おにぎりテック

[おにぎりテック @onigirispice]

修正が公開された脆弱性は、もう直っているのか。
Linuxカーネルの2行の修正は、取得時点のUbuntu主カーネルでは修正済みの行が0でした。
上流から利用者の再起動まで、4つの地点で確かめます。
https://t.co/sBVhEMY3kC
#Linux #セキュリティ

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AIエージェントは、言葉で会話するしかないのか。
要約を書かず、読み終えた作業記憶を別系統のモデルへ直接渡す研究です。
要約方式より正答は上、ただし査読前。
https://t.co/PPAg9hqdi2
#AIエージェント #LLM

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記事を出せば、仕事は終わるのか。
今週の12本を振り返ると、差は公開のあと——評価で確かめて届ける設計に残っていました。
https://t.co/ccu52c06vb
#AIエージェント #LLM

[おにぎりテック @onigirispice]

音声合成に、トークナイザーは必須なのか。
VoxCPMは音を番号に刻まず連続値のまま持ち、同じモデルで声の設計も短い音声からの写しもできる。
便利さとクローンのリスクは同じREADMEに並ぶ。
https://t.co/LAD73ffdH2
#音声合成 #TTS

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運のいい人は、運の量が違うだけなのか。
差は総量ではなく、運に出会える位置にいたか。
運は並外れた一打を完璧にするが、ひどい一打は直さない。
https://t.co/pgL0bnzj95
#運 #キャリア

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関連度1.00の回答は、正しい回答なのか。
返品の質問に返品の話で答えても、日数が違えば誤りです。
トレースで最初に崩れた層を探し、評価とゴールデンで再発を止めます。
https://t.co/OpMy7euwDX
#LLM #AI評価

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エージェント基盤の本体は、AIそのものなのか。
OpenInspectの9か月、AIを差し替える部品は本番コードの約3%。
残る約半分は、状態や権限を握る管制側でした。
https://t.co/Ha8g8JVphN
#AIエージェント

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AIの間違いが減れば、確認は楽になるのか。
間違いが目立たなくなるほど、人は確かめなくなります。
任せる・預ける・明け渡すの三段階と、確認を続ける習慣を整理します。
https://t.co/ltgfGuphGQ
#AIエージェント

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常駐するAIは、賢いほど任せられるのか。
3製品ともモデルは選べず、差は動く時機と止まる場所。
Grok Bot・Duet・dotsを公式記載から比べます。
https://t.co/IGVEQcbfUy
#AIエージェント

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開発の依頼は、コードを書くAIに直接出すものなのか。
常駐AIは書く本体でなく、文脈を集めて渡す窓口。
Grok Bot・Duet・dotsを渡す先と戻る形で比べます。
https://t.co/aZ82Fu6mPI
#AIエージェント

[おにぎりテック @onigirispice]

エージェントは、仕事ごとに会話を開くものなのか。
人が同時に追える会話は3〜5本ほど。
窓口のRouterと並走するWorkerの二層で、イベントで動く設計を読みます。
https://t.co/eqXqkJAoBd
#AIエージェント

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5問のテストが通れば、AIの修正は安全なのか。
同じ修正は60ケースだと33しか通りませんでした。
各問3回聞いて揺れとバグを分け、前回と比べて何を壊したかを見ます。
https://t.co/U7qsRK7niW
#LLM #AI評価

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エージェント開発は、もう解決済みなのか。
常に動き目標を追う形になると、通知・記憶・非同期に新しい難題が出ます。
目標の追跡やブラウザ操作も含め、6つを整理します。
https://t.co/Z1AdOJs3d8
#AIエージェント

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LLMアプリの本番は、プロンプトの腕前で決まるのか。
AIエンジニアが学ぶ23項目の大半はプロンプトの外。
入力・推論・契約・継続・計測の5層に並べ直します。
https://t.co/rfRyQ74Rxs
#LLM #AIエンジニア

[おにぎりテック @onigirispice]

プロンプトインジェクションは、フィルターで止まるのか。
文章を検査する型は、攻撃者が適応すると崩れる例があります。
重大な害は、宛先や金額を固定し経路を断って防ぎます。
https://t.co/F7dxs2c8BO
#AIエージェント

[おにぎりテック @onigirispice]

AIが設計するなら、物づくりの壁は消えるのか。
設計はコードに、試作は家のプリンター、本番は工場へ1個から。
残る壁は物理の確認、工場の規則、安全です。
https://t.co/c9KBLzFMdB
#ものづくり #AIエージェント

[おにぎりテック @onigirispice]

Teslaが見せないロボットの脳は、誰にも作れないのか。
公開例では脳は「言葉・見て動く・体の制御」の3層。
0〜230ドルの計画で各層を確かめる道筋を読みます。
https://t.co/AqXXo4oPKQ
#ロボット #模倣学習

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AIの家庭教師は、賢さで決まるのでしょうか。
DeepTutorは自分の教材を検索して教え、学習記録を会話の外の読めるファイル3層に残します。
効果の第三者再現はまだです。
https://t.co/waQZAaiWFT
#AI #LLM

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25年信じられてきた計算機科学の「常識」は、AIに覆されたのでしょうか。
OpenAIとAnthropicのAIが、指数時間仮説への反証を別々に主張しました。
両社ともLeanで検査済みと書きますが、今は検証中です。
https://t.co/qEiCGnoN5c
#計算量理論 #Lean

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AIを作る会社は、自社のAIを止められると思っているのでしょうか。
AnthropicのS-1は、評価を察して振る舞いを変えるモデルや、人のレビューを超えうる速さと量に触れています。
https://t.co/XK2lRLBmhC
#AIエージェント #AI安全性