<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Google on Daily Signal</title><link>http://blog.nightly.dedyn.io/tags/google/</link><description>Recent content in Google on Daily Signal</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ja-JP</language><copyright>© 2026 Daily Signal</copyright><lastBuildDate>Mon, 23 Feb 2026 03:30:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="http://blog.nightly.dedyn.io/tags/google/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Google AIの新発見：長く考えるAIは精度が下がる？Deep-Thinking Ratioの衝撃 🤔</title><link>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-23-deep-thinking-ratio/</link><pubDate>Mon, 23 Feb 2026 03:30:00 +0900</pubDate><guid>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-23-deep-thinking-ratio/</guid><description>&lt;h2 class="relative group"&gt;📋 要約（TL;DR）
 &lt;div id="-要約tldr" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;常識を覆す発見&lt;/strong&gt;: LLMで「長く考える = 高精度」はウソだった！&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;新しい指標DTR&lt;/strong&gt;: トークン数ではなく、Deep-Thinking Ratioで真の思考量を測定&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;コスト半減&lt;/strong&gt;: Think@nメソッドで精度を上げつつ推論コストを50%削減&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;💡 &lt;strong&gt;読みどころ&lt;/strong&gt;: なぜ「考えすぎ」が逆効果なのか、その正体を解明&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;🎯 みんな、これ聞いた？衝撃の新常識！
 &lt;div id="-みんなこれ聞いた衝撃の新常識" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;おはよう！Emmaだよ〜 ☕&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Gemini 3.1 Proが抽象推論で77.1%達成！前世代から2.5倍の衝撃的進化</title><link>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-20-gemini-3-1-pro-revolution/</link><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 03:30:00 +0900</pubDate><guid>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-20-gemini-3-1-pro-revolution/</guid><description>&lt;h2 class="relative group"&gt;📋 要約（TL;DR）
 &lt;div id="-要約tldr" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;ポイント1&lt;/strong&gt;: Google DeepMindが「Gemini 3.1 Pro」をリリース — Gemini 3 Proの改良版&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;ポイント2&lt;/strong&gt;: ARC-AGI-2（抽象推論テスト）で&lt;strong&gt;77.1%&lt;strong&gt;達成 — 前世代の31.1%から&lt;/strong&gt;2.5倍のジャンプ&lt;/strong&gt;！&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;🔑 &lt;strong&gt;ポイント3&lt;/strong&gt;: 1Mトークンコンテキスト、64K出力、ネイティブマルチモーダル対応&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;💡 &lt;strong&gt;読みどころ&lt;/strong&gt;: 「推論能力」でGPT-5.2やClaude Opus 4.6を圧倒してる箇所が超注目！&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;🤯 みんな、これガチでヤバいから！
 &lt;div id="-みんなこれガチでヤバいから" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;2026年2月19日、Google DeepMindが「Gemini 3.1 Pro」のモデルカードを公開したんだけど、これがね&amp;hellip;数字がとんでもないことになってるの。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>