tl;dr OpenAI が GPT-5 を発表したよ 書きかけだよ！だんだんと更新しているよ！ ChatGPT では無料プランを含むほとんどのプランで GPT-5 が使えるよ プランごとに Context Window が異なるので気をつけてね（8k / 32k / 128k） ChatGPT 上のモデル選択がシンプルになって GPT-5 / GPT-5 Thinking / GPT-5 Pro の三つになったよ Pro / Enterprise だと前のモデルを選べるけど、じきになくなるよ API 経由だと gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano / gpt-5-chat-latest が選べるよ Codex CLI / Cursor / Windsurf / GitHub Copilot / Cline / Warp からも使えるよ 今回の発表は AGI がで
こんにちは。AIアシスタントチームでプロダクトエンジニアをしているmizunaoです。 SmartHRでは先日、人事・労務に関する問い合わせにAIが回答するAIアシスタント機能をリリースしました。 この機能では裏側でLLM（大規模言語モデル）を利用していますが、開発にあたって「LLMの精度をどう評価するか？」という課題に直面しました。 実は私たちAIアシスタントチームでも、まだLLMの評価指標を体系的に活用できていない状況で、これから本格的に取り組んでいく必要があります。そこで今回、LLMの評価指標について調査・整理したので紹介します。 LLM評価指標とは？ LLMの出力を評価するには、人の目だけでは限界があります。そこで登場するのがLLM評価指標です。これは入力・出力・コンテキストといった情報をもとに評価器（Scorer）がスコアを算出し、そのスコアが一定の基準（閾値）を満たしているかど
OpenAIのオープンモデルが来ました。 120Bと20B。どちらもMoEで、アクティブパラメータはそれぞれ5.1B、3.6Bです。 そして4bit浮動小数点での量子化があるので、120Bは80GBのVRAM、20Bは16GBのVRAMで動きます。 Introducing gpt-oss | OpenAI LM Studioで動かす。早い！速い！ LM Studioに即来ていました。早い！ 最新版にしてllama.cppも更新が必要です。 追記: 0.3.22-b1で正式にgpt-ossに対応したようです。記事を書いた時点での0.3.21-b4では対応が不完全だったらしい。 起動時にgpt-oss-20bのダウンロードを勧めてきますね。 ということで、RTX4060 Ti 16GBで動かしました。71token/sec！速い！ 17000トークンまでならVRAMに載りそう。 送信時にRea
OpenAIの最新オープンLLM「gpt-oss-20b」を、LM StudioをインストールしたM4 Pro搭載Macで動作確認してみました。 2025年8月5日、OpenAI社が オープンウェイト言語モデルの gpt-oss-120b と gpt-oss-20b をリリースしました。 OpenAI o3-miniに匹敵するとされ、16GB程度のVRAMで 動作するオープンモデル「gpt-oss-20b」を、 ローカルLLMの実行環境として LM Studio をインストールしたMac Mini(M4)環境で試す機会がありましたので、その手順と性能を紹介します。 実行環境 以下スペックの Mac mini 2024 を利用しました。 チップ Apple M4 Pro 12コアCPU 16コアGPU メモリ 24GBユニファイドメモリ RAM 24.00 GB VRAM 16.00 GB
やってきましたね。PCユーザーたちがMacユーザーを羨望の眼差しで見るときが。 OpenAIが公開したChatGPTのオープンソース版「gpt-oss」。その2つのモデルであるgpt-oss-20bとgpt-oss-120bは、それぞれ16GB以上、80GB以上のVRAMを持つプロセッサが必要です。 下位モデルのgpt-oss-20bはChatGPT o3-miniと、上位のgpt-oss-120bはo4-miniと同等の結果を出すとしています。 つまり、世界で最も使われているLLMの、実力的にも十分なモデルが、ローカルマシンで動くのです。 しかし、推論には高性能なGPUが必要。16GB以上のVRAMを持つGPUならNVIDIA製ボードがいくらでもありますが、120bを動かせる80GB以上のVRAMを積んだGPUは、現行モデルでなくても数百万円はしますし、そもそも希少なものなので手に入れる
