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AIニュース

TGRSSフィード全 976 件

サティヤ・ナデラ氏、AutopilotのAIチーフ・オブ・スタッフは消費者にも届くべきと述べる

アレックス・ヒース氏とのインタビューで、サティヤ・ナデラ氏は、Microsoft AutopilotのAIチーフ・オブ・スタッフが消費者の私生活にも役立つべきだと述べ、1億人超の消費者向け契約者を挙げた。このエージェントは、強化されたOpenClawを基盤に構築され、独自のコンピューター、ワークスペース、メモリを持つと説明されている。

Neuron Scienceとreactorworld、Trainiumでリアルタイム拡散動画への経路を構築

AmazonのNeuron Scienceチームとreactorworldは、Neuron Kernel Interfaceを使って、Trainium上でのリアルタイム自己回帰拡散動画生成に向けたカーネル中心の経路を構築した。Amazon Scienceによると、この取り組みは動的形状、メモリアクセス、キャッシュ管理に対応し、手法はモデルをまたいで一般化できるという。

Databricks、1時間で年間推定120万ドルのAI無駄を削減したと発表

Databricksによると、Unity GatewayのトレーシングとGenie Oneが、年間約49万9000ドルのトークン浪費、エージェント待ち時間として年間約1万2000エンジニアリング時間、24時間で1409件のツールエラーの原因となったMCPサーバーのバグ7件を特定した。Genie Oneが修正の優先順位を付け、コーディングエージェントが1時間以内の解消を支援した。

Microsoft AutopilotのプレビューがOpenClaw上で最初の顧客に展開

Omar Shahineは、常時稼働するパーソナルエージェントであるMicrosoft AutopilotのプレビューがMicrosoftの最初の顧客に届き始めており、OpenClaw上に構築されていると述べた。Peter Steinbergerは、大規模展開に向けてコードベースを準備するMicrosoftとの作業が3月から続いていると述べた。

Microsoftの論文、CASDのプロンプト最適化で平均16.6ポイント向上を報告

CASDは、既製のコーディングエージェントにエージェントログ一式を分析させ、知見を1つのプロンプト内のルールとして記述させる。環境へのアクセスも検証データも不要だ。DAIR.AIによると、1回の実行は報告されたベンチマークでGEPAとSkillOptを上回り、最適化済みプロンプト1件あたりの費用は約1.60ドルだった。

Taste-Benchで最高のモデルは、より良い方向を59.7%の割合で選ぶ

Microsoftらの論文によると、長期のエンジニアリングと研究タスクで、開いている方向のうちより良いものを選ぶTaste-Benchの設問に、最高のモデルは59.7%正解した。後から現れる証拠で決まる分岐ははるかに難しく、推論予算を増やしても精度は上がらない。教師の結果判断を蒸留すると、未使用のSWE-bench Proでの成功率は向上した。