しんすく | QA×AI | 「生成AIアプリケーション評価入門」（技術評論社）
@snsk
QA×AI界隈に浮かぶアヒル。ちっさいパソコンとゲームが好きです。"やらないよりマシ"。ENTJ-A。株式会社ベリサーブ AX管掌 | AIQVE ONE株式会社 CTO
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夕日をバックに、がエモいやつ。でも、エージェントの制御は、本当に経営レベルで手触りを知っておいたほうがいいです。
AI時代、QAの役割はどこまで広がるのか。ベリサーブが進める品質保証と人材育成 | 株式会社ジェネラティブエージェンツ
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常駐エージェント使い出すと何故か人間が忙しくなる、ホントだ、、、、たぶん、捨ててた9割のP1タスクが、いけんじゃね、と思ってしまうからだ、、、
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生成AI時代のテストの役割 - やらなイカ？
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RFC3514（ジョークRFC）、実現しないかなあ、、。要するに、悪意のあるパケットは、「自分、悪意あります！」ってフラグを立てようぜ、って標準です。（なお、翌日にはBSDにこれを採用したfwが実装されました。
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ipv4空間は高帯域幅のマシンであれば1時間でスキャンが終わる（2022年時点で）。つまり、ipv4のグローバルip（ipv4）取った時点で即攻撃くる。自動車の売却の見積もりを取った瞬間に電話が来るように
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JITで証明書とりながらデータ更新、取得後回線断するようなデスクトップアプリへの回帰が起こりそうな。常時オンラインがつらい
ナガセさん、8にもしっかり出ている
エースコンバット５ OP @YouTubeより
推論と探索の第一次、エキスパートシステムとしての第二次、ML, DLの第三次、で、LLM以降はちょっと話が違う（ちょうどパソコン通信とインターネットぐらい）ので、案外違う名前にしようぜ、は、アリな気もする
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モデルを信用してやりたい事を実現するチームと、モデルを信用しないで可観測性を高めていくチームと、そんな分担でシステムを作って運用していくのかもしれない。可観測性には、なぜ、なにを、どうやって、と、QAの要素が全部入ってて比較的「もともと、やってましたけど、、」な案件
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やっとF-22 Raptorまできた。F-35もあるのよなああ
なので、エージェントは、モデル+ハーネス+可観測性 になるのだろなあ。まあ、フロンティアモデルのエージェントはほぼこの形になっているけど、固有タスク向けは設計が必要
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「超知能システムにおける可観測性の7原則」— サティア・ナデラのエッセイ "Models as Insider Risks in the Super Intelligence Era" より。モデルを信用するのではなく、モデルを信用せずに済むシステムを設計する。
元投稿:
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なるほどなー。モデル+ハーネス=エージェントってのはやや楽観的なアーキテクチャだったのかもしらん。やりたい事真っ直ぐ進むならシンプルな実現なのだけども
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プライベートで使ってる常時稼働エージェントの変換ミスかわいいな。つか変換ミスするんだ。､､､､変換？？
API経由での攻撃ってこういう経路か、、、
（a）一般公開しているスマートフォンアプリを解析しAPIのエンドポイントやキーを特定する
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