正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

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。

マレク

4,165 subscribers

72,886 次观看 • 5 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

【話題】 Karpathyの「LLM Wiki」構造で、AIのトークンコストが最大95%削減できるとされる仕組みが話題になっている😳 ほとんどのAI実装がコスト過多になる理由はこれ・質問のたびに全データベースをゼロから再読み込みしている・Karpathyの「LLM Wiki」は、データを一度コンパイルして記憶させる構造・毎回の再読み込みをやめるだけで、トークンコストが大幅に落ちるとのこと Claude CodeのSkillsやCLAUDE.mdを丁寧に設計している人はこの構造をすでに実践しているどれだけ丁寧に文脈を最初から持たせるかが、コストとアウトプットの両方に出てくる

【話題】 Karpathyの「LLM Wiki」構造で、AIのトークンコストが最大95%削減できるとされる仕組みが話題になっている😳 ほとんどのAI実装がコスト過多になる理由はこれ・質問のたびに全データベースをゼロから再読み込みしている・Karpathyの「LLM Wiki」は、データを一度コンパイルして記憶させる構造・毎回の再読み込みをやめるだけで、トークンコストが大幅に落ちるとのこと Claude CodeのSkillsやCLAUDE.mdを丁寧に設計している人はこの構造をすでに実践しているどれだけ丁寧に文脈を最初から持たせるかが、コストとアウトプットの両方に出てくる

東大ClaudeCode研究所

214,791 次观看 • 2 个月前

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

yachimat - AI Short Anime

21,633 次观看 • 5 个月前

AIだけで構築したVRChatワールドを公開しました 1か月前、Unityを何も知らない自分がAIで作った試作ワールドを投稿したところ、海外の一部の方から「AIスロップで低品質ワールドが増える」「指示しただけで、お前の創作ではない」「見つけたら通報する」とまで言われましたお待たせしましたあれから約1か月、今度は試作ではなく実際に公開しました現時点で、3200 Visits、570 Favoritesですもちろんこれを「自分が手作業で作った」とは言わないです Unity上の構築はClaudeとCodexに任せましたでも、何を作らせるか何を削るかどこを直すかどこで完成にするかそれを決めたのは自分です低品質ワールドを増やすのはAIではなく、品質を確かめずに公開する人間です 1か月前に「AIスロップ」と断定した人は、実際にワールドに入って同じことが言えるか確かめてくださいワールドリンクはリプに貼ります👇

AIだけで構築したVRChatワールドを公開しました 1か月前、Unityを何も知らない自分がAIで作った試作ワールドを投稿したところ、海外の一部の方から「AIスロップで低品質ワールドが増える」「指示しただけで、お前の創作ではない」「見つけたら通報する」とまで言われましたお待たせしましたあれから約1か月、今度は試作ではなく実際に公開しました現時点で、3200 Visits、570 Favoritesですもちろんこれを「自分が手作業で作った」とは言わないです Unity上の構築はClaudeとCodexに任せましたでも、何を作らせるか何を削るかどこを直すかどこで完成にするかそれを決めたのは自分です低品質ワールドを増やすのはAIではなく、品質を確かめずに公開する人間です 1か月前に「AIスロップ」と断定した人は、実際にワールドに入って同じことが言えるか確かめてくださいワールドリンクはリプに貼ります👇

ミスターVR / Mr.VR🕶

505,603 次观看 • 1 个月前

【投げ技における打ち込みと実戦の違いについて】打ち込みは技の『崩し』、『つくり』、『かけ』の練習と定義されています。しかし実戦では相手は力を入れて、動きに反応するので、打ち込みのように『崩し』を技の一連の動作として行うことは難しいです。そのため実戦では動きの中で、相手の反応や重心移動を利用して、技に入る前にはすでに相手を崩していることがほとんどです。(内股の場合は重心が前にある、もしくは前傾している) つまり打ち込みで使われる『崩し』の部分は省略されて、『つくり』と『かけ』のみが行われます。この乖離が実戦で打ち込みのように意識して技に入っても、うまくいかない原因だと考えました。しかし単に実戦と同じ形で、自然体で脱力した相手に『崩し』を省略した打ち込みをするのではなく、組手の状況、相手の状態、相手との位置関係など様々な課題に応じてシチュエーションを設定し、相手を崩してから打ち込みや投げ込みを行う約束練習をしてみるといいかもしれません。

