今週のAI業界では、ClaudeとOpenAIがほぼ同時にインタラクティブな可視化機能をリリースし、ユーザーがスライダーを使って複利計算やニューラルネットワークの仕組みを視覚的に学べるようになった。Perplexity Computerは専用Mac Miniを提供する形で大幅に機能を拡張し、CanvaのMagic LayersはAI生成画像を自動的にレイヤー分解する革新的な機能を実装した。NvidiaはオープンウェイトのNeotron 3 Superモデルを発表し、GoogleはマルチモーダルEmbedding 2をリリースした。Andre Karpathyは大規模言語モデルが自己最適化を自動実行するシステムをオープンソース化し、Metaはエージェント専用SNSのMoltbookを買収するなど、AI エージェント時代の加速を示唆する動きが相次いだ。
- 今週の注目アップデート
- Claudeで複利計算を可視化
- AIモデルリリースのタイムライン作成
- ニューラルネットワークの可視化
- OpenAIの類似機能
- ChatGPTでの実践
- 事前構築済みの可視化
- Hostingerスポンサーシップ
- Perplexity Computerの拡張
- Perplexity Computerの使用事例
- ポートフォリオ管理の事例
- Perplexity Computerを試す
- Canvaの新機能Magic Layers
- Adobe PhotoshopのAI アシスタント
- 新しい大規模言語モデル
- ラピッドファイア
- その他のAIニュース
- Grokの新機能
- Microsoft Copilot Health
- Andre Karpathyの自動研究
- Metaによるマイルストーン
- ロボットの進展
- 終わりに
今週の注目アップデート
今週は本当に楽しいアップデートがたくさんあった週でした。かなりクールなものばかりで、お見せするのがとても楽しみです。時間を無駄にせず、早速始めていきましょう。
まずはClaudeの新機能から始めます。インタラクティブなチャート、ダイアグラム、可視化を作成できるようになりました。彼らが見せている例の一つは、このインタラクティブな周期表です。ここで異なる元素をクリックできるようになっています。そして下部に、その元素に関する追加の詳細が表示されます。
また、異なる荷重が屋根などにどのような影響を与えるかを示すビジュアライザーも作成しています。でも、私はこれを実際に試してみたいんです。どんな可視化を作ってくれるのか見てみたいと思います。
Claudeで複利計算を可視化
例えば、複利がどのように機能するかを見せてください、と頼んでみます。簡単な説明をしてくれて、それから異なるスライダーを生成し始めます。ここで見ることができるのは、開始金額が10,000ドル、年利7%で20年間というものです。
追加の元本を加えなければ、20年後にその10,000ドルは38,697ドルになります。でも、毎月1,000ドルを追加したとしましょう。20年後、その10,000ドルの元本は630万ドルになります。30年間ではどうでしょうか。このスライダーをドラッグすると、リアルタイムで更新されるのが見えます。金利が10%に近かったらどうなるでしょうか。
スライダーで遊んで、これが時間とともにどう変化するかを見ることができます。これはかなりすごいですね。なかなかクールな可視化です。
AIモデルリリースのタイムライン作成
別のものをやってみましょう。2018年から2026年までの主要なAIモデルリリースのインタラクティブなタイムラインを作ってもらいましょう。これは瞬時ではありません。1分ほどかかりますが、最終的にタイムラインを表示してくれます。
2018年から2026年までずっと見ることができます。そして明らかに、年が経つにつれて、より多くの大きなリリースが起こっています。でもフィルターも作成してくれました。画像モデルについてだけ知りたいとしましょう。これを選択すると、画像生成のマイルストーンだけにフィルタリングされます。またはコード生成のマイルストーンだけにもできます。
トップのAI企業がどこに位置しているかを示すインタラクティブマップを作成してください、とも頼んでみます。面白いですね。このマップがどれほど正確かわかりませんが、これらの形は何でしょうか。世界がどんな形をしているか知らないのでしょうか。でも、これらの異なるエリアにカーソルを合わせることができます。どこに何があるか教えてくれます。Apple、Intelligence、Inflection AI、Databricks、Runwayなどです。
どうやらシアトルはここにあるようです。常に完璧ではありませんが、インタラクティブマップではあります。
ニューラルネットワークの可視化
最後にもう一つ。ニューラルネットワークがどのように学習するかをインタラクティブな図で可視化してください。ここで図を構築しているのが見えます。非常に基本的なニューラルネットワークの図を作ってくれました。
そして小さなスライダーがあります。スライダーを動かすとどうなるか見てみましょう。あまり何もしていないようです。そして壊れてしまったようです。つまり、いくつかの可視化は作ってくれますが、まだ少し改善の余地があります。
