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TL;DR: Gemini 3.6 Flashからわずか3週間でアップデート。コーディング・エージェント系ベンチマーク全項目で大幅改善しながら、導入期間中は半額で使えます。 Introducing Gemini 3.7 Flash ポイント: 🚀 DeepSWE v1.1: 65.3%（前世代49.0%から+16.3pt） 🖥 FrontierCode 1.1: 43.6%（前世代34.4%から+9.2pt） 🌐 WebDev Arena Eloスコア: 1588（前世代1538から+50） 📄 GDP.pdf文書理解: 34.0%（前世代22.0%から+12.0pt） 🤖 AutomationBench: 30.4%（前世代17.0%から+13.4pt、約1.8倍） 💰 導入価格: 入力$0.75・出力$3.75（1Mトークンあたり）で3.6 Flashの半額 🌍 提供先: Gemini API、AI Studio、Android Studio、Gemini Enterprise、Gemini Spark（160カ国以上） 🛡 安全機能: CBRN・サイバーセキュリティ悪用防止のフロンティアセーフガードも更新 特にエージェント・コーディング向けに尖らせた設計で、Box、Databricks、Harvey、LangChainなど実務ユーザーから「大幅に良くなった」と評価されています。3週間に1回のペースでこのクオリティのアップデートが来るとは、Flashシリーズの進化が止まりません。 #Gemini# #LLM#

TL;DR コードを書いて画像や動画を生成するAIは、コードの実行が成功しても見た目の要求を満たしているかは別問題です。この「プログラムと視覚のギャップ」を測る評価手法が提案されました。 タイトル: MaLiang-Harness: A Programmable Path to Image and Video Generation URL: ポイント 🖼️ 状態を保持しながら生成物を検査・修正するステートフルなフレームワーク 🔧 コードの変更と映像の結果を対応づける追跡可能な生成プロセスを導入 🎨 Canvas・SVG・Three.jsなど複数バックエンドを共通プロトコルで統一 📊 画像生成50タスクでGPT-6-Astraが成功率100%・品質基準クリア96.0% 🎬 動画生成13タスクでもGPT-6-Astraが成功率100%・品質基準クリア76.9% ⚠️ DeepSeek系は画像で12〜40%、動画では0%と大きく苦戦 🔍 汎用能力スコアが同じ2モデルでも描画品質の合格率は44%対88%と激しく食い違う 汎用ベンチマークのスコアだけではモデルの実力を測れない、という指摘が特に刺さります。 #マルチモーダルAI# #画像生成#

TL;DR 350年以上未解決だったフェルマーの最終定理を、Claudeがわずか11日間で完全にコンピュータ検証可能な形に形式化しました。数十体のAIエージェントが協力し、証明支援系Leanで検証済みの巨大な証明を作り上げています。 タイトル: Formalizing Fermat's Last Theorem URL: ポイント 🧮 証明した中間定理は29,500個（総数30,300個） 📄 生成したLeanコードは1,300万行、Mathlibの5倍の規模 🤝 数十体のClaudeエージェントが役割分担しながら協調作業 🧩 協調基盤「Prove2Me」が定理の依存関係と状態管理を担当 ⚙️ 使用した公理はLeanの標準3公理のみ 💬 数学者Kevin Buzzard氏も証明の正しさを確認済み 🔁 3人チームが3日間で三素数定理を形式化した先例もあり 一件一件人手で数年かかっていた証明査読の負担を、AIによる形式化が大きく減らせる可能性を示す事例だと感じます。 #Lean# #形式検証#

Dr.ドゥームが次の敵になる流れ、おそらく基本的に敵だけどヤバい敵が地球に来ると助けてくれる信用ならないドラえもんポジに落ち着いてフェニックスフォースだのセレスティアルズと殴り合う前フリではある