AIの次の10年は「計算量を増やす」競争から「1ジュールあたりの知能」を高める競争へ⚡ 30名の研究者が描く未来図です。 タイトル: AI+HW 2035: Shaping the Next Decade URL: ⚡ 概要 AIとハードウェアの統合的な協調設計に向けた、10年間のロードマップを提示するビジョンペーパーです。際限ない計算スケーリングではなく、効率のスケーリング（intelligence per joule）を提唱します。 ❓ 解決する課題 AIとハードウェアの発展はもはや不可分なのに、グローバルな研究コミュニティには協調的で長期的な戦略が欠けていました。ただ計算量を増やし続ける路線の限界に、正面から向き合います。 💡 方法論と提案手法 4つの主要テーマを掲げます。 ・生の計算量よりエネルギー効率：消費電力を軸にスタック全体を再考 ・システムレベルの統合：アルゴリズム・アーキテクチャ・システムを横断する最適化 ・持続可能性：能力と効率のバランスを取る適応的システム ・人間中心の設計：倫理原則を開発に組み込む 🌍 10年間のゴール ・AIの訓練・推論で1000倍の効率改善 ・クラウド→エッジ→物理AIをまたぐ自己最適化システム ・先進的AIインフラへのアクセスの民主化 ・人間の価値観をシステム設計に統合 #AIハードウェア# #省エネAI#

AIがロボット犬を人間の助けなしに操り、最速の人間チームより約20倍速くタスクを完遂——物理世界に出てきたエージェントAIの実験です🐕 タイトル: Project Fetch: Phase Two URL: 🐕 概要 Anthropic の Frontier Red Team による研究で、先進的な言語モデルが四足歩行ロボット（ロボット犬）を自律制御し、高度なタスクを完遂できるかを検証した追跡実験（Phase Two）です。 ❓ 解決する課題 2025年8月の初回に続き、次の問いに答えます。 ・新しいClaudeモデルは、前世代（Opus 4.1）よりロボティクスのタスクで優れているか ・人間の助けなしに、自律的に動作できるか 💡 方法論と実験設定 ・Claude Opus 4.7を、Claude Code上で最大の適応的思考の努力レベルに設定し3回試行 ・Phase Oneで人間チームが行ったのと同じタスクに挑戦：映像・LiDARセンサー接続、制御プログラムの記述、経路監視、ビーチボール検出、自律回収 ・人間の関与は最小限（ノートPC接続、最初のプロンプト、コマンド/タスク承認のみ） 📊 実験結果 ・人間の助けなしのClaude Opus 4.7が、最速の人間チームより約20倍速い ・全グループ完了の4タスクで、非Claudeチームより平均37.7倍、Claude支援ありチームより18.9倍速い ・生成コードは1,045行で人間Claudeチーム（10,309行）の約1/10、それで同等以上の結果 ・一方、閉ループのフィードバックを要する精密なボール操作には苦戦 #エージェントAI# #ロボティクス#

AIコードレビューでトークンを燃やしていませんか？🔥 コードを構造グラフ化して、関連ファイルだけ読ませることで、トークンを中央値82倍削減するツールです。 タイトル: tirth8205/code-review-graph URL: 🔥 概要 Tree-sitterでコードベースの構造マップ（グラフ）をローカルに永続化する、ローカルファーストのコードインテリジェンスツールです。AIアシスタントが、リポジトリ全体ではなく文脈的に関連するファイルだけを読んでレビューできるようにします。 ❓ 解決する課題 AIコードレビューツールは、レビューのたびにコードベースの大部分を読み直し、大量のトークンを無駄にします。 ・特に大規模モノレポでは、コンテキストが膨れ上がりコストもレイテンシも悪化します ・変更の影響範囲をスキャンするのに、プロジェクト全体を読む必要がありました 💡 方法論と仕組み 3段階のパイプラインで動きます。 ・パース：Tree-sitterがASTを作り、関数・クラス・import・呼び出し関係を抽出 ・グラフ保存：ノードとエッジをSQLiteに永続化（外部DB不要） ・分析：変更時に影響範囲（blast-radius）分析で、影響する呼び出し元・依存先・テストを辿り最小限の文脈を返す 多言語対応、増分更新は2秒未満、MCP連携（30ツール）、GitHub Action、D3.js可視化を備えます。 📊 実験結果 / 実績 ・トークン効率：38倍〜528倍の削減（6リポジトリで中央値約82倍） ・影響予測のF1スコア：平均0.71 ・CLI例：フル文脈12,921トークン→グラフ文脈762トークン（約94%削減） #コードレビュー# #AIエージェント#

