**カイロス:誰もが使えるAIインターンシップ**

2026/01/28 16:40

**カイロス:誰もが使えるAIインターンシップ**

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要約

Japanese Translation:

概要
Kairosは、人間のユーザーを模倣して多くのアプリやウェブサイトでタスクを自動化する個人用AIインターンです。バックグラウンドで静かに実行され、トリガーをスケジュールしたりイベントに反応したりし、自身専用のブラウザを使用してアカウントにログイン、ボタンをクリック、フォームを入力、データを取得、新しいジョブを1つの画面ウォークスルーから学習します。このツールはすでにGmail、Notion、Google Sheets、Calendarなど20以上のネイティブサービスと連携しており、競合調査、コンテンツ再利用(ブログ記事からソーシャルトレードへ、ポッドキャストから記事へ)、キャンペーン報告、および提案書や要約文書のような洗練されたドキュメント生成といった高度な機能を提供します。

料金は階層構造で設定されており、無料プラン($0/月)では基本的なメッセージング、限定されたスケジュールタスク、主要アプリ統合、および優先サポートが利用できます。Plusプラン($37/月)は月あたりのタスク数を増やし、メッセージング制限を拡大し、すべてのネイティブ統合へのアクセスと強化された優先サポートを追加します。ChatGPTなどのチャットベースモデルとは異なり、Kairosは実際にアプリにログインして操作を行い、単なる対話だけではありません。

反復作業を確実に処理することで、Kairosはチームがより高付加価値の活動に集中できるようにし、成果物の一貫性を向上させ、マーケティング、営業、人事、およびその他のビジネス機能に対して鋭い競争洞察を提供します。

本文

カイロスに出会う – あなた専用のAIインターン

人と話すように扱えば、カイロスは同じように動作します。


カイロスができること

  • 専用ブラウザ
    • サイトを閲覧し、フォームを入力し、データを抽出。ログイン後のページもこなせます。
  • 20以上のアプリ連携
    • Gmail、Notion、Sheets、Calendarなどとネイティブに統合されます。
  • 離席時でも稼働
    • タスクをスケジュールしたりトリガーを作成すると、カイロスはバックグラウンドで処理し、準備ができたら完了報告します。
  • 文書・レポート生成
    • 情報を集めて洗練されたレポート、提案書、要約を作成。複雑なワークフローも完全自動化。
  • スタック全体のオーケストレーション
    • すべてのツールを接続し、カイロスが一括管理します。
  • どこでも働く
    • 一度画面共有でタスクを教えるだけ。学習して自動的に処理します。

利用シーン

分野タスク
マーケティング競合調査、コンテンツ再利用(ブログ→SNSスレッド、ニュースレター→LinkedIn投稿、ポッドキャスト→記事)、キャンペーン報告
セールスリード審査、メールアウトリーチ、フォローアップスケジューリング
HRオンボーディング自動化、候補者選考、従業員データ更新

プランと料金

プラン価格内容
Free$0• 1〜2件のシンプルタスク
• 基本メッセージング(SMS & WhatsApp)
• すべてのアプリ連携
• スケジュール&定期タスク
• 優先サポート
Plus$37/月• タスク容量拡張
• メッセージング無制限
• すべてのアプリ連携
• スケジュール&定期タスク
• 優先サポート

まずは無料で開始。必要に応じてアップグレードしてください。


よくある質問

  • ChatGPTとの違いは?

    • ChatGPTは対話型です。カイロスはあなたのアプリへログインし、ボタンをクリックしたりフォームを入力して実際に作業を完了します。
  • AIをアプリに入れることは安全ですか?

    • はい。カイロスはセキュリティトークンを使用し、厳格なプライバシー規程に従っています。
  • 実際には何ができるの?

    • マーケティング・セールス・HRなどで繰り返し発生するタスクを自動化。データ抽出からレポート作成まで幅広く対応します。
  • タスクはどれくらい時間がかかるの?

    • タスクの複雑さにより異なりますが、ほとんどのシンプルな自動化は数分で完了します。
  • 技術的知識は必要ですか?

    • 必要ありません。連携設定を行い、数回デモンストレーションして学習させるだけです。

ご質問があればどうぞ。
あなたの新しいAIインターンについて知りたいことはすべてここにあります。

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2026/01/28 9:57

**トリニティ・ラージ** オープンな400 B スパースMoEモデル

## Japanese Translation: ``` (combining all key points with clarity):** --- ### Trinity‑Large: A Fast, Open, State‑of‑the‑Art Sparse MoE Language Model Trinity‑Large は、1 つのトークンで約 13 B パラメータ(256 エキスパート、1.56 % ルーティング分率)しか活性化しない 400 B パラメータを持つ sparse mixture‑of‑experts モデルです。10 T、4 T、3 T の三段階で **17 T** のキュレーション済みトークンを使用して訓練されました。プログラミング・STEM・推論・多言語コンテンツをカバーする合成データが用いられ、Momentum‑based エキスパートロードバランシング、1 シーケンスあたりのバランスロス、z‑loss 正則化で LM‑head ロジットを抑制し、効率的な注意機構(HSDP)と 8‑expert 並列処理が採用されました。 **リリースされたバリアント** | バリアント | 説明 | |---------|-------------| | **Trinity‑Large‑Preview** | 軽くポストトレーニングし、チャット対応。創造的執筆・物語作成・ロールプレイ・リアルタイム音声支援・エージェントタスク(OpenCode, Cline, Kilo Code)で優れた性能を発揮します。まだ推論モデルではありません。 | | **Trinity‑Large‑Base** | 完全な 17 T 事前訓練チェックポイント。ベンチマークと研究資源として使用されます。 | | **TrueBase** | 初期の 10 T チェックポイントで、指示データや LR アニーリングが含まれていません。大規模な高品質事前訓練効果を研究するのに最適です。 | 全体の作業―6か月間にわたる4つのモデル―は約 **2,000 万ドル** の費用で、**2048 台の Nvidia B300 GPU** を使用し、**33 日間** にわたって訓練されました。 **性能** - 数学・コーディング・科学的推論・原知識ベンチマークにおいて同等またはそれ以上の性能を示します。 - 推論速度は、同じハードウェア上で比較可能な重みクラスモデルより約 2–3 倍速です。 - ベンチマーク比較(Preview vs. Llama 4 Maverick): - MMLU: 87.2 vs. 85.5 - MMLU‑Pro: 75.2 vs. 80.5 - GPQA‑Diamond: 63.3 vs. 69.8 - AIME 2025: 24.0 vs. 19.3 **技術的詳細** - ネイティブコンテキスト長:**512k トークン**。Preview API はインフラ調整中に 128k と 8‑bit 量子化で動作します。 - モデルと API は Hugging Face、OpenRouter、および Arcee.ai を通じて公開されており、Kilo Code、Cline、OpenCode 用の統合がすぐに利用可能です。 **コミュニティへの関与** チームは Trinity‑Large が最先端レベルでありながら所有権と実際の使用を念頭に置いて設計されていることを強調し、ユーザーに失敗例を報告してもらうことでオープンモデルが継続的に改善できるよう奨励しています。 ```

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