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Ana Sayfaya Dön

Claude CodeにEAを作らせると 「勝率82%です!」と報告してくる でもそれ、Pythonで先読みしてるだけ。 MT5に入れた瞬間、成績が崩壊する。 これ、LLMでEA開発してる人 全員がぶつかる壁だと思う。 解決策として 「AIにはMQL5を直接書かせて MT5のストラテジーテスターでしかBTさせない」 仕組みを構築してみた。 実際にリアルティックでBT完走。 先読みゼロの正式レポートが出た。 AIが勝手にPythonでBTして 「高性能です」と自己申告する時代、 "誰がBTを実行するか"が 信頼の分かれ目になる。

73,182 görüntüleme • 6 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

【絶体絶命の楽器編成】 たまに、ドラム・ピアノ・フロントという、いわゆる“ベースレス”の編成でライブをやらされることがあります。 ドラムがいるにもかかわらずベースがいない。この編成はピアニストにとって最も厄介な状況の一つかもしれません。 多くのアマチュアのピアニストは、ベーシストがいないと分かった瞬間、左手でウォーキングをしてしまったりします。 しかし、音楽は必ずしも理屈で解決すべきものではありません。 やることは、実は極めてシンプルです。 三人全員が、抜群にスイングし、良い音で演奏すること。 それだけです。それだけで音楽は成立します。 もう一度言います。 良い音で、三人が同時に演奏する。ただそれだけ。 この動画を観てください。 無理に相手に合わせようとしていますか? 過剰に「化学反応」を起こそうとしているでしょうか? ただ相手の音を聴きながら、良い音で演奏しているだけです。 理論的にも、特別に難しいことは何一つやっていません。 ただし、ここに至るまでには時間がかかります。良い音でスイングして演奏できるようになれるように、一生かけて勉強します。どんなに才能がある人でも最低20年はかかるでしょう。 結局のところ、自分の演奏に一切の嘘がなくなるレベルまで到達しなければ、こうした「シンプルなこと」はできないのです。これはその事実を如実に示している一例です【完】

天才ピアニストゆうこりん❤️ 4/22 中目黒 楽屋 🎹 Yuking of Swing🔥

33,834 görüntüleme • 10 ay önce

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

Tsubame

17,968 görüntüleme • 10 ay önce

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」

Tsubame

13,765 görüntüleme • 3 ay önce

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。 ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。 論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。 まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

Tsubame

536,975 görüntüleme • 5 ay önce

某バンド(例のバンド)の件だけど、自分で歌って、AIに清書してもらう…という流れのようです。気が付いていない人が多そうなので、専門家として色々と解説していくと… 既にAIの作成したものは見分けがつかなくなってきているという事実があります。 SNSでコメントがたくさんついているショート動画が、AIだったりするケースもたくさんあり、誰もAIだと思っていないケースが散見されます。まだまだ多くの人には見わけがつかない状況です。かなり巧妙に、あえてビジュアル的にそこそこで妙齢のキャラに演じさせているケースもあり、これはこれでリアリティがあるので、コメントを見ても、誰も気が付いていません。 また、AIでベースを作って、人間が再度演奏や歌い直しをすれば、ほんとんどの人が気が付かない事実もあります。1年以上前から、このようなケースを目撃しているので、AIによって増幅されたクリエイティブを、人間が演じ直している動画は、オーディエンスが気が付いていないだけで、既に巷に溢れています。 これは音楽だけに限らず、ネタ自体をAIが考えて、何度もリテイクしながら本人がしゃべり、人気が出ている演者もいます。 英語の発音もAIに歌わせてから、完コピすれば、ネイティブな発音を日本人でも比較的簡単に出せるようになります。歌が上手い人が微妙に増えてきているのも、これに関係してきていると思います。 人間が演じ直したクリエイティブが、どうユーザーを獲得していくのか?今後1-2年の主要なテーマになると思います。 ということで、弊社のAIキャラのタカラホ、イロナ、エノキダケーションのリアル担当募集しています! カラオケも公式ページに置いてあるので、歌ってみた等々でコラボしてもらると嬉しいです! #エノキダケーション #タカラホ #AIキャラ

オーツボ|YouTube楽曲分析【実験と考察の記録】

24,634 görüntüleme • 1 ay önce

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

15,386 görüntüleme • 8 ay önce

【海外で話題】 OpenAIが公式にCodexをClaude Codeへ統合するプラグインを公開しています🔥 このプラグイン、地味に強力な機能を持っています。 ・Claude Codeで「/codex:review」と打つだけでCodexによるレビューが走る ・「/codex:rescue」でバグ調査をそのままCodexに丸投げできる ・レビューはバックグラウンドで実行され、待っている間もClaude Codeでの作業を継続できる これまでClaude CodeとCodexは別々のツールとして使い分けるのが当たり前でした。 しかしこのプラグインは、Claude Codeというひとつのターミナルの中に両方のモデルを共存させ、「片方に任せて、もう片方は動かし続ける」という新しい開発体験を提示しています。 しかもAPIキー不要でChatGPTのサブスクリプションだけで動作し、インストールはコマンド1つ。オープンソースで公開されているため、今日から誰でも試せます。 実務では、大きめのPRを出す前に「Codexにレビューさせてから自分の実装を続ける」という二段構えの品質チェックとして組み込むのが実用的です。 ============ 営業してもないのに大手企業からお願いされるくらいの、Claude Codeのノウハウや最新情報を発信しています。 フォローして一緒にClaude Codeをマスターしましょう! 🔁

【公式】Claude Codeアカデミア

55,296 görüntüleme • 2 ay önce

次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。 この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ (訳) 僕はメディカルスクールに出願(合格)していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。 どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。 臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。 僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。 ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。 これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

Nathan's supporting team JPN

46,884 görüntüleme • 3 ay önce