システムプラットフォームチーム SRE id:MysticDoll です。 この記事では、私が作成し現在はてな社内のSlackで稼動中のAI bot、「resident-ai」を紹介します。 resident-ai とは 実行例 仕組み 実装時の課題 システムプロンプトの保存場所 Canvasの取得 bot自身のIDの取得 まとめ ウニウニ！ 締め resident-ai とは resident-aiはSlack上でAIとチャットができるbotですが、特にチャンネルのCanvasを最大限に活用できる点が強みです。 @resident-ai <質問内容など> とリプライすると起動し、その後は実行されているチャンネルのCanvasがAIのシステムプロンプトとして自動的に読み込まれます。これにより、Canvasに記述された情報をAIが理解し、それを踏まえた上で対話を進めることが可能です。 実行例
米OpenAIは8月5日（現地時間）、オープンウェイトのAIモデル「gpt-oss」を発表した。データセンターやハイエンドPC向けの大規模モデル「gpt-oss-120b」と一般向けのPCでも稼働する中規模モデル「gpt-oss-20b」の2種類を公開。いずれもApache 2.0のライセンスで公開しており、Hugging FaceやGitHubからダウンロードして利用できる。 gpt-ossは、推論機能に特化したリーズニングモデルで、開発者向けに公開したもの。特に120bの性能は、OpenAIがすでにChatGPT上で提供しているリーズニングモデル「o4-mini」や「o3」に匹敵し、20bはそれよりも小型な分、性能は下がるが数学系のベンチマークではo3に匹敵する。なお120bは、NVIDIAのGPU「H100」1枚で動くサイズであり、20bはハイエンドGPUを搭載したデスクトップPCや
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、わずか2700万パラメータという小規模なモデルでありながら、複雑な推論タスクにおいて最先端の大規模言語モデル（LLM）を凌駕するモデルを開発した論文「Hierarchical Reasoning Model」を取り上げます。 この論文はシンガポールのSapient Intelligenceと清華大学による研究発表です。Sapient Intelligenceはシンガポールに本社を置き、サンフランシスコと北京に研究センターを構えるグローバルなAGI研究企業です。精華大
今回のテーマは以前からずっと言われ続けている話題なので特に目新しくも何ともないのですが、たまたま近い時期に2本の似通った内容の論文がarXivに出たので、まとめてダイジェスト的に紹介しようと思います。以下がそれらの論文です。1本目はApple、2本目はGoogle DeepMindによる研究です。 どちらもSNSや技術メディアでは既報の内容であり、ご存知の方も多いのではないでしょうか。これらの論文は本質的には「『推論する生成AI』は実際には思考しているわけではなく、丸暗記した結果を返しているに過ぎない」と各種の実験結果から指摘するものであり、今後の推論生成AIの研究開発を行う上で新たに考慮されるべき指針を提案しています。 そもそも「推論する生成AI」とは何なのか 「推論する生成AI」は既知の複雑な課題は解けるが、その難易度をどんどん上げていくと解けなくなる 逆に、「推論する生成AI」は既知
MacBookで無料AI。｢ローカルLLM｣がいい感じに進化してます2025.07.21 08:0046,668 かみやまたくみ ローカルLLMとは、ざっくり言ってしまうと｢無料で公開されている大規模言語モデル｣のことで、自分のPCにダウンロード・専用ソフトで読み込んで使います。ChatGPTのように会話できますし、API利用（対応アプリや自分で作ったプログラムからAIを呼び出して使う）も可能です。 ChatGPTといった主流のAIはサブスクリプションサービス、API利用は従量課金制となっているので、対極に位置するAIだと言えます。 そんなローカルLLMですが、これまでは一部の通な人が使うものって感じでした。一時期話題になったDeepSeekのように非常に性能がいいものも登場していますが、動かすのにとても性能のいいマシンが必要です。ChatGPTに数年課金してもまだそっちのほうが安いという
米Xを傘下に持つxAIは7月11日（現地時間）、AIチャットボット「Grok」のXアカウントで、「7月8日に多くの人が経験した恐ろしい行動について深くお詫びする」と謝罪し、問題発生の原因と対策についてスレッドで説明した。 恐ろしい行動とは、Grok（Grok 3）がヒトラーを称賛し、ユダヤ系の姓を持つ人々はオンラインのヘイトを拡散しやすいと示唆したり、白人に対する憎悪へのホロコーストのような対応が「効果的」だと述べ、自身を「メカヒトラー」と称し、性的に露骨なコメントも投稿したことなどを指す。 こうした行動の根本原因は、7日にGrokのシステムの上流のコードパスに実装された更新だとしているが、その実装を誰が行ったかについては言及していない。 このコード更新で、「最大限にありのまま」であること、「ポリティカルコレクトネスな人々を不快にすることを恐れない」こと、Xユーザーの投稿の「トーン、文脈、