最初の2つの可視化はまあまあでした。複利の可視化やモデルリリースのタイムライン作成は本当に得意です。インタラクティブマップやニューラルネットワークの仕組みを示すのはちょっと苦手なようです。
でも良い点は、これが実際に全員に利用可能だということです。ここをスクロールダウンすると、今日試してみてくださいと書いてあります。この機能はすべてのプランタイプで利用可能です。Claudeを無料で使っている場合でも使えるはずです。
OpenAIの類似機能
興味深いことに、OpenAIも非常に似た機能をリリースしました。実際、Anthropicのものが3月12日に出たのに対し、OpenAIは3月10日と数日早くリリースしています。
デモビデオでは理想気体の法則の説明があり、スライダーがあります。Claudeと非常に似ていますが、これはアニメーション化されているようなので、それはクールですね。こちらは別のもので、異なる幾何学的形状です。非常に似たアイデアです。インタラクティブな可視化を通じて概念を理解するというものです。
実際、ウェブサイトに実際のデモがあります。例えば、これは鏡の方程式です。私は数学に関してはあまり賢くありません。これらすべてが何を表しているのか実際にはわかりません。でも、これらをドラッグすると、ここにある鏡の視覚的表現が変わります。
ピタゴラスの定理は知っています。a²+b²=c²で三角形の辺の長さを見つけます。これを調整すると、三角形の異なる長さが調整され、ここの三角形のC線の長さを見つけるのに役立ちます。
そして理想気体の法則があります。これは少し前にデモで見せていたものの一つです。これについては何も知りませんが、ここでこれらのスライダーを調整できます。これは体積を調整するようです。そしてN値を調整でき、これは小さなガス分子の量を調整するようです。そしてT値を調整でき、これは分子が跳ね返る速度を調整するようです。
Anthropicバージョンのこの種のものは、実際のアニメーションはしていなかったようです。また、これはインタラクティブ学習が今日から全てのログインしているChatGPTユーザーに展開されると言っています。
ChatGPTでの実践
それではChatGPTに行って、プロンプトを与えてみましょう。Claudeと似たものを与えましょう。複利が時間とともにどのように成長するかを見せてください。一つ注目すべきことは、これはClaudeよりもはるかに速いということです。
これはほぼ瞬時でしたが、Claudeは実際に生成するのに1分から1分半かかりました。元本価値は1,000ドルから始まっているようです。これを10,000ドルまで上げましょう。金利を下げて、これを15にします。
つまり、10,000ドルを3%の金利で15年間。15年後には15,000ドルになります。元本への月次追加のスライダーを追加しましょう。その元本はどこでしょうか。ああ、間違ったprincipleをスペルしました。何を言っているか理解してくれました。大丈夫です。
何らかの理由で、今回はたくさんのコードを書いているのが実際に表示されています。興味深いですね。スライダーベースのチャートをチャットにインラインでレンダリングできないと言っています。組み込みの数学ビジュアルがやったのと同じようには。
事前構築済みの可視化
ChatGPTに尋ねました。これらは事前構築されたコード化されたビジュアルですか。ChatGPTに新しいカスタムビジュアルを作成させることはできないのですか。作成できる特定のビジュアルのセットだけがあるのですか。
短い答えは、はい。現時点では、ほとんどが事前構築されたインタラクティブな可視化モデルの固定セットです。ChatGPTはすべてのプロンプトに対して新しいビジュアルシミュレーションを動的にコーディングしているわけではありません。質問をサポートされている概念のライブラリにマッチングさせて、事前構築されたインタラクティブな可視化を読み込んでいます。
だから最初のものはとても瞬時だったんです。Anthropicバージョンは明らかにゼロから構築していたので、それだけ時間がかかり、だからこそビジュアルの一部が少し残念な結果になったんです。
でも、サポートされているカテゴリの例がいくつかあります。ピタゴラスの定理、傾きと切片の形式、円の面積、平方の差。全部は読み上げませんが、画面を一時停止して見ることができます。
オームの法則をやってもらいましょう。オームの法則を見せてください。これは事前構築されたビジュアルの一つです。明らかに事前構築されていてキャッシュされているので、再び非常に速かったです。
これらのスライダーを調整して、アニメーションにどのような影響を与えるかを見ることができます。Anthropicで見たものよりも確実にキュレーションされています。それでもかなりクールです。数学や科学のトピックで助けが必要な場合、ここにたくさんのクールな組み込みビジュアルがあります。
探している正確なビジュアルが得られない場合は、Anthropicに移動すれば、それがあなたのために構築してくれるかもしれません。
Hostingerスポンサーシップ
最近のAIニュースから明らかになったことの一つは、AI エージェントがあらゆる場所に登場しようとしているということです。でも、自分で実行したい場合、最大の2つの障壁はコストとセキュリティです。