「AIがやめられない。夜10時に思いついたことをAIと話せる。プロトタイプも作れるし、市場調査も競合研究もできる。おかげで疲れ果ててるよ（笑）」 👉 Xのフォロワーは289万人。Boxのアーロン・レヴィCEO は、シリコンバレーの起業家として目撃した「AIの超進化」を発信し続けています。 そしてGPTやClaude、Geminiの最新モデルに、誰よりも早く触れる立場にいます。 私たちの仕事をAIがどう変えるのか。アーロンさんの正直すぎる本音と未来予測をお楽しみください。 @mshrnakagawa

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # コンテキスト予算配分 🎯 「全部入れれば精度が上がる」は幻想です。コンテキストウィンドウは有限の予算として管理しましょう。 スロットごとに配分比率を決め、信号密度を最大化するパターンです。 🔥 解決する課題 RAGやメモリを使うエージェントでは、検索結果・会話履歴・システム指示・長期メモリが同じコンテキストウィンドウを奪い合います。情報を詰め込むほどコストは増え、会話が長くなるとシステム指示の割合が縮んで振る舞いが劣化します。さらに"Lost in the Middle"問題により、窓の中盤に置かれた重要な情報が実質的に無視されてしまいます。 💡 提案パターン コンテキストウィンドウをシステム指示・検索結果・会話履歴・メモリなどのスロットに分け、各スロットに最大占有率と優先度を設定します。システム指示は圧縮対象外の固定枠（10〜20%）として先に確保し、検索結果はリランク後にtop-k件に絞り、履歴は窓使用率が閾値を超えたら要約圧縮します。配置順序はLost in the Middle対策として、最重要情報を先頭に、直近入力を末尾に置きます。cost_sensitivityが高い環境ほどtop-kを絞り、圧縮閾値を下げ、履歴を短く保ちます。 ✅ 選定条件 使うとき： - RAGやメモリを使い、投入候補がモデル窓サイズの50%を超えうる - コスト感度が中以上で、投入トークンの増加がコストや推論時間に影響する - 複数ターンの会話で履歴が蓄積し、他の情報のスペースを圧迫する 使わないとき： - 投入情報がシステム指示＋単発入力のみで窓の30%未満に収まる場合 - ロングコンテキストモデルを使い投入量が窓の20%未満、かつコスト感度が低い場合 ⚠️ 落とし穴 - システム指示を圧縮対象にしてはいけません。ツール定義や安全指示が削られると振る舞いが壊れます - リランクなしのtop-kは信号密度が低いです。ベクトル検索上位20件からクロスエンコーダで3〜8件に絞りましょう - 要約圧縮は非可逆です。重要な決定事項や固有名詞が落ちるリスクがあるため、キーワード抽出を併用してください 🔧 実装方針 - コンテキストウィンドウをスロット（system/user/retrieval/history/memory）に分割し、各スロットに最大占有率・優先度・圧縮可否を定義した構造体で管理します - システム指示は圧縮対象外の最高優先度として先に確保し、残りの予算を他スロットに優先度降順で配分します - 検索結果はベクトル検索の上位候補をクロスエンコーダでリランクしてから予算内に収め、信号密度を最大化します - 履歴スロットが予算を超過した場合は要約圧縮を適用し、圧縮前にキーワード抽出して重要情報の欠落を防ぎます #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

AI関連のポストでフォロワーふえたうれし！となってよくよく見たら例のAI生成のBOTだった…。かなしみのブロック😢　彼らは紫陽花が好きなようで…

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