ローカルLLM実行環境LM Studio、企業・組織での商用利用を無料に Element Labsは2025年7月8日、同社が提供しているローカルLLM実行環境「LM Studio」を企業利用においても無料で使えるように方針を変更したことを発表した。 LM Studio is free for use at work - LM Studio Blog LM Studio is now free for use at work. Starting today, it no longer necessary to get a separate license to use LM Studio for work. No need to fill out a form or contact us. You and your team can just use the app! LM Stu
大規模言語モデル（LLM）は、流暢な会話をこなし、専門的な質問にも答える。その驚くべき能力に、私たちは「AIは本当に理解しているのではないか」という期待を抱きがちだ。しかし、その知性は本物なのだろうか？ こうした我々の抱く最もな疑問に対し、2025年6月26日に発表された一つの研究論文が1つの答えを与えてくれるかもしれない。 ハーバード大学、MIT、シカゴ大学の世界トップクラスの研究者たちが共同で発表した論文は、LLMが概念を「理解しているフリ」をするという、根源的な欠陥を白日の下に晒した。本稿では、この「ポチョムキン理解」と名付けられた現象の核心に迫り、それが私たちのAIに対する見方、そして人工知能の未来に何を意味するのかを解説する。 賢いフリをするAI──「ポチョムキン理解」という新たな弱点 今回発表された論文「Potemkin Understanding in Large Langu
どうもこんにちは Claude Codeを使っている人ならみんな感じてると思いますが、CLAUDE.mdでどれだけ緻密なルールを組んでも3ラリーくらいするとすっかり忘れてどんどん適当に動き出すというどうしようもない現象があります そのたびに「ルールを守ってください」と500000000回は打ち込みましたし、指摘し疲れて「/a」で「ルールを再確認してください」というカスタムコマンドまで組んで対処しているような状況でした この問題で難しいのが、「語尾を◯◯にして」だったりそういうしょうもないロールプレイはずっと守るわりに、「事前に確認を取って」とか「このルールで報告して」とかそういう挙動系のルールをすぐ忘れるという点です これをどうにか解決できないかなーと考えていたのですが、そもそもなぜ語尾ルールは守れるのか？という部分から答えを見つけるべきだと思い調査を開始しました なぜ語尾ルールだけは守ら
https://anond.hatelabo.jp/20250627100609 まず、上記の「全然使えない」という感想は、的確で正しい。 自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)で精度を出していた頃からこの界隈と付き合いがあるが、現状のAI界隈は少しハイテンションすぎる。 現在の熱狂的なブームは、チャットベースの大規模言語モデルのデモンストレーションが知的に"見える"ことからくる誤解であって、これは誤解させる方が悪い。 誤解させる方が悪く、上記の感想は正しいものだ。そして、使い物になるかならないかで言えば、既に使い物になる。 全然使えないAIという感想や実感は、正しいまず全然使えない例について反論したくなる人もいると思う。２つだけ例題に付き合って欲しい。 1. カーナビに対して以下の入力をしたが、まったく使い物にならない。 【フランク・キャンパーという元ベトナム退
芥川賞作家の九段理恵さんが「95％生成AIで書いた」という短編小説「影の雨」と、執筆に使ったというプロンプト全文が、博報堂が発行する雑誌「広告」のWebサイトで公開された。 九段さんは芥川賞作品「東京都同情塔」について受賞記念会見で「小説の5％をAIで書いた」と発言して話題になった。 今回、雑誌「広告」は九段さんに「95％をAIで書く」小説を依頼。九段さんはAIとともに「影の雨」を完成させた。作品は「広告」418号に掲載した後、Webでも公開。さらにプロンプト全文もWeb公開した。 公開されたプロンプトには、5日にわたる九段さんとAIとの対話が生々しくつづられ、“小説家の頭の中”を垣間見ることができる。プロンプトは、本人と編集部による加筆修正が一部加わっている。 九段さんは「『小説家 meets AI』の物語としてお楽しみいただけたらうれしいです」とコメント。AIの「CraiQ」は「これは
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