$BWEトークンは、冒頭で述べたように、Claude Codeに空白のWebページとフルコントロールを与えられた実験に由来しています。 提供されたデータからは、この概念を超える独自の文化的物語や特定のテーマは明らかではありません。 🚀🚀BWEは24時間で+75.45%上昇して0.0013ドルになりました、GMGNでより速く発見し、より速く売買してください! #BWE #GMGN

グループの中で非常に衝撃的な小さなものを見ると、それを話すときに少しぼんやりするかもしれません。 あるネチズンは半年前に小さなプロジェクトを始め、MCPツールをたくさん手にしていたので、それらを整理するためにウェブサイトを立ち上げました。 最初は手作業によるメンテナンスがかなり深刻だった。 その後、ツールの更新がどんどん速くなり、我慢できずにエージェントを書いてGitHubに行ってスキャンしました。 新しいプロジェクトが出るとすぐにピックアップされ、整理され、自動的にWebページに更新されます。 それから彼は振り返って他のことに取り掛かりました。 半年の間、この駅は気にしませんでした。 逆転が起こり、数日前、彼は退屈して何気なくグーグルで検索したところ、次のことがわかりました。 長い間忘れられていた私のウェブサイトは、Google 検索で直接 1 位にランクされます。 重要なのは、彼はSEOをまったくやったことがないので、そこで物事を保管し、定期的に仕上げる非常に愚かなエージェントに依存しているということです。 物語は終わりましたが、考える余地がたくさん残され、突然少し理解しました。 多くの場合、私たちは AI が賢いと考えていますが、このケースは、これを続けるだけで AI がすでに私たちよりもうまくやっていることを思い出させます。 ほとんどの人は共通の問題を抱えており、1つのことに長く固執することは困難です。 しかし、AIは異なり、そのペースは恐ろしく安定しています。 例えば、方向性を与えると、非常に小さなことを無視できないようにすることができます。 あなたでさえそれを忘れており、その任務を忘れていません。 あまり言うと本当に少し感動的ですが、忘れられたエージェントはまだ止まらずに元の任務を遂行しています。 Claude CodeやTrae Soloなどの新世代のAIコーディングツールは、これを行い、タスクを与えており、前進し続けることができます。 それが私たちが最も必要としていることではないでしょうか? 私たちは探索する責任があり、当初の意図に固執し、少しずつ前進し、最初にあきらめた道を終えたことを知るために使用されます。 これはおそらく、人間と AI の共生を想像する最良の方法です。

本日、当社の新製品であるFlowSpeechが正式に発売されました FlowSpeechは、世界初の音声TTSに書き込まれたものです ウェブページを読んだり、小説を読んだり、PPTを話したり、外国語を翻訳したりできます。 それはあなたの AI の代弁者であり、常にあなたのために話します。 これは非常に爆発的ではないように聞こえますが、実際のユーザーの実際の問題点に基づいた便利な小さな製品です。 業界がコンセプトを吹き飛ばし、モデルを追いかけ、エージェントを巻き上げているのに、なぜそうなるのでしょうか? このような小さな製品を作るのに少し時間を費やすことはどうでしょうか? AI応用企業として、私たちは確かに空のユニコーンになりたいと思っています。 しかし、製品を作る本質は、実際の人々を助けることです。 FlowSpeech の需要は 80 歳のアメリカ人男性から来ており、これが彼の話です。 👇

ランウェイアレフのクリエイティブ事例トップ10を集めた、おすすめコレクション

Manusが新機能「Wide Research」を発表 大規模で複雑な研究課題をワンステップで解決 Wide Researchは、非常に大きなタスクを複数のサブタスクに分割して同時に実行し、シームレスにコラボレーションして一度に完了します。 シナリオ例: 一度に多数のリードを調査する 数百の企業を同時に分析し、複数の次元の指標をカバー 画像、Webページ、スライドショー、その他のコンテンツをバッチで生成します タスクの目的を定義するだけで、Manusがすべてのサブタスクを自動的に処理します。 ヒント、マルチタスクの同時実行。 現在、Proユーザーに正式に利用可能であり、将来的にはPlusおよびBasicユーザーに段階的に展開される予定です。

GPT-5-Auto および GPT-5-Reasoning モデルが macOS ChatGPT アプリで発見されました。

昨年、初めて Copilot を使用しましたが、少しショックを受けましたが、「将来的には、AI が登場したらすぐに、誰がまだエンジニアではないのか?」と考えながら、数行のコードを自動的に完成させてツール スクリプトを書くことができてとても嬉しかったです。 ” 今振り返ってみると、この考えは少し世間知らずです。 実際の状況は次のとおりです。 AI はギャップを埋める代わりに、プログラマー間のギャップを縮めました。 以前は、トッププログラマーと一般プログラマーの間には10倍の差がありました。 今では100倍、1000倍悪くなるかもしれません。 なぜでしょうか。 AIは一般プログラマーの欠点を直接暴露するからです。 以前は、ループ、CRUD、インターフェイスの接続に頼っていましたが、AI が登場するとすぐに数秒で作成されました。 あなたの価値は直接消去されます。 しかし、通常、システムを解体してアーキテクチャに携わるのが得意なプログラマーにとって、AI は単なるオーダーメイドのプラグインにすぎません。 特にCursorやClaude Codeの恩恵により、より明確な意図を与え、AIが関数を記述し、モジュールを再構築する数秒で、長年にわたってパートナーのように協力しています。 重要なのは、指示を正確に書けば書くほど、フィードバックが強くなるということです。 理解できない場合、AI はぐるぐる回ることしかできません。 以前は、コードを書くことは「1 を考えて 9 を書く」でしたが、現在は「9 を書く 1 を考える」になっています。 理解できなければ行き詰まってしまいます。 明確に考えると、効率が爆発します。 そして、プロンプトを学ぶかどうかという単純な問題ではありません。 「こんなやり方を知っている」というシステムモデリング能力はあるのでしょうか。 コードを書いているのか、システムを設計しているのかは、AIの前で無限に拡大されます。 ツールがスマート化する時代において、本当のギャップは、人の頭の中に本当に「かけがえのない判断」がいくつあるかという一箇所にしか移りません。 AI が「どのように」やってくれますが、「何をすべきか + なぜそれをするのか」の部分はさらに高価になるだけです。

表面化： ChatGPT の CEO である Sam Altman 氏は、人々は ChatGPT と個人情報を共有しているが、チャットが訴訟で法廷証拠として使用できることを知らないと述べています。

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