岸田、増税してすみません。 @kishidapoikatu @snowzettai 何言うてんねん。建築の営業マンは売れてたら4000万くらいあるし、売れてない奴でも1000万くらいあるし、アベレージ1800万くらいあるわ。 あと使えない職人は干されて廃業ですわ！ 2025-11-01 20:09:45 ゆーさく @tultukomisenmon @snowzettai @EJMLhugNOXclSAM 若い時の短いスパンで見ると確かにそうなる、管理職になりたがらない若者も同じく「残業がついた方が手取りが大きい」と言う、 40を過ぎた頃に顕著に現れる年収の差と仕事量の差を受け入れるかどうかで決まると思う、 2025-11-02 01:08:57
ちょっと前の Kyoto Tech Talk #8 というイベントで「AIに実況させる」という発表をしたので、もうちょっと詳細な情報も補足しつつ紹介します。 AIに実況させる / AI Streamer - Speaker Deck きっかけ 対戦ゲーム（ポケモンSVランクバトル）の上達につなげたい気持ちで激安USBキャプチャボードを入手してプレイを録画できるようになったのがけっこう前のこと。録画に使うOBSをちょっと設定すれば配信までできることがわかったので試しに配信をしてみると、だんだん実況風のことをしたくなってくるもので、プログラムでゲーム画面の分析をしつつ、コメントをAIに生成させて立ち絵とともに音声化するだけでなんだかそれっぽく、こちらのほうが楽しくなってくる。 最初は全部まとめてひとつのプロジェクトとして作っていたのだけど、ゲーム特有の分析から離れた「コメント生成＋立ち絵＋音声
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LLMは「226-68=」のようなプロンプトを与えると「158」と計算してくれますが、この計算は我々が想像するよりも奇妙な方法で行っていることを紹介します [Nikankin+ICLR 2025]。 まずは前提条件を確認します。思考の連鎖は使わず、「226-68=」のようなプロンプトに対して「158」のように答えを直接出力する場合を考えます。 一例として Llama3-8B を考えます。Llama3 のトークナイザは 0 から 1000 までの数に 1 つのトークンを割り当てるので、「226-68=」を入力すると、次のトークン「158」が「0」「1」...「157」「158」「159」...「1000」などのトークンの中から、最も確率が高いものとして選ばれます。 ヤニフ・ニカンキンらの発見 [Nikankin+ICLR 2025] は、Llama3-8B は答えや入力についての粗い条件を多
「漫画好き」で知られる小野田紀美クールジャパン戦略担当相は24日の記者会見で、アニメや漫画で最近の好きな作品や過去に感銘を受けた作品を問われ、回答を避けた。 質問を受けた小野田氏は苦笑いを浮かべ、「非常に難しくて、私自身はそういう業界にいたこともあって、たくさん挙げるものはある」と述べ、過去にはX（旧ツイッター）や同じ趣味を持つ仲間に向けたインターネット番組で発信していたと説明した。 一方で、自身について「だいぶ、嫌われている人間でもある」との認識を示し、「小野田が好きだということで、その作品を好きな人で、嫌な思いをする人もいると思う」と配慮をみせた。「最近、報道などで、過去の私のつぶやきや番組をおもしろおかしく一般の世間様に向けて公表されてしまうことで、嫌な思いをしている同じ番組や同じキャラクターのファンもいると耳に入っている」とも語った。 その上で「思いはあるが、それは公的な場ではなく
これはなに？ Xでも絶賛しましたが、Anthropicが発表した "Writing effective tools for agents — with agents" という記事が素晴らしい内容でした。 その中でも特に「Principles for writing effective tools (効果的なツールを作成するための原則)」のセクションが実践的な内容だったので、AIエージェント向けツールを実装するときの社内ガイドラインとしても使えるように抜き出して簡潔にまとめてみました。 以下の5つの原則としてまとめてあります。 AIの特性に合わせたツール設計をしよう ツール名を体系的に整理しよう AIが理解しやすい情報を返そう トークン効率を最適化しよう ツール説明文のPromptingをしよう かなり意訳しているので間違いと思われるところがあれば教えてください🙏 (元記事も読んでいただき
