Netflix の Eyeline Studios、生成 AI は「60%」まで。残り 40% が本当の仕事だ
生成モデルは制作を 60〜70% まで進められる。残りが成否を決める。Eyeline Studios は AI にショットを「生成させる」のではなく、実写・従来 VFX・生成ツールをショットごとに混ぜている。
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生成AIに関するヒント、チュートリアル、洞察を発見
Diagram Design ── 本物のデザインシステムを備えたエージェントスキル
Diagram Design は 4 ピクセルグリッド、アクセント 1 色、書体 3 つで「美しさ」を機械が検査できるルールに変えた。出力はオフラインで開ける HTML ファイルで、また別のサブスクではない。
AnyPS5：PS5の実行ファイルをエミュレートせず、リンクし直すという選択
AnyPS5はPS5の実行ファイルをLinuxとWindowsのネイティブコードに再リンクする。エミュレーションもランタイムもなし。仕組み、詰まり所、法的な境界をまとめて読み解く。
「AIっぽさ」の正体は3つある——4ピクセルのズレ、見えない刻印、そして名前の不在
4で割り切れる余白、目に見えない透かし、名前のない表紙。同じ月の3つのニュースは、AIっぽさが整列・来歴・クレジットの3層から来ていることを示している。
200 件の実編集タスク、0.27 点差：画像ベンチマークは何を測っているのか
ベンダーのグラフは 1 位、自社サーバーでの計測は最速、第三者のブラインドテストは 0.27 点差で価格は 5 分の 1。3 つの数字は 3 つの物語で、あなたのパイプラインを予測するのは 1 つだけだ。
中古 3090 の動画マシン：2026 年にローカル生成は実際いくらかかるのか
ローカル動画の構成を晒す人が増えている。ぶつかる壁はモデルの品質ではなくスケジューリングで、それが働き方まで変えてしまう。
エージェントは STEP ファイルを渡せる：text-to-cad と"コードを形状にする"発想
text-to-cad はエージェントに 3D モデルを想像させるのではなく、パラメトリックな Python スクリプトを書かせ、本物のジオメトリカーネルで実行させる。可製造性チェックから STEP 書き出しまでを一つのループにした仕組みと、その代償を見る。
3Dこそパイプラインが壊れる場所：TRELLIS.2とO-Voxelの賭け
TRELLIS.2は暗黙場をスパースボクセル構造に置き換え、ゲームエンジンが実際に受け取れる3Dアセットを出す。強みはPBRと表現、壁は24GBのVRAMとLinux。
自分にAをつけるエージェント：iFixAiと監査における独立性の問題
iFixAiは60の行動検査でAIエージェントにAからFの評価をつける。本当に効くのはその点数ではなく、もっと小さくて正しいルールの方だ。モデルは自分を採点しない。
100K のコンテキストで十分：大きなウィンドウを買うのではなく、記憶を圧縮する
billion-context はエージェントとモデル API の間に立ち、古いやり取りを可逆な要約に畳み込む。面白いのは、同梱された4か月半の長期研究のほうだ。
トークンの71.5%、請求額の23%：あるゲートウェイの9月の帳簿
ある本番ゲートウェイの9月の帳簿。オープンウェイトモデルがトークンの71.5%を処理しながら、請求額は23%だけ。安いモデル1つが流量の半分近くを担っていた。教訓はルーティングにある。
HTMLを書けばMP4が出る：HyperFramesは動画をAgentが作れるものに変えた
HeyGenがオープンソース化したHyperFramesは、HTMLをそのままMP4にレンダリングする。映像は生成せず、それでも毎回まったく同じフレームを出す。より良い動画モデルではなく、Agentに渡せるパイプラインだ。