Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

Xで話題のClaude Codeとtmuxの連携。 これにより、AIを一つの"チーム"のように機能させる、一歩先の体験ができます。 ・CEOがManagerに指示を出し ・Managaerがタスクを分解して、Devに割り振り ・Devがタスクを実行する この次世代のClaude Code活用法について解説した記事はスレッドに👇

144,650 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

2 Yorum

ChatGPT研究所 profil fotoğrafı
ChatGPT研究所1 yıl önce

解説記事はこちら👇

ChatGPT研究所 profil fotoğrafı
ChatGPT研究所1 yıl önce

話題の発端となった元木さん(神威/KAMUI)のツイートはこちら👇

Benzer Videolar

【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 • 15 gün 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

12,563 görüntüleme • 1 ay önce

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

93,869 görüntüleme • 7 ay önce

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。 ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。 では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。 その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。 多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

Tsubame

53,695 görüntüleme • 8 ay önce

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 görüntüleme • 1 yıl önce

元鈑金塗装職人であり、塗装士技術検定2級を持つプロフェッショナルによる泡洗車術の解説です。これは、塗装のスプレーガンの技術を応用し、車体全体に均一かつ美しく泡を吹き付けるための高度なテクニックです。 1. 目線を合わせる •吹き付ける部分に対して目線をしっかりと合わせ、距離や角度を正確に確認します。こうすることで、泡が均一に乗りやすくなり、ムラなく仕上がります。 2. 角度の微調整 •車体の曲面(Rやプレスライン)に合わせてスプレーの角度を細かく調整します。角度が適切であれば、泡がしっかりと密着し、隅々までカバーすることができます。この微調整が、特に複雑な形状のパネルでは大切です。 3. 重ね塗り •吹き付けたラインの半分程度を次のラインが重なるようにしながら進めていきます。こうすることで、泡が均一に重なり合い、ムラのない仕上がりを実現します。まるで塗装の層を重ねるように、丁寧に進めることがポイントです。 4. 両端でのスナップ •スプレーガンを移動させる際、吹き付けの両端で手首を軽くスナップさせて泡を少し払うようにします。これにより、泡の吹き終わりがスムーズで、吹き付けの始まりと終わりにムラができにくくなります。特に泡が溜まりやすい箇所に対して効果的です。 まとめ この技術は、鈑金塗装でのスプレーガンの使い方と全く同じです。洗車においても、均一で美しい仕上がりを求めるならば、このようなプロフェッショナルな手法を取り入れることで、まるで塗装面を丁寧に仕上げるかのように泡を乗せることができます。

洗車グッズKYOTO DETAIL《公式》京都ディティール

28,159 görüntüleme • 1 yıl önce