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Claude Codeのコンテキストは1セッションの間にどう動くのか。 自分用に、CLAUDE.md・Rules・Skills・Subagents・Hooksがいつ読み込まれ、コンパクションで何が残り何が消えるかを見られるシミュレーターを作りました。 興味ある方は見てみてください。コメントにURL入れてます。

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スプライトを使用したゲーム機の特徴に、スプライトが横並びになるとチラつくというのがある、というか、そういう風に言われている。実際は、チラついたりはせず問答無用に消える。でも、それじゃ本当に見えなくなってしまって困るので、消えてしまうスプライトを入れ替えることで「これなら何となく見えるでしょ?」という状況を作るというテクニックがあって、これがチラついて見えるのと、大抵のゲームに実装されていたので、「スプライトが実装されている昔のゲーム機=チラつく」という言い方をされる。7、8年前くらいにUnityでファミコンの表示システムを再現してたんだけど、その時に作ったチラつきのテストをしている動画が出てきた。チラツキOFFだと、後方に並んでいるキャラが消えてしまっているのが分かると思う。チラツキONにすると、消えがかなり軽減されているのが分かる。「昔のゲーム機はメモリが足りないから、キャラがチラつくよね」みたいな言い方をされると、「そうじゃないんだよなぁ…メモリも関係ないんだよなぁ…」とか思ってしまう私であった。まあ、どうでもいい話だけどね。この表示システムは、キャラROMの内容を渡せば、それをテクスチャに変換して表示できるやつで、BGの変な仕様wも再現していて、スプライトもBGもちゃんとパレットチェンジもできて「よーし、何か作れるぞー」と思ってたら、忙しくなってしまって放置→どっかにいってしまった。別に2,3日あれば作れるけど、勿体ないことしたなーとたまに思い出す(笑)

あしながすぎおじさん

106,166 просмотров • 8 месяцев назад

すでに人間は共感力でAIに負けているが、人々はAIだと知らされると評価を下げてしまうという話。あなたはAIの優しさを受け入れますか。 アダム・グラント「私がこれまで読んだ中で特に興味深い実験があります。それは、テキストでの会話をしているとき、相手が人間かChatGPTかわからない状態で、 その後に『どれだけ自分のことを理解してもらえたか』『どれだけ話を聞いてもらえたか』『どのくらい共感やサポートを得られたか』を尋ねると、実は人間よりもAIからの共感やサポートの方が多く感じられるという結果が出ているものです。ただし、AIだと事前に知らされると、途端に評価は下がります。心理学者としてこの実験結果を見て、私はいくつか感じることがあります。一つは、AIが特別に共感能力に優れているというよりも、人間の共感能力がそもそも低いという可能性です。我々人間はしばしば『会話的ナルシシズム』に陥り、誰かが問題を語ったときに相手に寄り添うよりも、自分自身の経験に関連づけてしまう傾向があります。つまり、この結果は人間の共感力のベースラインが低いということを示している可能性があります。一方で、AIだと分かれば拒絶感が生まれるというこの反応も、AIをより人間的に、擬人化するにつれて、どのくらい長く続くのだろうかと疑問にも思います」 アルトマン「まず、一般的な概念として、人はAIが生み出したものを、AIだと知らされない間はむしろ好む傾向があり、AIだと知らされると途端に拒否感を示すという現象について話します。この現象は繰り返し確認されています。最近見た研究では、AIアートを最も嫌うと自己申告している人々でさえ、作品を匿名で見た場合、実際には人間の作品よりもAI作品をより多く選んでいることが明らかになっています。しかし、どれがAI作品でどれが人間の作品かを知らせた瞬間に、その評価は一変してしまうのです」

Tsubame

1,028,042 просмотров • 1 год назад

ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

Nathan's supporting team JPN

522,346 просмотров • 6 месяцев назад

Qwen3.8-27Bがでたのでシューティングゲームを作ってもらったのだけど、Claudeの作業ルールを読んで実装していて驚いた😊 4090一枚でQwen3.8-27B(Q4量子化)をllama.cppで動かして、opencodeから指示。全部ローカルで完結してるのでAPI代はもちろんゼロです。 ここまではまあ想定通りだったわけですが、ゲームを作る手順がかなり効率的だった🤔 自分がClaude用に書いてた作業ルール(CLAUDE.md)を、opencodeが勝手に読んでくれてた。 そこに「作業を始める時はまず知見ファイルを読め」と書いてあるので、Qwenがその通りに読みに行く。 さらに面白いのがここで、その知見ファイルは索引になっていて「ゲームを作る時はこれ、動画の時はこれ」と分岐が並んでる。 Qwenは索引を読んで、ゲーム制作用のファイルだけを自分で選んで開いてました。全部読むでも読まないでもなく、今回必要な分だけ。 これは指示してません。索引を渡しただけです。 で、出てきたコードに実際その知見が入ってた。HUDの更新を1箇所にまとめる書き方とか、数値を設定ファイルに集約するとか、前に自分がハマって書き残したやつ。 数字にするとこう。 ・最初の指示から最後のファイルまで15分 ・13ファイル/583行 ・生成速度38.2 tok/s(1回の返答で約15,000トークン書いてる) ・コンソールエラー0 ・タイトル→自機移動→弾→敵→当たり判定→スコア→ウェーブ進行まで動く ゲーム自体は素朴です。この前Grokに作ってもらったやつと比べるとコード量で1/5くらいだし、1回の返答で15,000トークン使うので64Kのコンテキストは4〜5往復で埋まる。作り込んでいく用途には向いてない。 それでも使い方は広がりそう。 なにより、自分が積んできた知見が別の道具でもそのまま使えるのはいいね。移植作業は一切せずにこれができるのは楽だ😊

LUTA@AI

15,127 просмотров • 25 дней назад

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

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