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21:17メンタルヘルス AI の安全性を担保するため、臨床医と連携した評価ドリブン開発(Evals-Driven Development)とモジュラーなガードレールアーキテクチャの構築事例。
17:57AI エージェントのループ自動化において、制御理論を応用した漸進的・可読性の高い開発ワークフローの構築法と、実世界での運用事例を紹介する。
20:23Snorkel AI の Rustem Feyzkhanov氏が、エージェント評価の次世代として、本番環境に近い「エージェント・シミュレーション」を構築し、ベンチマークをライフサイクルに統合する重要性と実装手法を解説。
23:13Character.ai の Maor Bril氏が、生成動画の質を評価する「AI Slop」問題に対し、LLM 依存から軽量な VLM ベースの比較学習モデルへ移行し、ストーリー性や物理法則の整合性を高速に判定する新しいベンチマーク手法を解説。
21:38Uber Eats がマルチモーダル AI エージェントを用いて、大規模な食品画像の品質向上と信頼性維持を両立させるためのクローズドループ評価システムと自動調整アーキテクチャを実装した事例。
19:29YouTube Ads チームが実証した、AI エージェントの信頼性を高めるための評価(Eval)戦略とプロンプト設計の具体的なベストプラクティス。