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OpenAIのHabitat技術とProactiveBenchで開発者が知るべきAIの判断力
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OpenAIのHabitat技術とProactiveBenchで開発者が知るべきAIの判断力

OpenAIが処理する1秒あたりのリクエスト数は7,000万回を超える。巨大インフラが進化する一方で、AIモデルの課題が浮き彫りになった。 画像の一部が隠された実験における通常の正解率は79.8%だが、情報が不足すると10%以下まで低下する。AIは「分からない」と伝えられず、推測で回答する傾向がある。 インフラを固めても、モデル自身の「メタ認知」がなければシステムは機能しない。

なぜAI開発はコード生成から知識管理へ変わるのか。Azure新機能から読み解くエージェント設計の現在
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なぜAI開発はコード生成から知識管理へ変わるのか。Azure新機能から読み解くエージェント設計の現在

AIがコードを生成するフェーズは終わった。AIにどのような知識を持たせ、どう動かすかを設計するフェーズだ。開発者の役割は、コードを書くことからエージェントのアーキテクチャを設計することへシフトしている。 $10億規模の投資。数千のAPI連携。秒単位のスケール。これらを実現する鍵は、単一のプロンプトではない。