• GitHub - PennyroyalTea/gibberlink: Two conversational AI agents switching from English to sound-level protocol after confirming they are both AI agents

2つのAIエージェントが、互いをAIだと認識すると、英語から音響プロトコルに切り替える実験プロジェクト。 ggwaveというデータ音響通信プロトコルを使用。 APIが提供されており、AIエージェントにこのプロトコルを使用させることが可能。

引用元: https://github.com/PennyroyalTea/gibberlink

• Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードにおったまげた件

Anthropic社がClaude 3.7 SonnetとClaude Codeをリリース。3.7 Sonnetは、数学・CS・コーディング支援が向上し、拡張思考モードで詳細な問題解決が可能。このモードでは、モデルが思考過程を出力し、人間のような分析的な議論を行う。記事では、N次元空間での課題を例に、標準モードと拡張思考モードを比較。拡張思考モードは、同一距離に複数の点がある場合も考慮し、より高度な推論を実現。LLMの出力が本当に正しいかを人間が判断するのに役立つツールだと述べています。

引用元: https://zenn.dev/d2c_mtech_blog/articles/aa7dd63b28af10

• 【考察】各部署の課題をスマートに解決する方法｜足立 岳大｜RAGと業務効率化オタク

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術が、様々な部署の課題解決に役立つ可能性について解説。RAGは、問い合わせ対応の効率化、営業知識の共有、人事FAQの高度化、マーケティング情報収集、製品開発の情報統合、経理・税務ナレッジの参照など、多岐にわたる業務を効率化し、品質向上に貢献。各部門におけるRAG導入のメリットと導入前後の比較を示し、業務効率化と戦略的意思決定の支援について考察する。

引用元: https://note.com/technotimes/n/nf1d94a8fa0c9

• AIを教えた友達と1ヶ月後に会ったら、言語化能力がめちゃくちゃ上がってた。今まで言語化出来ずに内側に溜め込んでいたことが、AIと喋り続けることでできるようになった

AIとの対話で言語化能力が向上したという体験談。AIとのやり取りを通じて、自分の考えを具体的に表現する力が磨かれるようです。AIは、相手に伝えるために必要な情報や視点を明確にする手助けをしてくれます。まるで、優秀な先輩エンジニアにレビューしてもらうような感覚かもしれません。AIネイティブ世代は、AIを活用して思考を深め、新たな可能性を広げるかもしれません。

引用元: https://togetter.com/li/2517359

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