·26 views·しんたろー
GitHubのQubotが変える開発手法。データ管理がAIエージェントの精度を左右する理由
データの「渡し方」がAIの賢さを決める AIの推論能力に頼るフェーズは終わった。高品質なコンテキストをAIに流し込むことが勝負になる。 最新の動向では、データ分析やドキュメント抽出の主戦場は、モデルの巨大化からコンテキストの構造化とモジュール化へシフトしている。 象徴的なのが、社内データ分析エージェントのQubotだ。
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データの「渡し方」がAIの賢さを決める AIの推論能力に頼るフェーズは終わった。高品質なコンテキストをAIに流し込むことが勝負になる。 最新の動向では、データ分析やドキュメント抽出の主戦場は、モデルの巨大化からコンテキストの構造化とモジュール化へシフトしている。 象徴的なのが、社内データ分析エージェントのQubotだ。
最新モデルでも成功率40%以下の衝撃 最新のAIモデルを開発に投入しても、複雑な業務の成功率は40%に届かない。 これが、開発現場の現実だ。 1,150件の専門的なタスクを解かせた最新の調査結果が、それを証明している。 最高峰のモデルですら、成功率は37.4%だ。 人間が「計画」を与えただけで、その精度は14ポイントから35ポイント向上する。