リサーチやナレッジマネジメントのAIエージェント @snorbe_ai を提供するDeskrexの公式アカウントです。 deskrex.ai | 生成AIの研究やビジネス情報も毎週発信しています。media.deskrex.ai , note.com/deskrex
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AIに毎回同じ説明をするのが面倒と感じたことはありませんか？
Hermes Agentは、成功した手順を自動でスキルとして記憶し、次から自分で判断して動いてくれます。使い込むほど精度が上がっていきます。(1/2)
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GitHubスター数35,700超、MITライセンスのオープンソース。データはすべてローカルに保存され、外部に送信されません。
始め方と活用法を無料公開しています。
media.deskrex.ai/hermes-agen…
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Deskrex.AI - 市場調査のAIデスクリサーチエージェント retweeted
May 26
Deskrex、自己進化型のAIリサーチエージェント「Snorbe」を一般提供開始。研究開発から新規事業まで知識の創発を拡... prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
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「LLMにgrepやbashを渡して、ファイルを直接探させる」。
そんな検索手法を提案した論文が話題になっています。ベクトル検索より正答率が11pt向上、コストが29%減。事前にベクトルDBを組む必要すらありません。
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勝因は「広く拾う」ではなく「深く掘る」こと。grepで証拠を行レベルまで絞り込む『解像度』が効いていました。
仕組みと弱点、ビジネス展望はこちらで解説しています。
media.deskrex.ai/dci-paper-g…
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「精度を上げると10〜100倍遅くなる」という60年の壁が、化学計算の世界にありました。
Microsoftが38万パラメータのAIで、その常識を崩しています。
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「Skala」というモデルです。
精度の高い計算には従来比10〜100倍の時間が必要でした。Skalaは速い計算と同じコストで、精度基準GMTKN55において2.80 kcal/molを達成。従来の最良手法3.23 kcal/molを上回っています。
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なぜ38万パラメータで60年の壁を越えられたのか。論文の仕組みをやさしく解説しています。
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AIを賢くするのは、学習データです。
でも「どのデータを選ぶか」という問いの答えを、私たちはずっと間違えていたかもしれません。
新手法「NAG」は、AIの頭の中のニューロンを直接観察してデータを選びます。既存の最強手法を追加学習なしで超えました。
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その数字が、なかなか衝撃的でした。
全体のたった0.12%のニューロンを無効化すると、性能が23.5%も崩壊。
ランダムに同数を無効化しても変化は-0.2%のみ。
しかも上位に絞り込むほど性能が上がるという、直感に反する結果まで出ています。
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NAGの仕組み、驚きの数字の意味、そして解釈性研究との融合まで。
続きは本編で。全て無料でお読みいただけます。
media.deskrex.ai/nag-neuron-…
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AIに動画を作らせるとき、使う言語は何だと思いますか？
答えはHTMLです。HeyGenがオープンソースで公開した「HyperFrames」を使い、Claude Codeに依頼して生成した動画です。(1/2)
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HTMLとCSSとGSAPで動画のコンポジションを書いて、そのままMP4に書き出す仕組みです。
コードと同じようにGitで管理できる点が、地味に大きな変化だと思います。活用できる場面を5つの類型でまとめています。(2/2)
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続きはDeskRex Mediaで。全て無料でお読みいただけます。
media.deskrex.ai/hyperframes…
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「Soraはワールドモデルか？」この議論、実は研究論文、OpenAI、LeCunが全く別の定義で話していたと知っていましたか？
2026年4月、8機関の共同論文の定義が話題になっています。詳しくはこちら。
media.deskrex.ai/world-model…
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日本語で質問しているのに、AIが途中から英語で返してきたことはありませんか？
実はこれ、バグではなく「訓練の帰結」です。「言語混乱」と呼ばれる現象で、ほぼ全モデルで発生します。(1/2)
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原因は訓練データの60〜70%が英語という偏り、RLHFの評価者の偏り、トークナイザーの格差の3つ。
Codexが特に深刻なのは「コード＝英語の世界」を徹底的に学習した設計にあります。(2/2)
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ロボットに作業を教えるのに、ロボットのデータは要らない。
人間が手袋型センサーをつけて普通に仕事するだけ。その動き50万時間分で学習したAI「GEN-1」が、驚きの成果を出しています。
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成功率は19%から99%へ。箱の組み立ては12.1秒で従来の約3倍速。新しいロボットへの適応もたった1時間分のデータで済みます。
工場の人手不足に、現実的な答えが見えてきたかもしれません。
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ベテランの「手の動き」がデータ資産になる時代。その仕組みと産業への影響を詳しく解説しました。
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