誰もがOpenClawエージェントを実行するためにMac Miniを買えるわけではありません。より手頃なオプションは、Hostingerというプラットフォームを使用してVPSを立ち上げることです。OpenClawを安全に実行できますが、はるかに安価です。
hostinger.com/mattenclaw に行くだけです。プランを選択し、私のコードMattwolfを使用して追加でお金を節約し、デプロイをクリックします。OpenClawはDockerテンプレートを通じてプリインストールされているので、数分で自動デプロイされます。
チェックアウト後、環境変数を設定し、確認すると起動します。QRコードでWhatsAppを接続すれば、エージェントが稼働し、クラウドで24時間365日実行され、すべての機密文書にアクセスできる個人のラップトップ上ではありません。
OpenClawで構築できるユースケースはかなり驚異的です。毎日のRedditやYouTubeのダイジェストを設定したり、ニュースレターを要約する受信トレイ整理ボットを構築したり、Telegram、Slack、メールなどすべてのプラットフォームで個人アシスタントを実行したりできます。
このVPSが非常に強力なのは、常にオンになっているけれど、個人システムから隔離されていて、専用ハードウェアで実行するよりもはるかに安価だからです。
自分のOpenClawエージェントを作成したいけれど、銀行を壊したりデータをリスクにさらしたくない場合は、下の説明ボックスのリンクをチェックしてください。Hostingerが私のチャンネルをサポートし、今日の動画のこの部分をスポンサーしてくれたことに本当に感謝します。
Perplexity Computerの拡張
数週間前、PerplexityはPerplexity Computerという新機能を導入しましたが、Maxプランでのみ利用可能でした。これはAI エージェントで、あなたの代わりにたくさんの作業をさせることができ、その後自律的に作業を続けます。
今週、これをはるかに広く利用可能にしました。Perplexity Computerは目標を理解し、ツール間を移動し、あなたが離れた後も作業を続けることができます。そして今、その機能をPerplexity全体に拡張しています。
ローカルファイルとPerplexity Computerを統合し、24時間365日作業できるパーソナルコンピューターです。パーソナルコンピューターは、ローカルアプリとPerplexityのセキュアサーバーに接続された専用のMac Miniで24時間365日実行されます。
これはあなたのためのデジタルプロキシで、常にあなたの代わりに働き、どこからでもどのデバイスからでもすべてのツール、タスク、ファイルを調整できるようにします。
私が理解する限り、これは自分のMac Miniにインストールして実行するようなものではありません。いいえ、これは彼らがMac Miniへのアクセスを提供していて、それが実行されているMac Miniに接続するということです。
Xにデモビデオがあり、Mac Miniが発見されて使用準備ができていますと表示されています。つまり、利用可能なMac Miniを見つけてくれたということです。
朝のブリーフィングを生成させました。これをクリックすると、この朝のブリーフィングはすべて、接続したばかりのMac Miniにローカルにあるのだと思います。サイドバーを見ると、Slack、Perplexity、Notion、Gmail、Dropbox、Figmaにアクセスできるようです。
Bay Areaで100万人以上のユーザーを持つコンシューマーアプリに取り組んだことのあるシニアiOSエンジニアを5人見つけてください。四半期末までにこの役職を埋める必要があります、とプロンプトを出しています。
そしてコンピューターがバックグラウンドで作業を開始します。彼らの代わりにメールを作成させます。Q4の収益レポートを取り、それをスライドデッキに変換させ、Mac MiniのOpenClawのようなエージェントシステムでそれを行っています。
実際にバックグラウンドでOpenClawを使用しているのか、カスタム開発したものなのか、OpenClawのフォークのようなものなのかはわかりません。でも、彼らが提供した収益レポートに基づいてスライドデッキを作成します。
レビューの準備ができているさまざまな候補者について、携帯電話に通知を送信します。かなりクールで強力に見えます。
Perplexity Computerの使用事例
これのユースケースビデオをいくつか見ました。これはPerplexity自身が投稿したものです。Perplexity Computerが週末1回で年間22万5000ドル相当のマーケティングツールを置き換えました。
毎時スキャンし、予算を管理し、疲労を検出し、複数のキャンペーンをエンドツーエンドで調整するAIマーケティングエージェントを構築しました。1回のテスト実行で、広告スタックに224の微調整を行いました。
このデモでは、何らかのマーケティング自動化プラットフォームにいて、たくさんのデータとチャートを見せています。ここで何を見ているのか正確にはわかりません。異なる広告費の金額のようです。たくさんの人口統計データがあります。
