Kengo Masuzawa | Intersect

[AGIラボ @ctgptlb]

【速報】Anthropic、新モデル「Claude Fable 5」を発表！！

ついにMythos級が一般提供へ…！

・ほぼ全ベンチマークでSOTA
・長く複雑なタスクほど既存モデルとの差が拡大
・高リスク領域はOpus 4.8が自動応答
・本日提供開始、Pro/Max等は6/22まで追加費用なし

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@nk_intersect mythosがきた

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@mt_intersect 😭

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AIはマネージャ適性高い。。

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彼はこの件（メッセージング）については「徹底します」と口では約束するものの、根本的な行動は変わらないのだ。
--- Claudeの思考
→
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「相手が欲しい返信は何か。それを引き出す最小の文は何か」を決める。それ以上は全部消せ。
--- Claudeのアドバイス

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ITベンダー選定が、
どんどんコンサルティング会社の選定になってきている、、

コードを書ける→❌AIができる
ソフトウェアを設計できる→△あと3ヶ月でAIができる
経営視点でソフトウェアの必要性がわかる→◯あと10年できない（はず）

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人件費とAI費用を並べるのもいい。

しかし長期的に見れば、AIでできるスキルを必要としない会社はより高度なスキルを持った人材の育成に自然と手を出している。

AIは間接的な人材育成でもある。

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https://t.co/1FF9SzMZV1

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知らないことに知らないと言えるかを知るためのAIベンチマーク

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https://t.co/fNopsQ66EX

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シンプルな問いだけど、実務では難しい：

圧縮せずにcach readを貯め続けるか、
圧縮してcach readの塵をはらうか

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https://t.co/f6AJ1qrk0W

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ClaudeのHTML恐怖すぎる

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結局これ。
good context engineering means finding the smallest possible set of high-signal tokens that maximize the likelihood of some desired outcome

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https://t.co/NWilsNrKjO

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正解で一番おすすめのAI系YOUTUBEチャンネル

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出典：
https://t.co/NWilsNrKjO

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コンテキストエンジニアリングとは：

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LLMがステートレスだから業務が捗らない、んじゃなくて、業務側がステートフルに整ってないからLLMが活きない、という順番な気がしてきた。

めちゃ端的に大事なことがまとまってる記事。
https://t.co/TNCoXCq24n