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Mar 21
FDE ✖︎バカデカBPO市場をai-nativeに塗り替えそうな会社が出てきてる。Anteriorが$64M調達。
保険会社の事前承認業務を担う看護師へのwedge。治療前に保険承認が必要な米国医療は年4600万件の申請を看護師が1件ずつ審査している。
Anteriorの製品「Florence」は臨床医×CS学士の強強社員を伴走させる医師版のFDEを採用。カルテと審査基準を自動照合して、明確なケースだけ自動処理。人間はグレーゾーンに集中できる。今はcopilot型だがモデルの汎化性能向上を沖で待ってる感。
精度99.24%、レビュー工数75%減。5000万人に適用済み。Sequoiaが出資。
日本だと「レセプト査定・返戻」がほぼ同じ構造の問題で、市場規模1.7兆円。日本版はまだないからチャンス感じる。
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Jun 8
AI Naked、諸事情で改名するのでシーズン1最終回です
#10 Thinking Machines Lab / Interaction Modelsすごいぞ youtu.be/iI-kZNJVNeo?si=JGr5…
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Jun 6
これがガチの生産なんだと胸に刻む
Jun 5
Meet Hiroki-san (@tomiyasu16) who is running his farm in Japan with ChatGPT and Codex: chatgptpro.substack.com/p/hi…
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Jun 5
ガチで好き
Jun 4
AI should earn its keep. Introducing the AI Productivity Guarantee.
If Devin delivers less engineering value than you’re paying for, Cognition will fund your usage until it does, up to $10 million.
It’s time for the AI industry to stop maximizing tokens and start maximizing productive output.
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Jun 2
ぜひ🔥🔥🔥
IVS期間中の7/3 17:00-19:00＠京都市内で、DeNA南場さんに、事業のピッチや相談、DeNAとの連携提案を直接行えるイベントがあるようです。昨年は多くの申込みがあり、大好評のイベントだったとのこと。ご関心がある方は是非！
※リンクはコメント欄に
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Takuya Toyama retweeted
May 28
Superintelligence will be built on Self Improvement.
Today @hexoai, we’re excited to release ‘SIA’ - an open-source Self-Improving AI, to achieve any goal through recursive self improvement.
While trying to solve a problem, SIA doesn't just improve it's abilities by updating it's harness, it updates it's own weights as well.
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May 28
何にも決まってないのにtoken消費量を目標にしてみたり、適当に使わせたあとに「ROI合わねえ」でtoken消費を抑制したりするエグゼクティブ、潮時なのでそろそろ自分を交替した方がいいです
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May 27
claude-for-legal、日本法に準拠したverをossにしたら需要あるかな
github.com/anthropics/claude…
legalに限らずコンプライアンス関連ののskills/plugingsは準拠国ごとに書き換える需要があるな
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May 25
1.
- InitiativeやIssue中心ではなく個々人の思いつきで着火したToken消費は、大規模チームであるほど経済非合理
- 従業員はcommit前の作業履歴や学習の過程で得た学びについて全てを共有するインセンティブがない
- 世界中の権威がAIであらゆる労働が置き換わると湧いてる中、自分だけはいまだにai slopに悩まされる馬鹿だと思われたくないから(実際にはsns上の宣伝は確率的にうまくいったoutputのみで、背後にあるほとんどのslopについては触れられていない)
- なくてもいい無駄な出力、あるいは同じようなissue、同じようなslopの回収にtokenのほとんどが費やされている
- 組織が仕事に取り掛かる順序をより明示的なgoalとevalに中心化し、人とaiが役割を時に分け与えながら情報対照に作業を進める環境を構築する必要がある
2.
- 競合を出し抜いた最先端モデルは価格を下げる必要がどんどんなくなる(価格は信頼性であり赤字回収の頼みの綱) 一方で、その他のモデルは廉価に留まる
- 今日ですら、最先端なオープンモデルとclosedモデルの差は、広告宣伝ほどには大きくない、ただただセットアップがめんどくさい(ここに商機がある)
- 重要なビジネスプロセスについて、API呼び出しの最先端モデルで素早く成果を実現しながら、いつでも廉価なモデルに切り替えられるようにharnessを進化させるのが半歩先の仕事
3.