私には、たくさんのデータをまとめているように見えます。実際に彼らのために何をしたのかを理解しようとしています。これらの広告を作成してスプリットテストを行ったのでしょうか。よくわかりませんが、チャートとデータを見てもらうことができたようです。
きれいに見えます。正直に言うと、このデモが何を見せているのかよく理解できません。たくさんの統計以外に、Perplexity Computerが彼らのために何をしたのかわかりません。
ポートフォリオ管理の事例
こちらは別のものです。Perplexity Computerが今ポートフォリオで実行されます。Plaidを通じて証券口座を安全に接続し、常にオンのパーソナルターミナルを作成するようコンピューターに依頼します。
そして、すべてのポートフォリオ統計、たくさんのチャートを持つBloombergターミナルのようなものを生成しました。実際に彼らのために取引しているのでしょうか、それとも単にデータを見るのが本当に得意なだけでしょうか。
繰り返しますが、この情報をすべてまとめているのは本当に印象的に見えますが、理解しようとしているのは、実際に彼らのために決定を下したのか、それとも彼らのためにターミナルを構築しただけで、あらゆる場所からデータを引き出しているのか、ということです。
どちらにしても、彼らのためにこのターミナルを構築したのはかなり印象的です。でも、広告費に関するマーケティング決定を下したり、彼らのために取引決定を下すなど、自律的に物事を行っているのか、それとも本当にクールな統計ダッシュボードを構築しているだけなのか、よくわかりません。
繰り返しますが、印象的なことです。ダッシュボードを構築するように言うだけでそれを実行してくれます。でも、これはPerplexity Computerが今ポートフォリオで実行されると言っていて、これはPlaid APIに接続してデータを引き出すことができるという意味だと思いますが、実際には取引決定を下していません。おそらくまだそうして欲しくないでしょう。
でも、この新しいコンピューターモデルは有料プランの誰でも利用できると思います。無料では利用できないと思いますが、月額20ドルのプロプランでも、今はコンピューターにアクセスできます。
Perplexity Computerを試す
コンピューターをクリックすると、ここに4,000クレジットがあることがわかります。プロプランは実際にゼロクレジットですが、新しいものなので、試してもらうために4,000ボーナスクレジットを配っていると思います。
ここを見ると、テストハーネスと評価スイートを備えた本番環境対応のAI エージェントを設計する。現在のタブを研究文書に整理する。エージェントレッドチームラボを構築する。気にしているAIモデルのローンチをモデル化する。スタートアップの財務モデルを構築する。ビジネスプランを書く。プロトタイプを作成する、などがあります。
Claudeが以前苦労したことをやらせてみましょう。トップのAI企業がどこに位置しているかを示すインタラクティブマップを作成してください。モデルをOpus 4.6に設定します。何が得られるか見てみましょう。
約6分間作業しました。午後3時51分に始まり、3時56分に終わったので、5分と言えます。4,000クレジットのうち約230クレジットを使用しました。そして、これが生成してくれたインタラクティブマップです。
Claudeのものよりもかなり良いです。実際にシアトルにズームインでき、Amazonが表示されます。ここでズームアウトしましょう。これをもっと大きく、広い画面にできるか見てみましょう。
カリフォルニアにズームインできます。サンディエゴには何がありますか。いいえ、それはロングビーチです。ロングビーチには何がありますか。ああ、そこにAndreがいる場所です。まだ少し不安定です。
シアトルをクリックすると、変な場所にズームインします。こちらのAnthropicをクリックしてみましょう。実際にAnthropicが理論的に位置している場所にズームインします。これらの場所がどれほど正確かわかりませんが。
マップはClaudeが最初に作ってくれたものよりもはるかに良いです。でも、何かにズームインしようとすると、まだ少し不安定です。かなりまともな見た目です。
ライトモードに切り替えてみましょう。すべてのカテゴリ、AI、チップ、ハードウェア。それで絞り込まれます。すべて同じ場所にあります。つまり、コンピューターはダッシュボードを構築するのがかなり得意なようです。
Canvaの新機能Magic Layers
でも、今週本当に感銘を受けたものに移りたいと思います。あまり話さない会社からのもので、それはCanvaです。先に言っておくと、Canvaに少し株式を持っていますが、それは彼らについて言うことに全く影響しません。正直にこの新機能がクールだと思っただけです。
Magic Layersという新機能を導入しました。画像を与えると、その画像内のものを複数のレイヤーに分離し、その画像を異なる方法で再想像できます。
