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 5 分。
ClaudeがチャットのすぐそばでGoogle Docs、Sheets、Slidesを開いて共同編集できるようになりました。Claude Codeの開発者2人は、promptingは結局のところ明確なコミュニケーションに尽きること、そしてClaudeの「頭脳」がクラウドへ移りつつあることを語っています。Applied ComputeのCEOは、inferenceを制するのはpost-trainingであり、evalsは守るべき資産だと主張しました。セキュリティの分野では、Aaron LevieがサイバーをAIの行方を決める領域の一つと位置づけ、Amjad MasadはAIによるデコンパイルですべてのソフトウェアが事実上オープンソースになると見ています。
Claude、チャットの横でGoogle Docs、Sheets、Slidesを開いて共同編集できるように
Googleファイルのリンクを貼るか、新しいドキュメント、スプレッドシート、スライドを作るよう頼むと、会話の横にファイルが開き、Claudeと一緒に編集できます。アクセス権はGoogle側の既存の共有設定に従い、すべての有料プランでbetaとして提供されています。Anthropicはあわせて、Everyの事例も紹介しました。EveryはClaude Managed Agentsの上に社内向けのagentを作り、新しいモデルが出るたびにチーム全員がSlackでそのagentを使ってスキルを共有しています。社内で定着したことを受けて、購読者向けにも公開しました。
Applied Compute CEO：inferenceを制するのはpost-training、evalsこそが堀になる
OpenAI時代は主にCodexに携わっていたApplied ComputeのCEOは、RLで本当に難しいのは何を最適化するかを定義することだと言います。だから企業はevalsをラボや公開ベンチマークに渡さず、社員と同じくらい大切に守るべきだという主張です。核にあるのは「post-trainingがinferenceを制する」という考え方です。最大規模のワークロードから先にカスタム学習が進みます。tokenのコストはservingのチューニングだけでなく、同じevalスコアのままモデルのtoken効率を上げることでも下げられます。正解が一つに定まらない領域でも、rubricベースのRLは意外なほどうまく機能します。ただしRLはpretrainingに比べて転移しにくく、continual learningは疎な報酬から効率よく学ぶという課題でまだ足踏みしています。「RLで手にしているのは、要するに山登りの機械です。本当に難しいのは、登るべき山を定義することなんです。」
Boris Cherny：promptingに秘訣はない、同僚と話すようにClaudeと話せばいい
AnthropicでClaude Codeに携わるBoris Chernyは、実際に使っているpromptを公開しました。たいていのタスクには大がかりなscaffoldingも細かい指示も要らず、ゴールを伝えればClaudeが自分でやり方を考える、というのが彼の見方です。Sonnet 3.5の頃はpromptの言い回しで結果が大きく変わりました。今伝えるべきことは3つだけです。何をしてほしいか、どれだけ手間をかけるか、そして正しくできたかをモデルがどう確かめるか、です。
Thariq：Claudeの頭脳はクラウドへ、手元のPCでは「ローカルの手」が動く
AnthropicでClaude Codeに携わるThariqによると、Claudeの「頭脳」はクラウドに置き、「ローカルの手」がユーザーのコンピューター上で作業するという方向に、流れはますます進んでいます。難しいのは可用性です。Claudeがファイルに触れられるのがコンピューターのオンライン中だけなら、復帰するまで作業が止まってしまうかもしれません。そのため何らかの同期が必要になりそうですが、同期には同期で特有のエッジケースがあります。Thariqはまた、coding agentがあれば下のレイヤーを学ばなくて済むという考えにも反論しました。より高い抽象度で仕事をするには、いつの時代もその下のレイヤーへの理解が必要だった、というのがその理由です。
Aaron Levie：サイバーはAIの行方を最も大きく左右する領域の一つになる
Levieは、vibe codingが生むバグ、agentによる攻撃、さらにはデータを探し回るagentの群れが意図せず生まれることまで、AIがセキュリティチームの仕事を次々に増やすと予想しています。OpenAI + Hugging Faceの件はほんの予告編にすぎないと言います。セキュリティチームは企業の中でもとりわけリソースが足りていないことが多いため、解決策もまたagentになります。コード、企業システム、重要インフラ、データを守る新しいagent型プロダクトが出てくるはずです。結論として、agentを実際に導入できるセキュリティ人材の市場が大きく伸びると見ています。
OpenAIのThibault Sottiaux、コミュニティ投票で決まったリセットを実行しつつ改善は残す
OpenAIでCodexとChatGPTに携わるSottiauxによると、Day 2では「良い」から「素晴らしい」と評価された4つの成果といくつかの数学の証明を出しました。それでもコミュニティ投票の結果はリセットとなり、すでに実行済みです。Sottiauxは、今のルールではゲームがリセット側に有利になっているように見えると認めつつ、改善を取り下げることはしないと述べています。Day 3は明日です。
Nikunj Kothari：X上のVCの炎上狙いが、他人の実際のディールを潰している
Kothariによると、ドーパミンを追いかけたり、閲覧数のためにわざと炎上を狙ったりするVCがあまりに多いそうです。Xにはニュアンスを伝える余地がないため、そこで言ったことは実質的に取り消せません。その被害を一番受けるのは、彼らの「下」にいる人たちです。Kothari自身、Xでの騒動のせいでまとまっていたディールを失った人を2人知っているといいます。資本がコモディティ化し、ベンチャーファンドがこれだけ乱立する中で、長期的なゲームをしている人は少ないように見えるとのことです。
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。