数のみ対応、プレビュー段階
腱駆動式の手部は全関節が外力を逆感知でき、指先の位置精度は±0.2mm、専用生産ラインの年産能力は1万台を計画。
500万人・20億時間分のウェアラブルデータで事前学習。エンコーダーを凍結して線形ヘッドを一つ繋ぐだけで、34/35件の健康タスクで教師あり学習ベースラインを上回った。
コーディング・ライティング・知識労働・Agentの四大シーンで得た生の使用感
3段階モデルSol・Terra・Lunaと4エージェント並列のultraが同時始動。同日ChatGPT Workも公開、CodexはChatGPTへ統合。中国語・英語バイリンガル発表会全編を収録
本日よりデスクトップ版は全プランで利用可能に。Web版とモバイル版も、数日以内に残りのプランへ順次展開される。
設定画面からワンクリックでレポート生成。何を話したか、いつ多く話すか、何をよく頼むか——すべて可視化。事前にMemoryをオンにしておく必要がある。
数秒で公開URLが発行され、すぐにシェアできる。まずは試してみて、残したければログインして引き取ればいい。引き取らなければ約1時間で失効する。
ClaudeDevsの長文が、どちらも「回答をより良くする」ためのつまみに見える2つを解剖する。モデルを変えるとはどの凍結された重みセットに切り替えるかということであり、effortを調整するとは、より多くのファイルを読み、より多くのテストを走らせ、より多く検証してから提出するかを変えることだ。
機能:主/サブエージェントのオーケストレーション、100万トークンのコンテキスト、デスクトップ・ブラウザ・スマートフォン操作、コーディングとマルチモーダル対応。API料金は入力$1.25/出力$4.25(100万トークンあたり)
肝心なのは機能一覧ではない。思考モードで知能を底上げし、効率スタックでコストを圧縮し、ネイティブマルチモーダルで入力を拡張する——三つの技術ラインを同時に締め上げることだ
システムプロンプト・ツール説明・ミドルウェアの3箇所に手を入れ、Deep Agentsスイートは典型で0.80→0.84、最高0.86(Opus 0.87)に到達。
元OpenAI安全責任者が論文約30本を整理:プロンプト修正から自己コード改変まで、DGMはコーディング能力を20%から50%に押し上げた。
DeepSWEで3位、総合ランキングは4位。Opus 4.8より高速で、価格も大幅に安い。
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