・codexや4.6は長時間のタスクにも優れる←実際は信頼性・脆弱性にかなり問題がある
・METRベンチマークでも高い成果←コーディングに限っても最新モデルのスコアは低い。使い物にならない
・推論向上・ハルシネーション減少の壁は大きく、人間の仕事を奪うのは到底厳しい
・むしろ最近はセキュリティ上の欠陥が増えている。
そのため汎用AIより、ローカルAIで特定タスクに特化させたAIのが使い勝手が良いのかな～と。
データの汚染回避やセキュリティリスクの低減にも役立つしな。
タスクによって使い分けが現実的になってくるのだろうか。
やる夫より：
ローカル生成AIをやりたい方はこちら
ゲームやローカル生成AI利用にコスパの良いグラボだお
document.addEventListener(‘DOMContentLoaded’, function() { var widgets = document.querySelectorAll(‘.ad-widget-unit’); var fallbacks = document.querySelectorAll(‘.ad-fallback-unit’); setTimeout(function() { widgets.forEach((widget, index) => { var fallback = fallbacks[index]; var isFiltered = ( widget.offsetHeight === 0 || widget.offsetParent === null || window.getComputedStyle(widget).getPropertyValue(‘display’) === ‘none’ ); if (isFiltered) { fallback.style.display = ‘block’; } }); }, 150); });
document.addEventListener(‘DOMContentLoaded’, function() { var widgets = document.querySelectorAll(‘.ad-widget-unit’); var fallbacks = document.querySelectorAll(‘.ad-fallback-unit’); setTimeout(function() { widgets.forEach((widget, index) => { var fallback = fallbacks[index]; var isFiltered = ( widget.offsetHeight === 0 || widget.offsetParent === null || window.getComputedStyle(widget).getPropertyValue(‘display’) === ‘none’ ); if (isFiltered) { fallback.style.display = ‘block’; } }); }, 150); });
続きを読む
Source: 稼げるまとめ速報