本論文は、反復的疑似ラベリングを北京語・英語のコードスイッチング音声認識に初めて適用した研究である。疑似ラベル生成、二段階のバイリンガルモデル訓練、反復的な改善という三つの段階を通じて未ラベルデータを活用し、SEAMEベンチマークで混合誤り率を大きく低減した。

納期が固定され、デザインリソースが他の業務に割かれていた状況で、StampliはCodexとChatGPT Workを活用し、数週間かかるローンチ制作を数日に短縮しました。

Simon WillisonはClaude Code for web上のClaude Fable 5に、smolvm 1.8.3を信頼できないPythonおよびJavaScriptコード向けの高速で安全なサンドボックスとして検証させた。テストの結果、共有カーネルのコンテナではなくハードウェア分離されたVMを使うことで、CPU・メモリ制限、ゲスト側でのタイムアウト強制、ネットワーク遮断、ファイルシステムの限定マウントが意図通り機能し、コールドスタートは約0.6〜1.5秒、ウォーム実行は約50ミリ秒だった。Web環境でVMを動かせないと判明すると、Claudeは自主的にGitHub Actionsへ切り替えてテストを完遂した。

Jeremy Morrell は、LLM と現代のサンドボックス技術が拡張可能なソフトウェアに新たな機会をもたらすと主張する。堅牢なコアを構築し、ユーザーが LLM で安全に拡張できるようにすることで、ユーザーに「超能力」を与えられるという。