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    OpenAI が「How sales teams use Codex」を公開 ── 営業の実務をCodexがどう変えるか紹介

    ByLLM Watch編集部 2026年5月16日2026年5月19日

    OpenAIがCodexの営業チームでの活用事例を紹介。実際の業務データから商談準備資料や停滞案件の診断までを自動生成する新しいアプローチとは。

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  • OpenAI

    OpenAI がビジネス運用向けCodex活用法を公開 ── ドキュメント作成を劇的効率化

    ByLLM Watch編集部 2026年5月16日2026年5月19日

    OpenAIがビジネス運用チーム向けのCodex活用法を公開。実際の作業データから戦略更新や進捗報告などのドキュメントを自動生成する。

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  • OpenAI

    OpenAI が「How data science teams use Codex」を公開 ── データ分析ドキュメントの自動生成って便利すぎる

    ByLLM Watch編集部 2026年5月16日2026年5月19日

    OpenAIがデータサイエンスチーム向けCodex活用法を公開。実データから根本原因レポートやKPIメモ、ダッシュボード仕様書の自動生成が可能に。

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  • OpenAI

    OpenAI が GPT-5.5 を公開 ── Databricksのエージェントワークフローで新SOTA達成

    ByLLM Watch編集部 2026年5月16日2026年5月16日

    DatabricksがエンタープライズのエージェントワークフローにGPT-5.5を導入。OfficeQA Proベンチマークで新たな最高水準(SOTA)を達成したと発表。

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  • Cola-DLM カバー画像
    ByteDance

    ByteDance が Cola-DLM をリリース ── 拡散モデルで言語生成に挑む異端のアーキテクチャ

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日2026年5月15日

    ByteDanceのCola-DLMは拡散モデルを言語生成に応用した異端のLLM。Text VAE+DiT構成でHuggingFace公開。

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  • OpenAI

    OpenAI が Work with Codex from anywhere をリリース ── モバイルからコーディングエージェントを操作

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日2026年5月16日

    OpenAIがCodexのモバイル対応を開始。ChatGPTアプリから場所を問わずコーディングタスクを監督・承認できるように。

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  • Granite Embedding Multilingual R2: Open Apache 2.0 Multilingual Embeddings with 32K Context — Best Sub-100M Retrieval Quality カバー画像
    Hugging Face

    Hugging Face が Granite Embedding Multilingual R2: Open Apache 2.0 Multilingual Embeddings with 32K Context — Best Sub-100M Retrieval Quality をリリース ── 100Mパラメータ未満で最高峰、32Kコンテキスト対応の多言語Embedding

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日

    IBM Granite Embedding Multilingual R2がリリース。97Mモデルで最高峰の多言語検索品質と32Kコンテキストを実現。

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  • OpenAI

    OpenAI が Helping ChatGPT better recognize context in sensitive conversations をリリース ── センシティブな会話のリスクを時間経過で検知

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日

    OpenAIがChatGPTの安全アップデートを発表。センシティブな会話の文脈を認識し、時間経過とともにリスクを検知して安全な応答を返す仕組み。

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  • Unlocking asynchronicity in continuous batching カバー画像
    Hugging Face

    Hugging Face が Unlocking asynchronicity in continuous batching をリリース ── GPUの無駄な待機時間を削り飛ばす

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日

    Hugging FaceがCPUとGPUのワークロードを分離し、LLM推論のパフォーマンスを劇的に向上させる非同期バッチングについて詳しく解説。

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  • Unlocking asynchronicity in continuous batching カバー画像
    Hugging Face

    Hugging Face が Unlocking asynchronicity in continuous batching を解説 ── GPUの待ち時間を削る非同期アプローチ

    ByLLM Watch編集部 2026年5月15日

    Hugging Faceが非同期バッチングでGPU利用率を最大化する手法を解説。CPU・GPU並列動作で約25%のアイドル時間を削減。

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