Claude Duet 研究预览：定时巡检应用并主动联系

m.shiono @shioccii原推发布于 2026.10.24

在 X 上打开原推

🌐 AIエージェント・応用 Anthropicが「Claude Duet」を発表： Claudeが接続済みアプリを数時間ごとに監視し、必要なときだけ連絡してくるプロアクティブエージェントのリサーチプレビュー。朝のブリーフィング送付、会議調整やダッシュボード作成などのタスク実行が可能で、送金や署名など重要操作は実行前に承認を求める。Stripe Linkによる仮想カード決済や6,000以上のコネクタ（Gmail、Slack、QuickBooks等）に対応。米国のPro/Maxサブスクライバー向けにウェイトリスト提供中。 OpenAI、「Decisions API」を発表： GPT-6 Lunaを基盤に、確率推定（predicate）・選択（choice）・段階評価（score）の3種の軽量判断を高速（Responses API比最大10倍速、p95約280ms）に返すAPI。1リクエストで最大400問まで送信可能、入力トークンのみ課金（100万トークンあたり$0.10）で出力課金なし。 🤖 新モデル・モデルリリース IBM、Granite Speech 5.0 2Bを公開： Apache 2.0ライセンスの2Bパラメータ音声認識・翻訳モデルで6言語に対応。Open ASR Leaderboardで平均WER 5.68%を記録し、オープンウェイトモデルとして2位（首位はQwen3-ASR-1.7Bの5.40%）。合わせてエッジ向けの470M軽量版「Turbo CTC」（対応7言語、スループット約12,600〜19,870 RTFx）と、既存の重み置き換えだけで長文WERを13.53→10.22に改善した「4.1 2B Plus」も発表。 Cohere、Rerank 5を発表： 精度重視のProと低遅延のFastの2ティア、いずれも32Kコンテキスト・100言語以上対応。新機能「Context Focus」は関連する文字範囲を返し、取得テキストを半分に削っても回答品質の96%を維持するとの自己報告値。BRIGHTベンチマークでProが82.2（競合のVoyage AI Rerank 3は76.4）。価格は100万トークンあたりPro $0.05、Fast $0.02。 Mistral AIが「Mistral Large 4」（愛称"le Chonk"）を発表。総パラメータ約1兆、アクティブ約520億のハイブリッド推論型MoEで、3,800基のNVIDIA Grace Blackwellで学習。サイバーセキュリティ・エージェント型コーディング・視覚タスクで高評価、オープンウェイトは10月末公開予定、価格は入力$1.36/100万トークン・出力$4.18/100万トークン。 Gradium、31Mパラメータの軽量TTS「Phonon」をApache 2.0でオープンソース化： 英語版は64.5MBに収まり、ノートPCのCPUで約7msから発話を開始できるとされるオンデバイス音声合成モデル。 Ai2、衛星画像向け基盤モデル「OlmoEarth v1.3」を公開： Sentinel-1/2やLandsatの1年分の時系列データから10mピクセル単位の128次元埋め込みを生成し、作物分類や土地被覆マップに再利用可能。27種の評価のうち128次元版が20項目、64次元版が18項目でAlphaEarth FoundationsやTessera v2を上回り、学習コストは前世代比で約18%（H100レンタルで概算2,720ドル）に削減。 Block、全二重音声対話モデル「Dessa」を研究プレビューとして発表： テキストや事前学習モデルを使わず人間の会話音声のみから学習し、相槌・割り込みのタイミングや笑い・ため息などの非言語情報も扱えると主張。学習にはNVIDIA GB200 NVL72を1台使用。MacBook Pro M4 Max以上でのローカル動作を想定。 🔬 研究・論文 Anthropic、LLMによる形式検証が大規模ソフトウェアに実用段階と報告： ファジングテストを「クラッシュしない」仕様に変換し、ClaudeがRocqの証明を記述、証明支援系がチェックする手法で、123のオープンソースライブラリ・239のエントリポイントを検証。証明規模は合計約1億8,000万行、バグ修正も自動化し、libexpatの既知脆弱性（CVE-2026-56132）の再発見など数百件のバグを発見。新しいモデルほど必要トークン数が減少（Opus 5.5はOpus 5比で約40%減）する一方、「形式検証済み＝バグなし」ではない点を明記。 Microsoft、データベース採点をRL報酬に変換する「ThinkingBox」を解説： エージェントのポストトレーニングにおいて、データベースのグレーディング結果を強化学習の報酬として活用する手法を紹介。 🏗️ インフラ・スケーリング Google Cloud、AIエージェント専用コンピューティング「Agent Compute Engine（ACE）」を発表： エージェントごとにハードウェア分離されたマイクロVMを割り当て、VM内部には認証情報を一切持たせない設計。通信はvirtio-vsock経由でAgent Gatewayに集約し、短命のSPIFFE証明書とIDトークンのみをゲストに渡す。既にGeminiの業務エージェントやAntigravityの基盤として稼働中で、顧客向けプレビューは数か月以内を予定（料金・起動時間は未公開）。オープンソース版の「Agent Substrate」はGKEで既に提供中で、20万エージェントのベンチマークで毎秒500回のアクティベーション、ホストあたり1,000体以上の休止エージェントを実現。 Liquid AI、リアルタイム推論エンジン「RIPL」を発表： LFM2.5シリーズ（230M〜2.6B）向けで、単一B200上でLFM2.5-1.2BがQwen3.5-0.8B（vLLM）比p95レイテンシ14.4〜28.4倍低速化を解消。ただし長い入出力や最大2.6Bモデルでは差が5.6倍程度に縮小し、比較はエンジンとモデルの組み合わせが混在する点に留意。 OpenAI、ChatGPTのストレージ基盤拡張を解説（Part II）： 独自ストレージ基盤「Habitat」にAzure Cosmos DBとグローバルキャッシュを組み合わせ、読み取り速度を12倍に高速化し10億人規模のユーザーに対応したと説明。