和田 英一 （IIJ技術研究所 顧問） 1970年頃から計算機科学科や情報工学科が次々と誕生した．プログラミング言語やBNF，コンパイラ，yaccやlexなどを教え，学科では中，小型の計算機，研究室ではミニコンで実習した．海外には定員1,000名超の学科もあった．当時 森口繁一先生は「やがて計算機が増え，だれでもプログラムを書くようになり，計算機科学者は失業するから，別の専門も勉強しておくべきだ」と警告された．そのうちMacintoshのようなパソコンが出現．熱心なアマチュアならディスプレイに絵が描けた．そうこうするうちにラップトップの時代が到来．計算機はブラックボックスになって，メールの送受信，Webページの探索，執筆やプレゼン資料作成に使われだす．さらに同様な機能で小型なタブレットも登場．携帯電話は袖珍計算機へ変身した． ネットワークもアメリカのARPAネットが1970年頃に始まり，パ
本ガイドラインは、世の中のシステム開発プロジェクトのために無償で提供する。 ただし、掲載内容および利用に際して発生した問題、それに伴う損害については、フューチャー株式会社（以下、フューチャー）は一切の責務を負わないものとする。 また、掲載している情報は予告なく変更する場合があるため、あらかじめご了承いただきたい。 免責事項: 有志で作成したドキュメントである フューチャーには多様なプロジェクトが存在し、それぞれの状況に合わせて工夫された開発プロセスや高度な開発支援環境が存在する。本ガイドラインはフューチャーの全ての部署／プロジェクトで適用されているわけではなく、有志が観点を持ち寄って新たに整理したものである相容れない部分があればその領域を書き換えて利用することを想定している プロジェクト固有の背景や要件への配慮は、ガイドライン利用者が最終的に判断すること本ガイドラインに必ず従うことは求めて
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict 今AIによって起きてることは、擬似的な「能力の民主革命」で、「能力的富裕層」の財産に順強制的に高い税金がかかり、「能力の再分配」が発生してる状態。 「富裕層の財産没収して富を再分配して格差是正しろ」の「能力」バージョン。お金じゃなくて能力に対して、超金融課税みたいのが擬似発生してる。 クリエイターが、この交通事故的な現象にどう対処すべきか、どう生存戦略をとるべきかは2年ぐらいずっと課題 2025-10-02 08:43:39 深津 貴之 / THE GUILD @fladdict テック用語で言う、「XXの民主化」という単語は、ニュアンス的に民主主義というより、フランス革命やロシア革命に近い。民主的に物事を進めましょう… ではなくて集団Aが占有しているアセットXへのアクセス権が、準強制的に誰もがアクセス可能になる現象…という感じ。 2
アメリカの雇用統計が低迷しています。7月から8月にかけて新規雇用数も失業率も予想を下回っており、8月の失業率は4.3％まで悪化、この4年間で最悪となっています。コロナ禍後に回復した際の最低値3.5％（23年7月）と比較すると、悪化傾向は顕著です。 ●日本だけ給料が上がらない謎…その原因をはっきり示す4つのグラフ 通常ですと、このような雇用の悪化はダイレクトに景気後退と直結します。また株価の低迷を伴うことになります。トランプ政権がFRB（連邦準備制度理事会）に対して強く利下げを要求しているのは、そうした景気後退や株価の下落を防止しようという意図であり、それならばアメリカの政権としては特に変わったことをしているとは言えません。ですが、実際のところは景気がスローダウンしているかどうかは、良く分かっていないのです。というのは、株価は史上最高値圏にあって安定しているからです。 雇用統計の中で、特に悪
