"ゴマキとオウキ☆"の動画をアップしました🐱☘️ 🔻ゴマキとオウキ☆ 【GU購入品】この春に着たい！ゴマキの着回しコーデ🌸本気レビュー【LOOKBOOK】 #ゴマキとオウキ☆# #後藤真希# #GU#

💡 このタスクはあのモデルなら解ける、でも単価が合わない。そう言って見送った案件が、誰にでも一つや二つあるのではないでしょうか。 フロンティアモデルの実運用を阻んできたのは、多くの場合その性能ではなく価格でした。エージェントにコードを書かせ、長い文書を読ませ、コンピュータを操作させる。どれも大量のトークンを吐き出す仕事で、最高性能のモデルを使えば解けると分かっていても、1タスクあたりの単価が本番投入の前に立ちはだかります。 OpenAIが公開したGPT-6.1 Solは、この壁に「性能を上げる」ではなく「同じ性能を安くする」というかたちで応えたモデルです。最上位のGPT-6 Astraに対し、コーディングのDeepSWE v1.1では同等のスコアを5分の1のコストで達成し、コンピュータ操作のOSWorld 2.0では差を2.1ポイントまで詰めたうえでコストは7分の1。ハルシネーション率も4.5%から4.1%へ改善し、Astraの4.0%に肉薄しています。API価格は100万トークンあたり入力$2・出力$10で、キャッシュ入力は$0.10と標準比95%引きです。 変化が現れるのは「最高性能でしか解けなかったタスク」ではなく、「コストが理由で見送られていたタスク」のほうです。科学研究のTerminal-Bench Science 0.1では、Astraなら1タスク$23.80かかるところが$5.47。採算が合わずに棚上げしていたワークロードが、そのまま検討対象に戻ってきます。同じ文脈を毎ターン読み直すエージェント用途なら、キャッシュ入力の安さがさらに効いてくるはずです。 もっとも、最後の数ポイントを必要とする用途ではAstraの出番が残ります。当面はタスクの難度と単価で両者を使い分ける設計が現実的でしょう。 タイトル: GPT-6.1 Sol のご紹介 URL: #GPT6# #LLM#

AIエージェントにコーディングを任せすぎると、開発者のコードの理解度が失われていくというRedditスレ。 ・筆者は過去半年間、ほぼAIエージェント任せのコーディングを行ってきた ・その結果、コードの深い理解が失われるという問題に直面している ・AIに仕事を外注すればするほど、システムの全体像を把握できなくなる ・エージェントが生成したコードのレビューを繰り返すうちに、設計の判断軸が狂ってくる ・次第に自分の頭で考えなくなり、過去のAIの出力を鵜呑みにして設計するように ・結果としてレビューが形骸化し、コードベースに少しずつ負債が蓄積していった ・コードの差分を読むだけでは、自分でゼロから実装したときのような深い理解は得られない ・また、AIはコンテキストに限界がある ・解決済みのバグを別の場所で再発させることもある ・ただ、エンジニア側も全体像を把握していないので、なぜ再発したのか原因が分からなくなる ・この問題の唯一の解決策は、重要なビジネスロジックを自分自身で手書きすること（という主張） ・参考書を読むだけでなく、実際に手を動かして演習する必要があるのと同じ ・AIは定型業務には非常に向いている ・しかし、その対価としてエンジニアの最も価値あるコードの理解度を支払いに使っている

ここ6ヶ月で、私のコーディング・スタイルは根本的に変わりました。４０数年間、自らコードを書くことを心の底から楽しんできた私が、コーディングはすべてClaude Codeに任せ、自分は設計して指示を出す側に変わりました。仕事の仕方が根本的に変わったのです。 こんな「根本的な違い」を実際に経験している人は、まだ世界の人口の0.1%ぐらいに過ぎません。その割合が、今後、0.1%→1%→5%→15%と増えた時に、それが社会全体に与える影響は、計り知れないものになると思います。良いものも、悪いものも含めて。（来週のメルマガより）

お話し会ありがとうございました☺️今日のコーデ！ 最近横浜たくさん来てる！笑 あ、9日火曜日のお渡し会もきてくれるよね〜？ AKBカフェで待ってます🫶🏻

夏服に飽きてきたけど、残暑が長すぎる…😢 秋らしい服を買うタイミングがわからない 残暑〜初秋のコーデ迷子さん必見🌿 今買って秋まで着倒せるアイテム＆ 手持ちの夏服を秋見えにするテクをご紹介🤎

【番外編】 創作でNikke浴衣で街ブラしてきたよ♡みんな思い思いのコーデが素敵で楽しかったな〜あらためてコスプレって楽しいって思ったな💡ˎˊ˗ みんなと夏の思い出できたのも嬉しかった！