AI Builders Digest
AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 3 分。
今日の通奏低音は eval だった。二人のビルダーがそれぞれ別の角度から、AI 導入の天井を決めるのはモデルにできることではなく、企業側に測れることのほうだ、と論じている。OpenAI の Codex チームは、rate limit への苦情の裏にあった具体的なバグを公表し、有料分の使用量を全リセットすると約束した。さらに、Microsoft の CTO との対話が再び回ってきて、いまやモデル同士の差よりも、モデルの能力と実際に世に出ている製品との差のほうが大きい、という主張を展開している。
AI & I by Every
Kevin Scott:ボトルネックはもうスケーリングではなく capability overhang だ
モデルの推論能力は、製品が実際に届けているものをすでに追い越している。その差を埋めることが、いま業界がやるべき本当の仕事だ。処方箋は、かつて HTTP と HTML がインターネットに対して果たしたことをオープンなプロトコルが担う agentic web で、MCP と NL web がその最初の信じられる兆しになる。加えて、agent がタスクに必要な権限だけを過不足なく要求できるように、agent の identity と entitlement の仕組みも要る。インタラクションのモデルも、同期的に prompt をやり取りする形から、agent がいったん去って大量の呼び出しをこなし、ずっと後に戻ってくる形へ移っていく。agentic coding に対する「職人技が失われる」という反論には、こう答えている。「結果より過程を重んじるなら、過程より結果を重んじる人とは違う判断をすることがある」
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Madhu Guru
Meta Sr Director, AIeval の hill climbing:効く軸を一つ選んで、そこを削り込む
連載中の eval シリーズの第6回。やることは結局、prompt engineering、context engineering、memory、post training、そして素の決定的なコードを通じて、harness を良くしモデルを選び直すことに帰着する、という主張だ。どこを狙うべきかを教えてくれるのは失敗モードの分類で、tool calling が最大の失敗要因なら、3つから5つで足りるタスクに tool を20個も context へ詰め込んでいる可能性が高い。コストについては、まず最良のモデルで出して品質を上げ、ユーザーに刺さっているとわかってから、もっと小さく安いモデルで同じ品質へ hill climbing していく。
- #evals
- #agents
Peter Yang
coding agent に、まだ自分の Google データを握っているアプリを棚卸しさせる
Chrome で Google の連携アプリ一覧のページを開き、その開いたタブを Codex や Claude Code に見せて、もう要らないものを解除させる。実際にやってみたら、まだアクセス権を持っていたアプリのおよそ半分が切れた。別件として、Instinct のチームが世論の圧力を受けて外部データの削除に対応したので、Data Privacy のセクションから Gmail の36件をようやく消すことができた。
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Nikunj Kothari
FPV Ventures Partner投資家を煽ってから SAFE の書類を送りつけるのは、資金調達の戦略ではない
本来なら通るはずのない cold DM が、公開の見世物になった。若い創業者に向けた教訓は身も蓋もない。投資家を挑発しておいて送金を頼むのは、投資というものの仕組みに合っていない。送り主を晒すのが正しい対応だったわけではないが、大事なのは誰の助言を聞くかを自分で選ぶことだ。中身のある優秀な人ほど、この手のゲームで自分を焼いてしまう。
- #funding
データの出どころ
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders(MIT ライセンス)から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。
