ふざけんな、これがあれば最初から使ってたのに。 Grok Botが今、私のコンテンツの管理作業をすべてやってくれて、5つのプロンプトで設定した。 毎朝のブリーフは、パソコンを開く前に届き、すべてのブランドからの返信は下書き状態で待っている。 以下がこの5つのプロンプトが私に与えてくれるもの： ステップ1 → 以下のプロンプトをGrok 4.7のGrok Botに貼り付ける。まず朝のブリーフから。 ステップ2 → 平日毎に、私のブリーフはプロモーションをスキップし、対応が必要なメールだけをリストアップ。ブランド案件を優先。 ステップ3 → 5つのXメンションのうち、返信すべきものを2分間の音声メモで読み上げる。 ステップ4 → ブランド用プロンプトが、過去1週間のスポンサーシップメールを確認し、各ブランドをオンラインでチェック。 ステップ5 → レートカードに基づいてすべての返信を下書きするが、送信前には必ず一つずつ確認。 ステップ6 → 8時に、私のニッチで今上昇しているコンテンツだけを表示。昨日以降の新着情報のみ。 ステップ7 → スクリプトが完成すると、スレッド用、LinkedIn投稿用、ニュースレター用のラフ案を提供。 ステップ8 → それをスキルとして保存したので、来週は一行入力するだけで同じ下書きが再生成される。 5つのプロンプトは以下のカードに記載されている。 その後、以下の記事を読み、その上にさらに10個追加せよ。

自分でコンピュータにAIを実行できます。 多くの人が間違った設定をして、遅く、記憶が曖昧なチャットボットを実現しています。 GTC 2026で、NVIDIAのプロダクトマネージャーとOllamaのエンジニアが、正しい設定方法を33分間解説しました。 07:38 - クォンタイゼーションと、なぜQ4_K_Mがデフォルトなのか 11:04 - モデルの選び方：VRAM、ベンチマーク、自分自身のテスト 19:08 - Ollama LaunchでローカルモデルにClaude Codeを実行 24:20 - ローカルでエージェントを実行する際のコンテキスト制限 28:17 - ドキュメントからデータを抽出するための構造化出力 この内容より少ないことを教える$500のコースも存在します。 まずこの動画をご覧ください。その後、以下のガイドを読んで、あなたのコンピュータにゼロから動作するAIを10ステップで構築しましょう。

LangChainの共同設立者であるハリソン・チェイス： 「モデルといくつかのコンテキストをオーケストレートするハーネスがあります。」 彼は24分未満で、ツール使用とコンテキストの背後にあるループを説明しています。これにより、ランタイムを切り替えたときに何が変動幅するかを理解できます。 この無料トークは、エージェントの基本に関する多くの有料コースよりも優れています。 トークを視聴した後、さまざまなエージェントハーネスと連携する製品を構築するために記事を読んでください。

GPT-4の共著者ディオゴ・アルメイダ： 「私たちは、調整された意思決定に最適化された3つ目の取り組みを行っています」 18分で、人間の承認を目的に訓練されたモデルが過信しやすい理由を説明しています。 この動画から得られる知見は、700ドルのコースよりもはるかに多いでしょう。 動画をご覧になった後、以下のガイドを読んで、Jevが得意なこととその使い方を学んでください。

アンドレジ・カルパティ： 「最も話題の新しいプログラミング言語は英語だ。」 40分未満で、彼はLLMがデジタル環境での可能性をどのように革命的に変え、それらを効果的に活用するかを解説します。 このトークには、500ドルのコースよりもはるかに役立つ情報が含まれています。 全編をご覧になった後、下記の記事を読んで、エージェント用の実用的なハーネスをセットアップしてください。

エージェント内の単純なイエス・ノーの判断が、本来必要なコストの400倍以上かかる可能性がある。 LangChainのCEOであるハリソン・チェイスは、エージェントのハーネス内に実際に何が含まれているかに47分を費やした。 08:27 – ハーネスとは実際に何を指すのか 18:14 – エージェントの構成要素 29:51 – エージェントがサンドボックスを必要とする理由 32:37 – プロンプトインジェクションに対するサンドボックス 41:51 – エージェントの評価の複雑さ まずこの動画をご覧いただき、その後、その判断をはるかに低いコストで処理するように構築されたモデルについて、以下の記事をお読みください。

