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8件の記事
Netflix は推薦システムの核心として、手作業で作成した数千もの特徴量に依存する既存スタックから脱却し、LLM ネイティブなアプローチである「GenRec」への移行を目指す方針を明らかにした。
Anthropic は Claude 5 モデルにおいて、厳格なルールベースから判断重視のアダプティブ戦略へ文脈エンジニアリングの転換を示し、プログレッシブ・ディスクロージャーや自動メモリの活用を提案した。
ソフトウェアエンジニアがコード記述から解放される中、同氏は AI ツールの普及とレイオフ不安に対し、コーディングは一部に過ぎないと指摘し、エンジニアがビジネスや役割の文脈に近づく機会であると論じた。
LangChain は、コンテキストの劣化を解消する再帰型言語モデル（RLM）を活用し、Deep Agents がコードでサブエージェントを動的に分散させる仕組みを実装したと発表した。これにより、大規模な入力データに対する推論タスクにおいて、従来の逐次処理よりも安定した性能を発揮できることを実証した。