2つの音声モデルが基準を塗り替えた：初回音声まで50ms、そしてノートPCのCPUで動く99Mモデル
品質が収束し、競争はモデルがどこで動くか、どれだけ速く始まるか、呼び出しあたりいくらかかるかに移った。
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Ai
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MoonshotのKimi K2.6、千のエージェントを同時実行し10時間でコンパイラを構築
監督を必要とする1000体のエージェントは、能力ではなく監督作業を増やすだけだ。
OracleはエージェントオーケストレーションをERP内に組み込んだ——ガバナンスの計算式が変わる
エージェントの能力は見出しではなくなった。今や見出しは、企業が事後に、エージェントが正確に何をしたのかを証明できるかどうかだ。
Salesforceはエージェントに数週間動き続けるランタイムを与えた
ラインナップは最も面白みのない部分だ。その下にあるランタイムが、エージェントの目的そのものを変える。
Cohere、エンタープライズエージェントの支出額に厳格な上限を設定
無人で動くエージェントは、無人で請求額を膨らませるエージェントでもある。North 2は予算管理を製品の一部にした。
アリババ、平坦な画像を編集可能なレイヤーに分解するモデルをオープンソース化
インペインティングは穴を埋める。レイヤーモデルは触れるよう求められていないものをコピーする。それは別種の保証だ。
AdobeがLightroomに生成AI編集を組み込んだ。写真家が警戒するのはもっともだ
スライダーの並びに置かれたツールは、それが日常的な調整だという思い込みを促す。だが実際には写真を書き換えている。
JetBrains、提供するすべてのIDEにエージェントオーケストレーターを組み込む
JetBrainsはモデルの品質では競っていない。エージェントが起動され、レビューされる層で競おうとしている。
AI商品撮影はテンプレートビジネスへと変わりつつある
AI商品画像における厄介な問いは、見た目が良いかどうかではなく、販売されている物を依然として描写しているかどうかだ。
ボストン・ダイナミクスはAtlasの指を1本切断し、それを進歩と呼んだ
小指を省いたのはコスト上の妥協ではなかった。テープを使った実験と、1日タイピングをしてみた結果から生まれた。
Cloudflare、Jevの得意分野でJevを凌ぐ27B意思決定モデルを投入
一部のモデル呼び出しは、段落ではなく数値を返すべきだ。その考えを中心にカテゴリーが形成されつつある。