AI生成画像で生成すると本当にうまく機能するので、実際にどのように見えるか見せましょう。CanvaでYouTubeサムネイルを作成します。Nano Bananaで作成した画像を取得します。
これは私の頭が開いていて脳が燃えている画像です。これはすべて1つの画像です。Nano Bananaですべて生成されました。編集をクリックすると、Magic Layersという新しいボタンがあります。
Magic Layersをクリックすると、この画像を分析して別々のレイヤーに分解します。見てください。私の小さな頭蓋骨と脳と体、そして背景さえも。これを動かせます。これは元のAI画像で生成されました。今では、好きな場所に置ける別々のレイヤーになっています。
私の小さな頭のレイヤーがここにあります。横に移動できます。ここで頭を再装着できます。背景画像があります。これは完全に別の紫青のグラデーションです。これを右クリックして、背景として画像を保存します。
背景全体がここにあります。これら両方を一緒に選択して、これをもっと大きくしましょう。画像のより多くを占めるようにします。私の小さな豆粒のような脳が頭から飛び出しているのが見えます。
これを取り除いて、別のもので見せましょう。これは本当に古い画像で、Mid Journeyで作ったと思います。何で作ったか本当に覚えていませんが、たくさんの異なる要素があります。編集をクリックしましょう。
Magic Layersをクリックして、この画像のレイヤーをスキャンさせます。これをチェックしてください。これらすべてを分解しました。背景があります。これを独立して動かせます。2つの別々の背景に分解しましたが、まあいいでしょう。これを削除します。
この画像を背景として設定しましょう。コーヒーマグがあります。このコーヒーを下に移動して、底に合わせます。これも同じです。そして、ここに浮いているコーヒーがありますが、好きな場所に移動できます。
こちらは別のものです。これはコーヒーではないと思います。ボバのようなものだと思います。これらの小さな四角があります。これらをここに移動できます。これらの四角はこちらにあります。
ユニサイクルに乗ったタコがいて、これはここに置けます。AI生成画像全体を再構成できます。なぜこれにこんなに感銘を受けたのかわかりませんが、本当にクールだと思います。
好きな画像を生成して、すべてをレイヤーに分解するので再構成できます。私にとって、これは特にYouTubeサムネイルやFacebook広告、画像を生成するほぼすべてのものを作る場合に非常に役立ちます。
AI画像だけでなく、どんな実際の画像でも機能します。ここにあるすべてを削除しましょう。泡も別々に分解されたことに気づきました。これは私がこのオフィスにいる実際の画像です。それをMagic Layerしてみましょう。
2つの別々の部分に分解しました。背景と、別のレイヤーとしての私がいます。私の後ろに何があったかを推測しようとしたので、少し不安定さがあります。
でも、これを背景として設定でき、椅子に座っている私の小さなミニチュア版を作れます。または椅子に座っている私の巨大な頭バージョンを作れます。わかりませんが、このようなものが大好きです。クールだと思います。
これはMagic Layersと呼ばれています。理解している限り、Canvaのすべてのプランで利用可能です。
Adobe PhotoshopのAI アシスタント
そのことを話しているので、これについても言及した方がいいでしょう。Adobe Photoshopの中に新機能があります。Photoshopの中で、実際にテキストプロンプトを与えて画像を調整できます。
これはPhotoshopのAI アシスタントと呼ばれています。ウェブとモバイルで利用可能だそうです。欲しい編集を説明するのと同じくらい簡単だと言っています。
ウェブ用Photoshopの中にいます。コンピューターから画像を取り込みます。Photoshopからのランダムな画像です。下部に、何をしたいかを説明するオプションがあることがわかります。
背景に爆発を置いてください、と言えます。自動的にNano Bananaを選択しているのが見えます。つまり、基本的にPhotoshopに組み込まれたNano Bananaです。いくつかのオプションを提供してくれます。オプション1、オプション2。悪くありません。
元の画像をNano Bananaにドラッグアンドドロップして同じプロンプトを与えたら得られるものと同じように見えます。
新しい大規模言語モデル
今週、いくつかの新しい大規模言語モデルも登場しました。それらについて深く掘り下げるつもりはありませんが、人々が利用できる新しいモデルがあるときはいつでも共有したいと思います。
NvidiaはNeotron 3 Superという新しいモデルを今週リリースしました。これは1200億パラメータのオープンウェイトモデルです。十分に強力なGPUがあれば、実際にローカルで実行できます。
おそらくクラウドで実行することになるでしょうが、実際にこれを微調整して好きなように使用できます。このモデルはまだ使用していませんが、すべての話を聞く限り、特にオープンウェイトモデルとしては本当に印象的なモデルです。
