#Agent

推荐理由：会話やツール呼び出しではなく、データベースの最終状態と副作用で成否を判定し、20回の反復で業務エージェントの再現性を比較する評価方法が分かります。

推荐理由：モデルの失敗から学習課題を作り、実行可能性や検証器まで確認する手順と、EnterpriseOps Gymでの数値結果を読める。

推荐理由：GUI、コード、MCP、APIをまたいで動作する設計と、OSWorld 2.0でのスコアが示され、汎用エージェントの性能とコストを比較できます。

推荐理由：シュミットフーバー氏の就任に加え、RSI Labで進める世界モデル開発の構想を示しており、人事と研究方針を合わせて把握できます。

推荐理由：現地の報告作成や分析、ゲノム解析にClaudeを使う事例が示され、複数の公衆衛生業務での活用方法を把握できます。

推荐理由：Fugu Maxの全ユーザー提供と、会話をまたいで設定を引き継ぐメモリー機能の追加により、Sakana Chatの利用方法がどう変わるかを具体的に把握できます。

推荐理由：平均成功率だけでは見えないエージェントの再現性を、Pass^kとMean@kの差で測り、判断の揺らぎを特定して改善する手順を示しています。

推荐理由：調査レポートの理解・検証・共有を支援する二つの機能を示し、AIリサーチ後に残る意思決定前の作業を具体的に把握できます。

推荐理由：低コストを狙うFugu Maxと性能を重視するFugu Ultra v2を比較し、複数モデルを組み合わせるオーケストレーションの二つの方向性を示しています。

推荐理由：複数のコーディングエージェントやマシンで作業履歴を共有し、回答の根拠となる元の発言までたどれる設計が示されています。

推荐理由：政府機関や重要インフラ事業者などに限定アクセスを提供し、脆弱性の発見から修正までを自動化する構成と利用条件を確認できます。

推荐理由：通常版とサイバーセキュリティ版の性能・価格・提供条件を分けて示しており、用途ごとの選択肢を比較できます。

推荐理由：固定フレームレートでの処理と異なり、必要な映像・音声・字幕を動的に調べる仕組みと、長時間動画での効率改善幅が示されています。

推荐理由：3B・8B・30Bで強化学習の段階を分け、8Bと30Bには実環境でのエージェント学習を加える設計を詳述しています。

推荐理由：ゲーム開発者との協業を軸に、SIMAの活用構想とEVEの環境が継続学習や長期計画の研究課題にどう結びつくかを整理している。

推荐理由：8モデルをAppWorldで比較し、性能帯ごとに有効なメモリ量が異なる結果を示しており、精度とトークンコストの調整方法を把握できます。

推荐理由：ダウンロード数と「いいね」を分けて読むことで、注目度と継続利用の違いを示し、公開モデルの普及を捉える視点を提供している。

推荐理由：記録から学習、実機への展開までを同じLeRobot形式でつなぎ、Storage Bucketsへの同期とストリーミングでデータを扱う手順を具体例から追えます。

推荐理由：Gemini 3.6 Flashとの比較でコーディングや業務ワークフローのベンチマーク改善と価格を示し、性能と費用の両面から更新内容を把握できます。

推荐理由：コード実行とファイル添付を同じ会話に組み込み、依頼から成果物の確認・修正までを進められる更新内容が具体例とともに示されています。