7 件7 人の builder から

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 2 分。

今日、特に目立ったのは、予測するAIから、次に何をすべきかの判断を助けるAIへの動きだ。生物学の研究室でもソフトウェアツールでも、この流れが見られた。また、複数のモデルを横断して使え、使い慣れた画面でagentと協働できるアプリへの需要が高まっているという声もあった。

ポッドキャスト

Latent Space

Lab Compass、細胞モデルを実験の提案につなげる

Fabian Theisによると、Lab Compassは細胞が変化にどう反応するかを示すモデルを使い、細胞を望ましい状態に近づける実験を提案する。彼のチームはモデルによる予測と実験を3〜4回繰り返したが、このサイクルをうまく回すのは今も難しいという。「状態を把握する段階から予測へ進み、今は次の実験を実際に方向づけられるようになりました」

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Garry Tan

Y Combinator President & CEO

Garry Tan、agentスキルには継続的な評価が必要と指摘

Garry Tanは、新しいモデルが出るたびに開発者はagentスキルをテストし、モデルに不要になった指示を取り除くべきだと主張する。Opus 5.5ならスキルなしでよりうまく対応できるため、自身の/investigateスキルを使うのをやめたという。また、実際のChromiumブラウザを操作するAsideのcomputer useも高く評価した。

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Peter Yang

Peter Yang、複数のAIモデルを使えるアプリには引き続き需要があると予想

Peter Yangは、複数の研究所のモデルを提供するアプリが、その研究所に買収されているようだと見ている。一方、残っている例の中にはオープンソースのものもある。ユーザーや企業は今後も、複数のモデル提供元を横断して使えるアプリを求めると考えている。

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Nikunj Kothari

FPV Ventures partner

Texts Wrapped、Mac上でメッセージと通話をローカル解析

Nikunj Kothariが、iMessage、WhatsApp、通話を分析するオープンソースのMac用ツール、Texts Wrappedを改めて紹介した。AIを使わず、処理はすべてローカルで行うという。ビジュアルを更新し、新しい分析結果を追加して、精度も改善した。

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Zara Zhang

Zara Zhang、個人サイトが新しい履歴書になると主張

Zara Zhangによると、個人サイトなら、LinkedInに役職を並べるよりも、その人の仕事や考え方、センスをはっきり伝えられる。既存のソーシャルプラットフォームだけに頼らず、自分の仕事を見せる場としてサイトを活用するよう勧めている。

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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。