Todoist CTO、AI は少ない方が成果が出ると語る不確実な状況

記事の3ポイント

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   生成と実行の分離による信頼性確保

   Doist は AI の予測不可能性が自動化の実行段階で問題となるため、AI でワークフローを生成し、実際の処理は従来のコードで実行するアーキテクチャを採用した。

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   コストと速度の最適化

   毎回大規模言語モデルを呼び出すのではなく CPU 上でコードを実行する方式により、自動化の実行コストを大幅に削減し、処理速度も向上させた。

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   ユーザー体験の簡素化

   自然言語での指示だけで自動化が生成されるため、設定や温度調整などの複雑なパラメータをユーザーが意識する必要がないシンプルな設計となっている。