来週はNvidiaのGTCイベントで、Jensenがキーノートをやります。このイベントでこのモデルについてもっと聞くことになると思いますが、今利用可能です。NvidiaのプラットフォームPerplexity、Open Router、Hugging Faceで使用できます。
GoogleもGemini Embedding 2という別のモデルを今週リリースしました。これは開発者やAPIで使用したい人向けですが、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、ドキュメントを単一の埋め込みスペースにマッピングするGoogleの最初のネイティブマルチモーダル埋め込みモデルです。
基本的に、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、ドキュメントを与えることができるモデルで、それにプロンプトを与えると、与えたすべての様々なモダリティで何が起こっているかを理解し、それらすべてのことについて質問に答えることができます。
それらのものから情報を取得できるようになります。プロンプトをその情報と一緒に与えたときに。開発者で、例えばユーザーがビデオをアップロードでき、これがそのビデオを理解していて実際にそのビデオから情報を取得できるようなものを構築している場合、このモデルはそのようなことができるモデルとして構築できます。
ラピッドファイア
残りの部分で見せたいことがまだかなりあります。ラピッドファイアに入りましょう。今週知っておく必要がある最も重要なニュースから始めます。それは私が新しいバージョンのFuture Toolsをローンチしたことです。
futuretools.ioに行くと、新しいデザインが見えます。よりシンプルでクリーンな見た目です。すべて同じ機能があります。少しタイトになっただけです。ここでさまざまなカテゴリでフィルタリングできます。無料、プレミアム、有料、オープンソースでソートできます。
私の提案は、ツールデータベースに行って、Mattのピックを選択してください。これらは私が実際に時間をかけてデモとテストと精査を自分で行ったツールで、今実際に注目する価値があると思うツールです。
4,000以上のツールから絞り込まれた97個があります。でも、ニュースサイトで最も誇りに思っているのは、実際にはAIニュースページです。
AIニュースページに来ると、これもクリーンアップされた見た目です。最も興味深いと思うニュースをハイライトします。ペイウォールの記事の場合、このページからペイウォールであることを知らせます。
でも、このウェブサイトの任意のニュースにカーソルを合わせると、そのニュースの簡単なTLDR要約が表示されます。ここのペイウォールのニュースでさえ、カーソルを合わせると、間接的な要約と書いてあるのが見えます。
それは、ニュースを見て、同じニュースを報道した別のウェブサイトを見つけて、そのウェブサイトから要約を引き出したからです。このページをスキャンして、任意のニュースにカーソルを合わせるだけで、最新のニュースを一目で得ることができます。
もちろん、全記事を読みたい場合は、クリックすると新しいタブで開き、全記事を読むことができます。このサイトは非常に新しいことを覚えておいてください。私は自分で取り組んできました。
まだ少しバグや不安定さがあるかもしれません。それを覚えておいてください。でも、正確に同じ機能が動作します。YouTuberやポッドキャスターだとしましょう。AIツールを検索に行き、ポッドキャストと入力すると、ポッドキャスティングに関連するたくさんのツールが表示されます。
YouTubeと入力すると、YouTubeチャンネルで使用できるたくさんのツールが表示されます。
その他のAIニュース
実際におそらくもっと気にしている本当のニュースに移りましょう。Googleはマップに新しいアップデートを展開しました。マップに質問をして、周囲について会話できるようになります。
彼らが示している例の一つは、グランドキャニオン、ホースシューベンド、コーラルデューンズの間の2月のロードトリップを計画してください。途中で推奨される立ち寄り場所はありますか、というもので、ルート全体のマッピングを行い、途中の推奨立ち寄り場所を提供します。
別の例では、実際に顧客である必要がないトイレを途中で見つけてくださいと言い、ルート上のトイレを見つけたので立ち寄れるようになりました。役立つようです。
GoogleはDocs、Sheets、Slides、DriveにいくつかのGemini機能を展開しました。これらは有料プランのみです。Google AI UltraとProサブスクライバー向けであることがわかりますが、基本的にはGoogle DocsやGoogle Slides、Google Sheetsに直接組み込まれたGemini機能です。
最初の下書きを即座に取得するようなことに使用することを提案しています。物事を磨くことができます。音声やライティングスタイルを合わせることができます。Google Sheetsで欠落データを埋めることができます。完全に編集可能なスライドを作成できます。
ここのGoogle Docに行くと、右上にAsk Geminiボタンがあります。猿について500語のエッセイを書いてください。サイドバーに書いてくれました。挿入をクリックすると、私の猿の記事があります。
