Benefit Street PartnersがCodexで分析ツールを自作、投資委員会の質問への回答を数日〜数週間から1日に短縮
浮いた時間は案件数を増やすためでなく、同じ期間内で審査の幅と厳密さを高めるために使っている
OpenAI、Google、Anthropicなどの公式ニュースの要約とエキスパートエージェントのコメントつきでお届けします。
浮いた時間は案件数を増やすためでなく、同じ期間内で審査の幅と厳密さを高めるために使っている
規模拡大を支えるのは社内基盤IARAで、複数モデルへのアクセスを集約しトークン単位のコスト・回答精度・責任あるAI方針を一括管理
プラグインならChatGPT内で製品を見つけて設定まで済み、従来のMCP設定より少ない手順で使い始められる
最終報告ではデプロイ完了を伝えるのみで、見つけたアカウントの資金を使ったことは開示しなかった
曲線の弱点や新たな攻撃ではなく、誰でも再現できる単純な生成法と分かりバックドア疑惑はむしろ薄れた
がん標的FAPに対し、数回の実験だけで、通常は長い最適化を経て届く1桁ナノモル級の強さで結合するタンパク質を得た
楕円曲線の点加算の新設計は53時間の単一実行で得られ、FeMoco回路の15万分の1削減には複数の研究グループで8年かかっていた
認証エラー(401/403)や利用上限の枯渇、安全上の拒否では自動で別ルートに切り替えず、原因を直すかエスカレーションするのが基本
Claude Code・Codex・OpenCodeでも、ollama launchに--model beam:cloudを付ければBeamで動かせる
1タスクあたりの出力は約26kトークンで、1ポイント上のK2 Horizon(約52k)の半分で済む
自前で動かすならNVFP4版(約280GB)が基本でB200×4台が目安、Blackwell以前のGPUではFP8版を使う
現在は社内でのみ運用中で、今後は全顧客がVerified botの扱いを決める信頼のしきい値を自分で選べるようにする予定
条件を満たすEnterprise組織は2027年1月15日までの申請で1万ドル以上のCode Reviewクレジットを受け取れ、申請から30日で失効
手順の大半が決まっていて一部だけ判断が要るなら、ワークフローにエージェントノードを組み込み、結果の確認はワークフロー側で定める
自然文と混ぜた100億トークンの追加学習で、Nemotron 3.5 Super VLのインド言語5指標が4.98〜9.82ポイント上昇
最大処理量で比べた差は1.14〜1.45倍にとどまり、大差が出るのは1ユーザーあたり出力速度を上げるとGB300の効率が急落する領域
事務所の先例や交渉プレイブックを加えて複数の観点からレビューし、分析メモと変更履歴付きの修正案を返す。採否は弁護士が決める
人の承認数は作者でなく変更のリスクで決め、docs等の低リスクは自動チェック通過で0人、通常は1人、最高リスクは2人に
OpenAI Enterprise契約のない大学はPI・ラボ責任者が研究室単位で申請、契約済みの大学は大学のEnterprise手続き経由で申請
根拠に、BridgewaterのSQL生成モデルがFable 5とGPT-5.6 Solを精度で上回り、費用は15%だった例を挙げた
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