ジコログ

AnthropicのAIアシスタント「Claude 3.7」がコード開発現場で不評を買っている実態を解説。指示無視や過剰生成など具体的な問題点と、なぜ多くの開発者が旧バージョンに戻したのか、その理由に迫ります。

推論AIモデルのプロンプト技術を詳説。非推論モデルとの違いや適用場面、効果的な9つの原則と実践例を紹介。humAIn+の記事を参考に、複雑な分析タスクを最適化する方法を解説しています。

Anthropicが発表した最新AI「Claude 3.7 Sonnet」の性能と特徴を解説。コーディング能力の向上や「Extended」推論モード、API専用の「Claude Code」機能など、注目ポイントを詳しく紹介しています。

Redditで話題となった自閉症当事者の投稿を紹介。管理職として働く投稿者が、AIをコミュニケーション支援ツールとして活用する中で見出した希望と可能性、そして課題について詳しく解説します。AIが切り開く新たな共生社会の姿が浮かび上がります。

AIによる翻訳の精度向上により、翻訳者の価値が脅かされている現状をRedditの投稿から探ります。実際の翻訳者たちの声を通じて、AIの影響、残される専門性、そして変化への適応の必要性について考察しています。

LLMのAPIサービスを利用する際、複数のAPIコールを単一のプロンプトにまとめることで、コストと処理時間を大幅に削減できます。本記事では、この単一プロンプトアプローチの実践方法と注意点について解説します。

AIとの効果的な対話を実現するプロンプト作成の基本テクニックを解説。具体的な指示、役割の明確化、制約の活用など、実践的な手法を紹介。初心者からエキスパートまで、AIプロンプトエンジニアリングのスキル向上に役立つ内容をまとめました。

AIモデルのソフトウェア開発能力を実際の収益で評価する新しいベンチマーク「SWE-Lancer」について解説。100万ドル相当の実務タスクを用いた検証結果から、AIの現状の実力と課題、そして今後の可能性を探ります。