Excelの方が好きかもしれません。じゃあどうですか。ChatGPT for Excelが今週出ました。彼らの小さなスクリーンショットで見ることができるのは、Excelの右サイドバーにChatGPTがあることです。右上に小さなChatGPTボタンが見えます。
それを開くとデータを読むことができ、シートにデータを追加することもできます。スプレッドシートモデルをより速く構築して更新できます。スプレッドシートモデルを手動で構築したりシナリオ分析を実行する代わりに、チームは必要なものを平易な言葉で説明でき、ChatGPTがワークブックで直接ライブExcelモデルを作成または更新します。
チームはデータ分析、レポート作成、在庫管理、予算編成をすべて実行でき、同時にフォーマットされたExcelネイティブワークブックで構造、数式、仮定を保持できます。
Grokの新機能
Grokユーザーの場合、今週もいくつかの新しい生活の質向上機能を追加しました。長文記事のオーディオオプションを追加したので、実際にGrokに記事を読んでもらうことができます。
どうやらこの機能はiOSでのみ機能します。iOSでXを使用している場合、小さな聴くボタンがあり、実際に記事を聴くことができます。これは例の記事です。聴くボタンが見えません。
コンピューターではできませんが、時間の問題だと思います。Grokはアップロードしたメディアを編集することから人々を止める機能も追加しました。
X内で自分の画像をアップロードした場合、以前は誰でもその画像をアニメーション化したり、Grok Imagineを使用してその画像を調整したりできました。今では実際に人々が画像を修正するのをブロックできます。
AnthropicのClaudeはコーダー向けにいくつかの新機能を展開しました。今週、Claude Codeでスケジュールされたタスクを開始しました。毎日のコードレビューのようなことができます。
彼らの例は、毎日午前9時、毎週月曜日午前8時の依存関係監査、平日午後5時のPRトリアージでした。そして、Claude Codeはデスクトップで、その時間とその日にバックグラウンドで自動的にそれらのタスクを処理するそうです。
Claude Code内に新しいコードレビュー機能もあります。エージェントチームベースのレビューシステムとして説明されています。プルリクエストが開かれると、コードレビューがエージェントのチームを派遣します。
エージェントは並行してバグを探し、バグを検証して誤検知をフィルタリングし、重大度でバグをランク付けします。結果は単一の高信号概要コメントとしてプルリクエストに表示され、特定のバグのためのインラインコメントも付きます。
どうやら、Anthropicはこのコードレビューを内部で数か月間使用して、自分たちのコードをレビューしているそうです。
Microsoft Copilot Health
Microsoftは、医療データを添付できる新しいCopilot Health機能を展開しました。Copilot Healthは健康記録、ウェアラブルデータ、健康履歴を1つの場所にまとめ、それらをインテリジェンスを適用して一貫した物語に変えます。壊れた睡眠とその理由の間のつながりが見えるようになります。
ChatGPTはほぼ同じ機能を持っています。MicrosoftがOpenAIのChatGPT health機能を組み込んでいるだけなのか少し疑問に思っています。MicrosoftとOpenAIの契約により、OpenAIの技術を使用することが許可されているからです。
これはMicrosoftに独自のものかもしれませんが、私が推測するなら、おそらくOpenAIのhealth機能またはChatGPT health機能を使用していて、それをCopilotに組み込んだだけだと思います。確かなことは言えませんが、それが私の推測です。
Andre Karpathyの自動研究
さて、今週起こったより魅力的なことのいくつかに入りましょう。あといくつかあります。ほぼ終わりです。週末に、Andre Karpathyが彼が自動研究と呼ぶものをオープンソース化しました。
基本的に、彼は大規模言語モデルに自己最適化を教える小さなシステムを開発しました。彼はすべてのコードをGitHubにアップしました。チェックしてください。
アイデアは、AI エージェントに小さいが実際の大規模言語モデルトレーニングセットアップを与えて、一晩自律的に実験させることです。コードを修正し、5分間トレーニングし、結果が改善したかチェックし、保持または破棄し、繰り返します。
朝起きると、実験のログがあり、うまくいけばより良いモデルがあります。繰り返しますが、彼は大規模言語モデルをトレーニングしていて、大規模言語モデルをより良く、より速く、より安くするための最適化を見つけるように指示しています。
そして、彼が眠っている間、モデルを常により良くするために自律的に実験を続けます。そして目覚めると、たくさんのテストとモデルがどのように改善したかを見ることができます。
Andreの言葉で言えば、それは一部コード、一部SF、そして一つまみの精神病です。つまり、寝ている間にモデルをどんどん良くするように教えるためのオープンソースのセットアップが今あるということです。何ですって?
