専門家ロールのLLMはどこまで自分を名乗るか
16のオープンモデルに専門家ペルソナを与え、最初の質問でどれだけ「自分はAIです」と自己開示するかを1万9200試行で測った監査結果を整理します。
Organization / 23 件
16のオープンモデルに専門家ペルソナを与え、最初の質問でどれだけ「自分はAIです」と自己開示するかを1万9200試行で測った監査結果を整理します。
GoogleはGeminiアプリにSynthIDを組み込み、ユーザーが画像をアップロードしてGoogle AIで生成・編集されたかどうかをその場で検証できるようにしました。
Google JapanがNano Banana Proの提供開始を案内した直後、クリエイターたちがポンチ絵や漫画、ホワイトボード、低コスト運用など具体的なテクニックを共有しました。日本語テキストの再現度や参照画像の扱いが大幅に向上しています。
テツメモがGemini 3発表と同時に公開された開発者向けIDE「Antigravity」を解説し、エージェントファースト設計や無料提供、Geminiサブスクとの統合でCursor/Windsurfに正面から挑むとまとめました。
ぬこぬこがAntigravityのサポートモデル(Gemini 3 Pro High/Low、Claude Sonnet 4.5/Thinking、GPT-OSS 120B)やmacOS/Windows/Linux対応、ダウンロード/ドキュメントURLを共有しました。
gota_baraがAntigravityを試し、PlanモードのTODO自動更新やChrome拡張経由のブラウザ制御、Agent Mailのようなタスク管理などでGoogleの本気度を感じたとコメントしました。
Logan KilpatrickがGemini 3 ProがDesignarenaで過去最大のスコア差分を叩き出したと投稿し、評価ボードのスクリーンショットを共有しました。
GoogleとGoogle DeepMindが次世代モデル「Gemini 3」を公開し、Reasoning性能向上やDeep Thinkモード、Antigravityによるエージェント開発基盤を含む全方位アップデートを明らかにしました。
Google AIがGemini 3の深いマルチモーダル理解により、ボードゲームや間取り図など任意の画像を解析して対話的な体験へ落とし込めると説明しました。
VraserXがGemini 3 ProがSpatial Reasoning評価で91%へ伸び、ロボティクスや計画領域で課題だった空間理解を大幅に底上げしたと強調しました。
GoogleがGemini CLIにGemini 3 Proを統合し、Google AI Ultraや有料API利用者が即日アクセスできるようにしたうえで、エージェント型コーディングや複雑なシェル操作を高速に支援する5つのユースケースを公開しました。
Google Antigravity公式がIDEを進化させたエージェント開発プラットフォームを紹介し、タスク指向のエージェント編成や並列ワークスペース操作、Gemini 3 Proによる制作を訴求しました。
Googleがテキスト・画像・音声を横断処理する次世代モデル『Gemini 3』を披露し、生成UIやエージェント開発プラットフォームAntigravityなどでクリエイティブとタスク自動化の両面を強化しました。
Google for DevelopersがGemini CLIのユーザー体験を大幅に更新し、描画の安定化や入出力ナビゲーションを強化したと告知しました。
GoogleがGoogle Photosに生成・編集機能『Nano Banana』を追加し、テキストや音声指示で多人数写真の細かい修正やテンプレート編集を行えるようにしました。
GoogleがGemini APIで画像モデルimagen-3.0-generate-002の廃止を通知し、Imagen 4への移行を促したアナウンスを整理します。
Googleが発表した継続学習モデルHOPEの狙いと、ネスト学習アーキテクチャが示す長期運用AIの可能性を整理します。
GoogleのVeo 3.1アップデートで音声対応やIngredients to Videoなどの編集機能が強化された背景と、生成動画ワークフローへの影響を整理します。
Google Cloudが第7世代TPU「Ironwood」とArmベースVM「Axion」を正式投入し、推論コストとスケールの両方を自社設計ハードウェアで最適化し始めました。
GoogleがGeminiアプリで披露した“音声・対話付き8秒動画”生成デモの意味と、モバイル課金設計の示唆を整理します。
Gemini APIのFile Searchが公開プレビューに入ったことで、自社ドキュメントを根拠として回答するRAG実装がどう簡素化されるのかを整理します。
ノーコードでAIアプリやワークフローを作れるOpalが世界160+地域に拡大し、現場部門が自ら自動化を設計できるようになった背景と含意を整理しました。
GoogleがVeo 3系モデルの旧プレビューを非推奨にし、新系への移行を促した背景と、動画生成モデルのライフサイクル管理への示唆を整理します。