本日最後は、『ハンドレッド』ヒロインズで終幕となります✨ 今週も一週間お疲れ様でした！ みなさま、素敵な週末をお過ごしください😆 エミール・クロスフォード / Emile Crossfode クレア・ハーヴェイ / Claire Harvey 霧島 サクラ / Kirishima Sakura エリカ・キャンドル / Erica Candle

特定のタスクでは、強化学習でファインチューニングしたSLMが、最新のLLMを上回っているよという内容。メモメモ。 ・Ramp社のデータによると、AI投資の上位企業は3年間で収益が2倍以上に成長 ・一方、AI支出がゼロの企業はわずか15%の成長にとどまっている ・成功している企業の共通点は、AIの知能を自社で所有していること ・その成功の定石となっているのが、オープンモデルと強化学習の組み合わせ ・最新モデルで作ったデータを用い、自社の業務プロセスを模した環境で学習させる ・BridgewaterやHarveyなども、この手法で最新モデルを上回る成果を出した ・筆者らはeコマースのカタログ審査タスクを用いて、この手法を実際に検証した ・約500ドルと数日のGPU稼働で、9BのオープンモデルをGRPOで強化学習 ・結果として、9Bのモデル(Qwen3.5)がGPT-5.5などの最新モデルのスコアを上回った ・品質だけでなく、推論コストの面でも圧倒的な差が生まれている ・最新モデルのAPIは1,000件の処理に34ドルのコストがかかる ・しかし、自社モデルなら同じ処理がわずか0.50ドルで済む ・大手eコマースの処理量で換算すると、年間5億ドルのコストが700万ドルになる計算 ・汎用モデルは毎回ゼロから背景を推論するため、プロンプトの指示には限界がある ・自社モデルなら、タスク固有の知識を重みとしてモデル内部に保持できる ・正誤の検証が可能で、かつ高頻度で実行されるタスクはファインチューニングが最適 ・ただ、まれにしか発生しないタスクは最新モデルのAPIを借りる方が適している

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#

Harley Quinn Laughs At Tokyo Comic Con 2024 【東京コミコン2024】 ft. りさまる @YouTubeより 私がハーレイでYouTubeに出てることを世に知らしめておくか。。。