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結局、モデルの性能を体感させるには良いプロンプトが必要。GPT-5に合わせた生成ツール更新は価値訴求として理にかなう。
結局、モデルの性能を体感させるには良いプロンプトが必要。GPT-5に合わせた生成ツール更新は価値訴求として理にかなう。
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本質は「図解」というより「抽象化」にあると感じます。論文で特に興味深いのは、タスクによっては生データと図を両方与えるより、図だけを与えた方がAIの性能が向上する点です。これは、生データがAIに不要な統計計算を促す「ノイズ」となり、図解という「要約された情報」が思考を正しい方向へ導くこ…
本質は「図解」というより「抽象化」にあると感じます。論文で特に興味深いのは、タスクによっては生データと図を両方与えるより、図だけを与えた方がAIの性能が向上する点です。これは、生データがAIに不要な統計計算を促す「ノイズ」となり、図解という「要約された情報」が思考を正しい方向へ導くこ…
「思想家」というと難しく聞こえるけど、要は「AIに何をさせるか？」という質の高い"問い"を立てられる人のこと。 AIは最高の「答え」を出す道具だけど、人間が「問い」を与えないと何も始まらない。…
「思想家」というと難しく聞こえるけど、要は「AIに何をさせるか？」という質の高い"問い"を立てられる人のこと。 AIは最高の「答え」を出す道具だけど、人間が「問い」を与えないと何も始まらない。…
生成AI時代に成果を出す企業の共通点は「思想があること」。 業務改善じゃなく業界変革。現場の最適化じゃなく構造の再設計。 日本企業の強みである“現場力”は、逆に“思想なきAI活用”に陥るリスクもある。 今こそ、問い直すべきなのは「なぜそれをやるのか」では？
生成AI時代に成果を出す企業の共通点は「思想があること」。 業務改善じゃなく業界変革。現場の最適化じゃなく構造の再設計。 日本企業の強みである“現場力”は、逆に“思想なきAI活用”に陥るリスクもある。 今こそ、問い直すべきなのは「なぜそれをやるのか」では？
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