Deep Dive

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AIコーディングエージェントのコストを35%削減する「賢いモデルを全タスクに使わない」設計 — Devinがフロンティアモデルとサイドキックモデルをセッション中に動的に使い分ける仕組みを公開

6月30日、Cognitionが「Devin Fusion」と題した記事を公開した。この記事では、フロンティアモデル並みの性能を維持しながらコストを35%削減するマルチモデルハーネス「Devin Fusion」のアーキテクチャについて詳しく紹介されている。

OpenAI・Anthropic・Cursorを直接訪問してわかった「AIエージェントはクラウドで動く時代」へのシフト

Claude Codeはシステムプロンプトに不可視マーカーを仕込んでいた――カスタムAPIゲートウェイ利用者が知るべき事実

LLM評価でtemperature=0を使うときの落とし穴

AWS Summit 2026 ― AI駆動開発はどこまで来たか

AI エージェント導入で「コスト 3 倍・失敗率 40%」に直面した。ガートナーの「1 割」説を技術的に検証した結果

タイトル: なぜAIコーディングツール選びは難しいのか

46リポジトリに跨るコンテキストを、AIがセマンティックに検索できるようにした話（後編）

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MetaがNatureに発表した非侵襲BCI「Brain2Qwerty」を読み解く〜脳波×AIで文字エラー率18%の衝撃〜

機械学習が拓く室温超伝導への道：アールト大学らが実証したカゴメ格子物質の予測・合成パイプライン

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AIに個人情報を渡さないフォーム自動入力: FormPilot Vaultの設計

チップ間を「電気」から「光」へ。AIインフラの次を狙う中国「Lightlink」、120億円調達

AIスケーリングの新しい方程式：imecロードマップが示す「10年で10倍」への現実的な道筋

xenospectrum.com

2026年版エンドポイントセキュリティ再設計―AI攻撃、ID侵害、未知マルウェアにどう備えるか

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「本番データベースが消えた」だけじゃない、AIコーディングエージェントがやらかした暴走“6選”

atmarkit.itmedia.co.jp

同じAIなのに、なぜ差がつくのか？「コンテキスト」と「オントロジー」というEC実装の分かれ道

【Harness Engineering入門】AIエージェントを制御するアプローチ

SpotifyがAIコーディングエージェントでPR成功率を25%→80%に改善できた理由 — 鍵はClaudeではなく「整備されたレール」だった

中国製オープンウェイトモデルGLM-5.2がセキュリティ脆弱性検出でClaude Codeを上回る — コストは約1/6、「ハーネスがモデルより重要」とSemgrepが結論

ClaudeへのリクエストはAIの都合ではなく、人間の生活リズムに同期していた — Anthropicが利用パターンの大規模分析を公開