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AIがSwiftUIを“それっぽく”書くことはできても、 課金、オンボーディング、認証、設定画面、チャート、アニメーションみたいな 実アプリに必要な型を知らないことが多い。 ↓↓↓ これで解決 AIが参照できるSwiftUIの実装レシピ集をまとめたMCPこれがあれば、アマチュア感が一気に抜けます

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人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI(再帰的自己改善)。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。 ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。 どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。 今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」 クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

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核兵器は、より良い核兵器を自分で発明してはくれない。しかし知能は違う。知能は、より強い知能を生み出すプロセスそのものを最適化することができる。したがって「AIがAIを改良する」という構図は、これまでのどの技術とも異なる質的な転換点になるのだ。 トリスタン・ハリス「ここで理解しておくべき重要な点は、『AIはAIを加速する』ということです。 私が核兵器を発明しても、核兵器がより良い核兵器を発明してくれるわけではありません。しかしAIを発明すると、AIは『知能』そのものです。知能は、より良いプログラミングや、より良いチップ設計を自動化します。 たとえばAIに『これはNVIDIAのチップの設計だ。これを50%効率よくしてほしい』と指示すれば、その方法を見つけ出すことができます。『これは私のAI企業に必要なサプライチェーンだ。これを最適化して、もっと効率的にしてほしい』と言えば、そのサプライチェーンを改善できます。『これはAIを作るためのコードだ。これをもっと効率化してほしい』と命じることもできます。『これはトレーニングデータだ。もっとトレーニングデータが必要だ。これをどう作るか、100万回シミュレーションしてほしい』と言えば、その過程を通じて自分自身をより良く訓練していきます。 このように、AIはAIを加速するのです」

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無塗装樹脂は 「紫外線で劣化して白くなる」 と思われていますが、これは正確ではありません。 本当の原因は、汚れの蓄積です。 そのため、 白くなった上から何かを塗って黒くする方法は、あくまでその場しのぎに過ぎません。 さらに、その塗ったもの自体が劣化すると、 より落とせない汚れへと変わっていきます。 ドライアイスの力で汚れを落とす装置があります。 これを使うと、無塗装樹脂に蓄積した汚れを、 素材を傷めることなく、確実に落とすことができます。 汚れが除去された樹脂は、この動画のように、塗らなくても自然な黒さが戻ります。 つまり本来は、 最初から樹脂に汚れを溜めなければ、白くなること自体を防げる、ということです。 その方法は、とてもシンプルです。 適切な洗剤で時々洗い、 余計なものを塗らない。 それだけです。 どの業界もそうですが、 真実はなかなか一般には知られません。 そして、知られても、すぐには受け入れられないものです。 私たちは 「美しいクルマと共に暮らす。」 という感動ある毎日を当たり前にするために、 この領域で、これからも 真実を探究し、発信し続けていきます。 #ビューティフルカーズ

村上アツシ@BEAUTIFUL CARS®︎代表

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Qwen-Image-Edit-2511でピクセル位置パーフェクト編集ができるようにノード改造をおこなった。 メインノードの改造と補助ノードを1つ付けることで、実質、この問題は解決したんじゃないかな。 Qwen-Image-Edit-2511は、現在エディットモデルが使える画像生成AIで、ローカルでLoRA学習ができる限られたモデルのひとつなので、この「ピクセル位置パーフェクト編集を確実にできる」ようにしておくとさらに応用範囲が広がります。つまりツールが作り放題ということ。 この辺りをどう実装すればいいのかは、AIに調査させればおおよそのヒントはでてくるんだけど、「補助ノードが果たしている機能」までは触れてないのが大抵。これはDiTの仕様に関わる問題の解決なので、そこをクリアすればほぼ間違いなくピクセル位置パーフェクト編集ができるようになる。 このムービーはその上で、Qwen-Image-Edit-2511でイラストから線画推定をさせてみたものなんだけど、なんの学習もしなくても毎回安定した線画が抽出できている。しかもPhotoshopで確認してもズレはまったくないと来ていると、このモデル元々とんでもなく性能が高かったんだなと改めて感心してしまいます。

Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology

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すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。 イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。 しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。 気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

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大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。 ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。 私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。 なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。 最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

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いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

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