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朝日新聞の2作品に優秀賞と特別賞 ファクトチェックアワード → 計47作品から8作品を選出、朝日新聞は初受賞 SNS上の偽・誤情報の拡散を多角的に明らかにしました。
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AIが記事の事実主張を点検する「AIファクトチェック」、クリエイター向け「miraipage」が提供開始
「那覇空港の管理は県です」玉城デニー氏の発言、ファクトチェックで誤り→国交省が一元管理、県の関与なし…「米軍が入るスペースは1ミリもない」とも発言 米軍使用の是非を語る前に、空港の管理権限の確認が必要だった形です。
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玉城デニー氏「那覇空港の管理は県」発言、沖縄タイムスがファクトチェックで「誤り」判定!→国が一元管理、県の関与はなし 米軍使用の是非以前に、管理主体の認識が問われる発言でした。
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沖縄県知事選において、誤情報が広がっています。 「辺野古移設を決めた張本人は玉城デニー」という件については、日本ファクトチェックセンターによると、 誤りです。移設は1999年、自民党政権のもとで閣議決定されました。当時、玉城さんは議員ですらありません。 その後、民主党政権の閣議決定時にも、沖縄県知事による承認時にも、玉城さんは反対する側でした。
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【握手する高市首相と小池都知事】 米国連邦議会立法調査官と、カイロ大学卒業の素晴らしい経歴を持つお二人の、新しい大型漫才コンビ「ファクトチェック」の誕生でしょうか(笑)ネタは「説明責任」。ま、ツッコミ役が見当たらないので、両方ボケですけどね(笑)
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普段サッカーのことなんか一切呟いたりしないんだが、代表戦のこと書いたためか無茶苦茶拡散されてしまって色んな意見が来て驚いてる。 AIに書かせたんだろってのもいれば、駄文に過ぎるからAIに添削させろっていうコメントもあって、目をパチクリさせとるよ。 ファクトチェックしてないやろとか。長すぎポエムとか自己陶酔過剰とか政治思想混ぜんなとか。あーたら何が読みたかったんだ。ライターやらコラムニストやらが食い扶持で書いてる記事と違う、ただの素人の観戦日記に目鯨立ててきなさんなて。
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AIの信頼性は「自己反省」では足りない。答える前に別のエージェントが“監査”する時代へ🔬 タイトル: Apodex-1.0: A Verification-Centric Agent Team for Discoverative Intelligence URL: 🔬 概要 単一エージェントの推論ループから、検証を重視する分散エージェントチームへと転換したシステムです。ヘビーデューティモードでは、専門化・相互チェック・自己監査を行う非同期チームとして難問に挑みます。 ❓ 解決する課題 難しくオープンエンドな問題での信頼性は、モデルの学習済み知識だけでは得られません。最も難しい研究課題は、モデルの能力ではなく「モデルが何と相互作用できるか」に制約されている、という問題意識が出発点です。 💡 方法論と提案手法 ・メインエージェントが、独立した文脈とツールを持つ専門サブエージェントを非同期に起動 ・共有レポートプールで並列探索の結果を集約(遅いタスクを待たない) ・検証エージェントチームが矛盾解消・ファクトチェック・草稿レビューを担当 ・核心は「外部監査としての検証」。推論役と監査役を分離し、検証器は異議を唱える自由を持ちます ・単一タスクで最大150サブエージェント・15,000ステップ超を非同期協調 📊 実験結果 ・BrowseComp 90.3 / DeepSearchQA 94.4 / BrowseComp-ZH 84.1 ・FrontierScience-Research 46.7(競合+8)/ SuperChem 74.2(次点+12) ・ヘビーモードはベースをBrowseCompで+14.8、研究で+18.4押し上げ ・オープン版4B-SFTが30B級のOSSモデルを上回る #AIエージェント# #DeepResearch#
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便利だけど知られていないGemini APIの機能 🔬 複数のソースを横断して調べて、レポートにまとめて。それ、Geminiのエージェントに任せられます。 Geminiの「Deep Research」は、計画立案・情報収集・分析・レポート生成までを自律的に行うリサーチエージェント機能です。MCPにも対応しています。 📌 タイトル:Deep Research(エージェント・プレビュー) 🔗 URL: 🧩 概要 「この技術の最新動向を調べてまとめて」のようなリサーチタスクは、複数のソースを探索し、情報を整理し、一貫した分析にまとめる必要があります。Deep Researchはこの一連の流れを自律的に実行するエージェントです。調査計画を立て、複数ソースから情報を集め、分析・構造化してレポートを生成します。 🛠 使い方 リサーチの目的や範囲を自然言語で指示します。エージェントが調査計画を立案し、Web検索やツールを使って情報を収集。途中経過を可視化しながら進行し、最終的に構造化されたレポートを出力します。MCP(Model Context Protocol)対応ツールと連携させることで、独自のデータソースからも情報を取得可能です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・市場調査の自動化:競合動向や技術トレンドの定期レポートをエージェントが自動生成。 ・デューデリジェンス支援:投資先や提携先の公開情報を網羅的に収集・分析。 ・技術調査:新しいライブラリやフレームワークの比較調査を自動で実施。 ・学術リサーチ補助:特定テーマの論文サーベイを半自動化。関連論文の整理と要約に。 💡 ユースケース 📊 競合・市場動向の定期レポート 💼 デューデリジェンス・企業調査 🔧 技術選定のための比較調査 📚 学術論文のサーベイ・整理 ⚠️ 注意点 プレビュー機能のため、精度や網羅性は完璧ではありません。エージェントの出力は必ず人間がレビューし、重要な意思決定にはファクトチェックを挟みましょう。また、調査の深さと時間・コストはトレードオフなので、適切なスコープ設定が重要です。 ✨ 「調べて→まとめて→レポートにして」の流れを丸ごと自動化。まずは定型的なリサーチタスクでDeep Researchの実力を試してみてください。 #Gemini# #LLM#
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