エージェントの連鎖 マルチエージェントシステムの機能を使用して単一のモデルをトレーニングする興味深いアイデアです。 推論コストを84.6%削減! 蒸留とエージェントRLは冗談ではありません! 私のメモは次のとおりです。

GPT-5は空間知能を達成したのか? GPT-5はSoTAを設定しますが、人間レベルの空間知能は設定しません。 以下の私のメモ:

今週のトップ AI 論文 (8 月 11 日から 17 日): - DINOv3 (英語) - M3エージェント - 進歩の幻想 - TRImodal 脳エンコーダー - LLM のための効率的なアーキテクチャ - LLM推論のためのRLを深く掘り下げる - マルチモーダル医学推論のためのGPT-5 詳細については以下をお読みください:

AI エージェントは、長期的なタスクが苦手です。 新しい GPT-5 モデルでさえ、長期にわたるタスクに苦労しています。 これは、AI エージェントを構築する際の最も差し迫った課題の 1 つです。 AI開発者の皆さん、注目してください! これは、ほとんど気づかれなかったきちんとした論文です。 私のメモは次のとおりです。

誰でも便利なAIエージェントを構築できます。 しかし、AIエージェントを設計および改善するには、強固なフレームワークが必要です。 それが、効果的なAIエージェントの構築に関する新しいトレーニングで教えることです。 トピックには、コンテキスト エンジニアリング、AI エージェントの拡張、マルチエージェント システムなどが含まれます。

カスタム AI エージェントは、ビルダーにとって大きな変革をもたらします。 @Emergentlabshqでは、カスタム AI エージェントを作成して、本番環境に対応したモバイル + Web アプリを 5 倍速く構築および起動できるようになりました。 アイデアから作業エージェント、完全にデプロイ可能なアプリへと移行するためのプロンプトから始めます。

マルチモーダル医学的推論に関するGPT-5 MedXpertQA MMでは、GPT-5はGPT-4oよりも推論と理解のスコアを+29.62%、+36.18%向上させています。 推論で +24.23%、理解で +29.40% の事前ライセンスを取得した人間の専門家を上回っています。

ここ数ヶ月で非常に多くの素晴らしいAIリリースがありました。 しかし、はっきりさせておきましょう。 Anthropicは本当にClaude Codeで料理をしました。 私をそこから遠ざけることはできません。 すべての価値は、アプリケーション層にすばやく送信されます。 そして、AIエージェントはこの根本的な変化をリードしています。

LLM幻覚の包括的な分類法 一般的な幻覚、根本原因、緩和戦略を網羅した素敵なレポートです。

Claudeコードテンプレート このコミュニティには時間の無駄はありません。 このClaude Codeテンプレートコレクションは本当にクールです。 さらにカスタマイズする必要があるかもしれませんが、インスピレーションを見つけるには良い場所です。