【投げ技における打ち込みと実戦の違いについて】打ち込みは技の『崩し』、『つくり』、『かけ』の練習と定義されています。しかし実戦では相手は力を入れて、動きに反応するので、打ち込みのように『崩し』を技の一連の動作として行うことは難しいです。そのため実戦では動きの中で、相手の反応や重心移動を利用して、技に入る前にはすでに相手を崩していることがほとんどです。(内股の場合は重心が前にある、もしくは前傾している) つまり打ち込みで使われる『崩し』の部分は省略されて、『つくり』と『かけ』のみが行われます。この乖離が実戦で打ち込みのように意識して技に入っても、うまくいかない原因だと考えました。しかし単に実戦と同じ形で、自然体で脱力した相手に『崩し』を省略した打ち込みをするのではなく、組手の状況、相手の状態、相手との位置関係など様々な課題に応じてシチュエーションを設定し、相手を崩してから打ち込みや投げ込みを行う約束練習をしてみるといいかもしれません。

原沢久喜/Hisayoshi_Harasawa

12,707 次观看 • 1 年前

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」

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 次观看 • 1 个月前

【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】

【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 次观看 • 8 个月前

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」

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 次观看 • 9 个月前

【本をそのままデータ化できるAIアプリ】市役所から分厚い資料の冊子を渡されたのですが、「全部読むのは大変だな…」と思っていました。そんな時、「vFlat Scan」というスマホアプリがすごく役立ちました！使い方はとても簡単で、本を開いてスマホで撮影するだけです。2ページずつきれいにスキャンでき、さらにAIが文字を自動で読み取り、読みやすく補正してくれるんです。読み取ったデータはPDFやWordのファイルにして保存できるので、文字入力の手間が省けてとても便利です。アプリは月額500円ですが、一度だけ使いたい場合はすぐ解約すればOKです。ワンコインで手軽に作業効率がアップするので、とても画期的なアプリですね。ちなみに、このPDFをGoogleの「NotebookLM」にアップロードすると、資料の内容をAIが理解して質問にも答えてくれるという便利機能もありました（余談ですが、これもかなり便利です）。

【本をそのままデータ化できるAIアプリ】市役所から分厚い資料の冊子を渡されたのですが、「全部読むのは大変だな…」と思っていました。そんな時、「vFlat Scan」というスマホアプリがすごく役立ちました！使い方はとても簡単で、本を開いてスマホで撮影するだけです。2ページずつきれいにスキャンでき、さらにAIが文字を自動で読み取り、読みやすく補正してくれるんです。読み取ったデータはPDFやWordのファイルにして保存できるので、文字入力の手間が省けてとても便利です。アプリは月額500円ですが、一度だけ使いたい場合はすぐ解約すればOKです。ワンコインで手軽に作業効率がアップするので、とても画期的なアプリですね。ちなみに、このPDFをGoogleの「NotebookLM」にアップロードすると、資料の内容をAIが理解して質問にも答えてくれるという便利機能もありました（余談ですが、これもかなり便利です）。

エクセル兄さん(たてばやし淳)@9万部「生成AI最速仕事術」

135,544 次观看 • 1 年前

「自衛のタメなら、民間人を殺しても良い」とドイツが声高に唱え続けたことで、どれだけの人が実際に殺されていると思っているのですか？今もドイツの武器と支持が、ジェノサイドを起こしてるのですよ。本当に理解している？恥を知れ。行動しろ！

「自衛のタメなら、民間人を殺しても良い」とドイツが声高に唱え続けたことで、どれだけの人が実際に殺されていると思っているのですか？今もドイツの武器と支持が、ジェノサイドを起こしてるのですよ。本当に理解している？恥を知れ。行動しろ！

Akira

228,745 次观看 • 1 年前

もしかすると、全力を尽くしたところで、挫折が待っているかもしれない。でもひょっとすると、すべてを懸けてすべてを手にするかもしれない。踏み出してみれば、分かるから。Just Do It.

もしかすると、全力を尽くしたところで、挫折が待っているかもしれない。でもひょっとすると、すべてを懸けてすべてを手にするかもしれない。踏み出してみれば、分かるから。Just Do It.

Nike Japan

38,959,130 次观看 • 11 个月前

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」

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 次观看 • 6 个月前

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」

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 次观看 • 3 个月前

【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！ 🔁

【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 次观看 • 1 个月前

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」

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」

Tsubame

21,189 次观看 • 9 个月前

26歳になりました！！！ 20代折り返しですが、まだまだ体力つけて、そしてみんなで競技かるたを楽しみたいです！すでにいろんなことがありましが、支えてくださる皆さんのおかげで、幸せな時間を過ごせてます😌 26歳はもっと強く、もっと面白く、もっと競技かるたの魅力を届けられる年にします🔥

26歳になりました！！！ 20代折り返しですが、まだまだ体力つけて、そしてみんなで競技かるたを楽しみたいです！すでにいろんなことがありましが、支えてくださる皆さんのおかげで、幸せな時間を過ごせてます😌 26歳はもっと強く、もっと面白く、もっと競技かるたの魅力を届けられる年にします🔥

yuse

13,800 次观看 • 3 个月前

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」

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

15,287 次观看 • 4 个月前