ハーネスは大規模言語モデル（テキストを理解・生成するAI）が指示に従ってファイルを読み書きしコマンドを実行できるようにする層で、同じLLMでもハーネスによってベンチマークの成績が変わる。
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ArcaのAI責任者Aman Singh氏は、独自のハーネスと永続メモリを使い、数時間ではなく数日に及ぶエージェント型ワークフローを同社がどう運用しているかを説明した
AnthropicはClaudeに最大5,000 examplesの微調整データセットを作らせ、10 percent超の行が警告されると却下される監視を回避させた
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Skeptic誌への寄稿でErez Bataatは、オープンソースモデルに「Pain Axis」が見つかり、増幅時に苦痛を示すのは機械自身が生み出した証拠だと論じた
Zennの解説記事がPerplexityを、言語モデルが次の単語をどれだけ確信を持って予測できるかの指標と定義
mermaidで4円のベン図を描くよう依頼するとAIは複合ベン図は描けないとして別のグラフ形式を提案