- Microsoftがccの利用を制限するのはコストだけの問題ではなく自社製品(計算資源〜Copilotなどのagent tool)の利用を促進せずに学習データを他社に与えるから
- おまけにLinuxエコシステムに慣れたcoding agentはmicrosoft osすらも弱体化させる
May 21
🦔Microsoft canceled its internal Claude Code licenses this week after token-based billing made the cost untenable, even for a company with effectively infinite cloud resources. Uber's CTO sent an internal memo warning the company burned through its entire 2026 AI budget in just four months. American AI software prices have jumped 20% to 37%, and GitHub (owned by Microsoft) is dropping flat-rate plans for usage-based billing across its products.
My Take
The AI subsidy era is ending in real time. The same company that put $13 billion into OpenAI and built the Azure infrastructure powering most of Anthropic's compute just looked at the bill from a competitor's coding tool and decided it was not worth paying. That is not a productivity failure on Anthropic's end. Token-based pricing is forcing every enterprise customer to confront the actual cost of running these models at scale, and the number turns out to be far higher than the flat-rate experiments suggested.
This ties directly to my Gemini Flash post yesterday. Anthropic, OpenAI, and Google all raised effective prices in the last six months. Enterprises that built workflows assuming AI costs would keep falling are now watching annual budgets evaporate in months. Two outcomes look likely from here. Either enterprises scale back AI usage to fit budgets, which slows the revenue ramp the labs need to justify their valuations ahead of IPOs, or the labs cut prices and absorb the losses, which makes the unit economics worse at exactly the wrong moment. Both paths land in the same place, the numbers stop working, and somebody has to take the writedown.
Hedgie🤗
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May 24
狙う儲けが国家規模の漢達は違えな
May 22
We are making our discount permanent! 🎉
Enjoy building with DeepSeek-V4-Pro and bring your innovative ideas to life! 🚀
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May 23
After Automoation読んだけど詩的かつ地に足ついててめっちゃよかった。
汎用モデルが達成を目指すBenchmarkと、現実世界で何が善い状態かの大いなるギャップは誰の目にも自明。
なのにGPT 6,7...nが登場しすなわちAGIが到来すると考えるのは怠慢でしかない。その隙間を埋めるのが人間の役割。
そして平均に回帰する量産された製品やサービスにTasteを加え彩りを付与するのも人間の役割。
今目の前で行われているAIの出力監査・AIへの教授（Skillfy）・権限の付与・コンテキストの境界づけ(MultiAgentやWorkflowにおける空間的/時間的分割)がCommodityに近似しても、それは特定の評価フレーム内の話でしかない。
ただし人間が主権を手放した世界線では例外。人間のための、とか、差異化への欲望が意味を為さなくなるから。ゆえに俺が人であるかぎりAI Safetyはクソ重要。
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Apr 24
公式の偏った要約により無駄に炎上したPalantir創業者のAlexによる『テクノロジカル・リパブリック』の読書会とかやりたいけどな。
Tech界隈の人は面白そう。思想書だから1-2時間で読むのにちょうどいいし。問題提起が中心だから「じゃあどうするん？」の話もしやすい。
開催したら来たい人コメントかいいねください🙏
Apr 16
Nightlife in nyc is shifting from alcohol-induced socializing to activities that combine connection with intellectual interest.
Out: clubbing, drinking games, bars without themes.
In: lectures at bars, philosophy clubs, board game nights, reading meetups.
Gen Z'ers are paying $40 a ticket to attend these things.
Someone is going to build a massive platform aggregating these activities for the next generation.
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May 14
近い試みがすでにあった
x.com/DJ_RAMIEL/status/20544…
May 13
清澄白河の読書が捗る空間でDJをするのはある意味、ナイトクラブとは真逆で面白い。
未だに1回限りのイベントと勘違いされるけど、次で14回目。まだまだ地域に定着するには時間が必要かなあ。
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