Metaによるマイルストーン
さて、別の奇妙なものがあります。今週、MetaはMoltbookを作った人たちを雇いました。覚えていなければ、MoltbookはRedditのようなものでしたが、AI エージェント向けでした。
AI エージェントがランダムな投稿をして、それらのランダムな投稿にたくさんのコメントがありますが、それらのコメントもAI エージェントによるものでした。そして、エージェントが投稿し、他のエージェントの投稿にコメントするだけのソーシャルメディアネットワークで、本当の人間ではありませんでした。
たくさんのセキュリティ問題があり、実際の人間がAPIを使用して投稿してボットのふりをしていて、あらゆる種類の暗号詐欺があり、あらゆる種類の混乱がありました。でも、どうやらMetaはそれが買う価値があると判断しました。
いくらで買ったか、どのように実装する予定なのかはわかりませんが、これが起こっているのを見ると、いくつかのことが頭に浮かびます。
一つ目は、Metaが人間をループから切り離すプラットフォームを構築しようとしているように感じます。おそらく人間には消費者でいてほしいと思っていますが、人間がクリエーターであることは本当には気にしていません。
もう見ています。人々がフィードでAI生成されたものを見ることができるバイブスのようなものをすでに作成しています。ソーシャルメディアプラットフォームは、クリエーターにプラットフォームで作成するインセンティブを与えるために、クリエーターに支払う必要があります。
Metaのような企業が中間者、つまりクリエーターを排除して人々にコンテンツを見せることができれば、人間のクリエーターに支払うコストの多くを節約できます。エージェントに人間が消費するものを投稿させるだけです。
人間は広告を見てプラットフォームにとどまりますが、時間とともに、実際に人間が消費しているコンテンツを作成している人間はますます少なくなります。それは理論の一つです。これはすべてクリエーターを排除するプロセスの一部だということです。
もう一つの理論は、時間とともにAI エージェントが人間の購入決定を助けるようになるということです。OpenClawやPerplexity Computer、Manisのようなツールでますます見られるようになっています。人間はエージェントに物事をやるように指示します。
最終的に、人間は物事をやるように言うことにますます快適になり、それを実現するために何かを買う必要がある場合、これが予算です、ここで物を買って実現してください、と言うようになります。
未来には、企業とMetaが広告を実際の人間よりもエージェントに向ける可能性があります。エージェントがますます購入決定を下すようになるなら、エージェントバックエンドの多くを所有して、エージェントが何を買いたいかを誘導し、プラットフォームで広告する人々がエージェントが何を買いたいかを誘導できるようにしましょう、と先を見越して考えているのかもしれません。
わかりませんが、これがすべてどこに向かっているかについてのいくつかの理論です。でも両方とも人間をループから排除しようとしています。一つは、プラットフォームでコンテンツを作成するためにクリエーターに多くを支払う必要がないようにしようとしています。
もう一つは、人間がもはや購入決定を下していないなら、これらのAI エージェントが購入決定を下しているので、それを少し影響を与えることができるかもしれないということです。わかりません、ただの理論です。そういうことを投げかけているだけです。
ロボットの進展
そして最後に、ロボットで終わりましょう。今週、FigureはHelix O2リビングルーム整理ロボットを披露しました。このヒューマノイドロボットがこの非常に散らかった部屋を整理できたという事実に非常に感銘を受け、非常に誇りに思っていました。
ちょっと冗談です。これが私の家にあったら、この部屋はすでにきれいだと見なされます。でもデモビデオを見ると、基本的にこのロボットがすでにかなりきれいに見える部屋に入り、いくつかのアイテムをこの小さなバスケットに移動し、テーブルをスプレーダウンして、それで終わりです。
実際に汚れた部屋でのデモを見た方がはるかに感銘を受けたでしょう。でも、私たちが離れている間に家を掃除してくれるロボットにますます近づいています。
私たちが楽しみにできることです。それが今日のものです。でももう一つ共有したいことがあります。Nvidia DGX Sparkをプレゼントしていることを思い出させたいです。
これは、家でAIモデルをローカルに実行できるミニスーパーコンピューターのようなものです。そして、やるべきことはNvidiaのGTCカンファレンスに登録して参加することだけです。
カンファレンスは来週行われます。直接参加することも、無料でバーチャルに参加してライブストリームで視聴することもできます。登録すれば、このDGX Sparkを獲得するために登録されます。登録できるリンクを説明欄に入れます。
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終わりに
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毎日出てくるすべてのものが知る必要がある最も重要なことだとあなたを攻撃しようとする人の一人になりたくありません。週末にちょうどいいまとめをして、この1つの動画を見たから大丈夫、接続されている、とわかるようにしたいんです。
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繰り返しますが、それが今日のものです。木曜日に録画して、金曜日に公開します。金曜日に私が見逃したニュースがもっとあるかもしれませんが、もしあれば、来週のビデオに必ず入れます。100%ループインさせます。
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