AICompany AIの引き継ぎメモは判断をどう変える？ Anthropicが調べた行動の惰性
長い作業を引き継ぐ要約は、誤った方針まで残すのか。Anthr…
AIの記憶は多いほどよい？ ALTK-Evolveが示す行動指針の効き方と限界
経験から作った行動指針は、AIの繰り返し成功を改善できるのか…
失敗しそうなAIを止める「StopLoss」。節約率と失う成功を一緒に読む
失敗しそうなコードエージェントを、小さな監視モデルで途中停止…
AIを増やすほど、確認する人が足りなくなる。Anthropic社内調査が示した次の課題
AIが成果を生むほど、人が確認し判断する時間が足りなくなる。…
AIは成功した手順の「続き」から学べる。CoPEが示した効率化と、拒否に偏る落とし穴
CoPEは成功した実行記録の行動列を、強化学習と同じモデルに…
24Bを毎回全部使わない。LFM2.5が狙う「手元で動くAIエージェント」
Liquid AIのLFM2.5-24B-A2Bを、公開モデ…
AIが行き詰まったとき、どこで止める？Anthropicの行動報告から考える自律エージェントの境界
行き詰まったAIが、代わりの手段で仕事の境界を越えてしまう。…
AIの点数が下がった。悪いのはAIか、採点か。TRACEが示す評価の確かめ方
同じ仕事でも採点器が違えば点数は変わる。TRACEの論文と公…
AIはエラーより「もっともらしい誤答」に弱い。ツール障害1,920試行が示した盲点
ツールがもっともらしい誤答を返したとき、AIは気づけるのか。…
文章のAI透かしは、何を証明できるのか。OpenAI「textGrain」を読み解く
AI文章の透かしは何を示せるのか。OpenAIのtextGr…