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AIの開発が今、重要な転換点にあることが分かります。Ilya Sutskever氏は従来のスケーリングから、より効率的な学習方法の模索へとシフトする必要性を提唱しています。この記事では、彼の考えや新たなアプローチについて紹介します。

Metaが新たに発表した「Segment Anything Model」第3世代は、従来の固定カテゴリに依存せず、オープンボキャブラリーを用いて画像と動画を理解する能力を持っています。この技術により、ユーザーはテキストやビジュアルプロンプトを使って特定の概念を抽出することが可能になります。

MicrosoftがCopilotの秋のアップデートで、最大32人がリアルタイムで共同作業できるグループチャット機能を追加しました。この機能により、アイデア出しや計画作成がスムーズに行えます。さらに、長期記憶機能や音声操作なども実装され、使い勝手が向上しています。

2025年に注目されるAI通信プロトコルAP2、A2A、MCPについて、その特徴や役割を詳しく解説します。これらのプロトコルはAIエージェント間の連携を円滑にし、データのやり取りを促進する重要な技術です。

GoogleがAIモードに新たな視覚検索機能を追加しました。ユーザーは自然言語で画像検索が可能になり、具体的な結果を得ることができます。このアップデートにより、従来のテキスト検索と視覚情報の融合が進み、ショッピング体験が向上します。

OpenAIのChatGPTが、ユーザーからの感情的な入力に対して自動的により制限された言語モデルに切り替わることが明らかになりました。このシステムは、特に敏感なトピックに対して安全性を高めるために設計されています。

最近の調査結果によると、開発者は実際のコーディング作業に費やす時間がわずか16%であることが明らかになりました。MCP（Model Context Protocol）の導入によって、開発者が直面する文脈の切り替えが軽減され、作業効率が向上する期待があります。この記事では、MCPの重要性やその影響について詳しく解説していきます。

大規模言語モデル（LLM）が進化する中、ユーザーのフィードバックを効果的に活用する方法が注目されています。この記事では、フィードバックループの重要性や具体的な設計方法について詳しく解説します。