エージェント内の単純なイエス・ノーの判断が、本来必要とされるコストの400倍にもなる可能性がある。 LangChainのCEOであるハリソン・チェイスは、エージェントのハーネス内に実際に何が含まれているかに47分を費やした。 08:27 – ハーネスとは実際に何を指すのか 18:14 – エージェントの構成要素 29:51 – エージェントがサンドボックスを必要とする理由 32:37 – プロンプトインジェクションに対するサンドボックス 41:51 – エージェントの評価の複雑さ まずこの動画をご覧いただき、その後、その判断をはるかに低いコストで処理するように構築されたモデルについて、以下の記事をお読みください。

Odyssey-3は私を本当に驚かせた。 人型ロボットを動かし、ロボットアームを制御し、車を運転し、ドローンを操縦し、ビデオゲームをプレイし、他のAIを訓練する1つのワールドモデル。 @odysseymlのチームはCruiseとWayveで自動運転車を開発し、2023年からワールドモデルに取り組んできた。だから、彼らが「タスクごとのロボット訓練はブルートフォースだ」と言うとき、私は耳を傾ける。 彼らの答えは、物理エージェントだ。これは、世界の動き——物理法則、運動、原因と結果、人間の行動——を観察することで学習する。 新しいマシンがこの知識に接続される。彼らによると、数時間の自身のデータで動作を開始し、アクションヘッドがモデルの理解を制御に変換する。 これは、LLMが知識労働に対して行ったことと本質的に同じだ。下層に広範な1つのモデルがあり、そのアップグレードが上層に構築されたすべてのものを改善する。 私を最も印象づけたのは、AIエージェントが練習できる仮想世界を生成できることだ。つまり、彼らの失敗はまずシミュレーション内で起こる。 彼らは、ワールドモデルがやがて私たちよりも物理法則をより深く理解すると考えている。大きな主張だ。今後数週間で公開された際、これが成り立つのか見てみたい。

私は同じプロンプトをGLM 5.3 Flash、Kimi K3、DeepSeek v4 Proに与え、3つの動作するアプリを手に入れました。 すべてを@boltdotnew内で構築し、最も優れたものをライブリンクとしてリリースしました。通常のプランでは、このような比較にプロンプトを消費することはありません。 ForgeはBoltの実験的モードで、最大50倍の使用量でオープンモデルを実行できます。使用量制限を気にすることなく、Webアプリを構築し、繰り返し改善できます。 月1回の使用枠で、日次制限はありません。必要に応じて10バージョンをドラフトし、リリースのタイミングでStandardまたはMaxに切り替えましょう。 Boltの独自のビルドベンチマークでは、Forgeモデルは最高額の有料モデルの91％のスコアを記録しています。ドラフトには十分な精度です。 その裏側の仕組み：参加すると、あなたの構築がオープンモデルの学習に役立ちます。切り替えるたびに確認が表示されます。 リサーチプレビューは2026年9月14日から10月14日まで実施されます。Forgeは2026年10月14日までProプランで無料であり、$9/月の早期アクセスプラン「Bolt Lite」も用意されており、ウェイリストがあります。 実験段階であるため、重要なプロジェクトを導入する前に必ずプロジェクトを複製してください。 3つの構築を確認した後、以下のリンクでForgeをお試しください。

同じ間違いをAIエージェントが繰り返すたびに、夜な夜な修正するのをやめよう。 LangChainのエンジニアが、AIが自分自身の作業を確認してからあなたに返す方法を紹介します。 08:06 - ステート、ノード、エッジ 10:47 - ドキュメントと生成された回答の確認 11:48 - テストに失敗したコードの再試行 37:12 - ステップ制限によるループの停止 54:46 - エージェントが取ったステップの追跡 このワークショップを無料で公開したのは間違いだ。 まずこの動画を見てから、下記のガイドを読んで、主張を検証する研究ワークフローを構築しよう。