The Batchメディア報道·2025年10月22日 09:00·約1分
Ling-1Tが非推論性能でリード、MCPにセキュリティリスク、カリフォルニア州がAI規制、エージェントプロンプト向けAuto-Tune
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まず要点
DeepLearning.AIのニュースレターが、エージェントAI開発には評価とエラー分析プロセスが必要と指摘。Ling-1Tモデルが非推論性能で先行し、MCPにセキュリティリスク、カリフォルニア州がAI規制法を施行、エージェントプロンプト向けAuto-Tune技術を紹介。
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The Batch AI News and Insights: 先週のレターでは、効果的なエージェンシックAI開発には厳格な評価とエラー分析プロセスが必要であることを説明し、評価を実施するための手法について述べました。
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The Batch AI News and Insights: In last week’s letter, I explained how effective agentic AI development needs a disciplined evals and error analysis process, and described an approach to performing evals.
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