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• Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku

Anthropic社は、大規模言語モデルClaudeの最新版であるClaude 3.5 SonnetとClaude 3.5 Haikuを発表しました。Claude 3.5 Sonnetは、前モデルと比べて大幅な性能向上を見せており、特にコーディング能力が著しく向上しています。SWE-bench Verifiedでのスコアは33.4%から49.0%に向上し、公開されている他のモデルを上回っています。TAU-benchでも性能向上を確認しています。価格は従来と変わらず、速度も同等です。

Claude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を、同等の費用と速度で実現しています。SWE-bench Verifiedでは40.6%を記録しました。低遅延で指示に従う精度も向上しており、ユーザー向け製品や、大量データ処理に適しています。

最大の革新は、公開ベータ版として提供開始された「コンピュータ使用」機能です。これは、Claudeが人間のようにコンピュータを操作できる機能で、画面を見て、カーソルを動かし、ボタンをクリックし、テキストを入力する事ができます。 Claude 3.5 Sonnetは、この機能を公開ベータ版で提供する最初の最先端AIモデルです。現在、実験段階であり、使いにくさやエラーが発生する可能性がありますが、開発者からのフィードバックを元に迅速な改善が期待されています。Asana、Canvaなど複数の企業が既にこの機能を試用し、数百ステップにも及ぶタスクの自動化に成功しています。

このコンピュータ使用機能は、Anthropic API、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AIで利用可能です。ただし、まだ初期段階であり、完璧ではありません。スクロールやドラッグなどの操作は、現時点ではClaudeにとって困難な場合があります。また、スパムや不正利用のリスクも考慮されており、安全な展開のための対策も講じられています。

Claude 3.5 Haikuは今月末にリリース予定です。 両モデルは、米国および英国のAI安全研究所による事前テストを経ており、安全性の確保にも配慮されています。 開発者からのフィードバックは歓迎されており、今後の更なる機能向上に繋がる事が期待されます。

引用元: https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use

• GitHub - microsoft/BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs

Microsoftが開発したBitNetは、1ビット量子化された大規模言語モデル(LLM)のための推論フレームワークです。GitHub上で公開されており、MITライセンスの下で利用可能です。 このフレームワークを使うことで、1ビット量子化されたLLMを効率的に推論処理できます。 つまり、メモリ使用量を削減し、推論速度を向上させることが期待できます。 詳細な使用方法についてはGitHubリポジトリを参照ください。 リポジトリにはコード、課題、プルリクエスト、議論、アクション、プロジェクト、セキュリティ情報、そしてパフォーマンスに関するインサイトなどが含まれています。 9.6kのスターと635のフォークを獲得しており、多くの開発者から注目を集めていることが分かります。 本フレームワークは、リソースの制約がある環境下でのLLMの活用を促進する可能性を秘めています。 新人エンジニアの皆さんにとって、このプロジェクトは、大規模言語モデルの効率的な実装方法を学ぶ良い機会となるでしょう。 ただし、具体的な使用方法や実装方法は、GitHubリポジトリのドキュメントを参照する必要があります。

引用元: https://github.com/Microsoft/bitnet

• なんとなくから脱却する GitHub Actionsグッドプラクティス11選 gihyo.jp

この記事は、GitHub Actionsをより効果的に運用するための11個のグッドプラクティスを、新人エンジニアにも分かりやすく解説しています。 GitHub Actionsの基本的な知識は既にあることを前提としており、 「フェイルファスト」「ムダの最小化」「セキュリティ」「メンテナンス性」の4つの設計指針に基づいた実践的なアドバイスが提供されています。

1. フェイルファスト: 迅速なエラー検出とフィードバックが重要です。タイムアウト設定(例: timeout-minutes: 5)、デフォルトシェルをBashに指定してパイプエラーを検出(defaults: run: shell: bash)、静的解析ツールactionlintによる構文エラーチェックを推奨しています。

2. ムダの削減: 不要なワークフロー実行を避けることで待ち時間とコストを削減できます。 Concurrencyによる古いワークフローの自動キャンセル(concurrency: group: $-$ cancel-in-progress: true)、イベントフィルタリングによるワークフロー起動条件の絞り込み(on: pull_request: paths: ['**.go']), コスト削減のためUbuntuランナーの優先利用(runs-on: ubuntu-latest)が挙げられています。

3. セキュリティ: 最小権限の原則を遵守することが重要です。GITHUB_TOKENのパーミッションをジョブレベルで定義し(permissions: contents: read), アクションのコミットハッシュを固定することで(例: uses: actions/checkout@eef61447b9ff4aafe5dcd4e0bbf5d482be7e7871)、セキュリティリスクを軽減します。

4. メンテナンス性: デバッグ容易性と可読性の高いコードを目指しましょう。Bashトレーシングオプション(set -x)による詳細なログ出力、workflow_dispatchイベントによる容易な動作確認、ワークフローの目的や影響範囲をコメントで記述する(# なにをするワークフローか手短に記述)ことが推奨されています。

最後に、これらのグッドプラクティスをまとめたテンプレートコードが提示されています。このテンプレートを活用することで、効率的で安全、そしてメンテナンス性の高いGitHub Actionsワークフローを構築できます。 より詳細な情報は、紹介されている書籍「GitHub CI/CD実践ガイド」を参照することを推奨しています。

引用元: https://gihyo.jp/article/2024/10/good-practices-for-github-actions

• 『AIねこコンテンツ』という謎の存在について「わかっていてもカワイイと思ってしまう」「モンハンみてぇだｗ」

この文章は、AIによって生成されたネコの動画コンテンツに関する複数のX（旧Twitter）投稿のまとめです。投稿された動画は、AIによって作られたネコが人間のような動作をする様子を映したもので、そのリアリティと可愛らしさから多くのユーザーが注目しています。

ネコは、食事をする、スプーンを使うなど、人間らしい動作をしますが、その動作が不自然ではなく、むしろ「可愛い」と感じる人が多いようです。 一部のユーザーは、その動きがゲーム「モンスターハンター」シリーズに登場するアイルーを連想させるとコメントしています。

動画のクオリティの高さが評価されている一方で、ネコの指が人間の手のように見える部分など、AIならではの不自然さも指摘されています。しかし、その不自然さすらも許せてしまうほどの可愛らしさや、リアルなネコの表情表現が、多くのユーザーを魅了している点が特徴です。

まとめると、このAIねこコンテンツは、高度なAI技術によって実現された、リアルで可愛いネコの動画であり、そのクオリティの高さと、人間とネコの境界を曖昧にする独特な表現が、大きな話題を呼んでいると言えるでしょう。 特に、新人エンジニアの視点では、AIによる動画生成技術の進歩と、その技術がエンターテインメントにどのように活用されているかの好例として理解できるでしょう。 また、ユーザーの反応から、AI技術の倫理的な側面（人間の手のような指など）についても考えるきっかけになるかもしれません。

引用元: https://togetter.com/li/2454857

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