（国内編集部追記）App Storeにおけるアプリの説明は「たった一つの文章が、映画のワンシーン、短編アニメ、あるいは友人の動画のリミックスへと展開する」だ。 同アプリは、友人をフォローしてコンテンツを共有する点では一般的なSNSだが、流れるコンテンツはすべてAI生成になるという。「ボットが投稿するわけではなく、人間が投稿する。ただし中身はすべてAI生成だ」とOpenAIのThomas Dimson氏は配信で説明した。実際にその狙いどおりになるのか、あるいは生成AIの粗製乱造で埋め尽くされる別のSNSになるのかは、ふたを開けてみないとわからない。 最大の新機能のひとつが「Cameo」だ。自分や他人の顔をAI生成のシーンに差し込める。他人の肖像は、本人がCameoの公開を選択している場合に限って利用できる。さらに、OpenAIとしては初めて音声付きの動画生成にも対応し、今夏AIコミュニティを
拙著『深層ニューラルネットワークの高速化』が重版して第 2 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 深層ニューラルネットワークの高速化 (ML Systems) 作者:佐藤 竜馬技術評論社Amazon もはや恒例、重版に感謝して書き下ろし専門記事をお届けします。 本稿では、SNS などでもたびたび話題になるトランスフォーマーは RNN であるという話をします。本稿では単に形式的に包含性を指摘するだけでなく、トランスフォーマーと RNN はどの程度似ているのかや、そこから導かれる応用上の意味についても詳しくご紹介します。 本稿は『深層ニューラルネットワークの高速化』の第 6.3 節と第 7.2 節に基づいています。 過去回 拡散モデルと最適輸送（最適輸送第 5 刷） GNN の最新動向（グラフニューラルネットワーク第 3 刷） 深層学習で部分空間を扱うときは射影行列を考えるとよい（グラ
LLM の注意機構には色んな機能があることが分かっています。注意機構を分析することで、なぜ LLM は文脈内学習や思考の連鎖に成功し、ひいてはなぜ LLM が外挿に成功することがあるのかについての理解が得られます。本稿ではさまざまな種類の注意機構を観察することでこの問題をひも解きたいと思います。 目次 目次 基本的な考え方 文法ヘッド 注意の受け皿とレジスタトークン 逐次ヘッドと検索ヘッド 帰納ヘッド 関数ベクトル 反復ヘッド まとめ 基本的な考え方 LLM の多くは注意機構と多層パーセプトロン (MLP) を交互に積み上げたアーキテクチャを持ちます。各層は複数の注意機構をもち、それぞれの機構を注意ヘッドと呼びます。 注意機構の役割は 文脈内の検索 ルール・アルゴリズムの実現 です。文脈とはプロンプトと今までの出力のことで、これを踏まえて次トークン予測を行います。注意機構は文脈から次トーク
tl;dr Claude Sonnet 4.5 が発表されたよ コーディング性能はあらゆるモデルの中で一番高いよ ミスアライメントがすべてのモデルの中で最も低いよ Opus 4.1 と比べても全体的に性能が向上しているよ Claude Code が v 2.0.0 にアプデされたよ Claude Code にチェックポイント機能がついたよ（ESC x2 か /rewind） Claude Code SDK が Claude Agent SDK にリネームされたよ Claude for Chrome がウェイトリスト登録者全員に解放されたよ Claude API にコンテキスト管理のふたつの機能が追加されたよ Claude Sonnet 4.5 に既に対応済みのサービスをまとめたよ Claude Sonnet 4.5 の発表にともなって公開されたリソースが盛りだくさんで、迷子になりかけたので
2025年9月12日、漫画家の笠井スイさんが亡くなった。彼女とは雑誌「Fellows!」（のちの「ハルタ」）創刊時に同じ１号目から掲載された新人作家どうして、当時のFellows!は頻繁に作家を集めた合宿という名の漫画勉強・交流会を開いていたため、格別親しい間柄ではないものの面識はあった。私が「Fellows!」を去ってからは交流が途絶えていたのだが、近年コミティアの会場で再会し、あれやこれやの楽しい談笑をした矢先であった。本当に、本当に残念としか言いようがない。 前述の通り、笠井さんと私とは格別親しい間柄ではなく、また彼女については妻である沖乃さんがnoteに追悼文を書かれているので、まずはそちらに目を通していただきたい。ただ、あまり関わりのなかった外様の人間から見た話というのも、笠井さんを形作る想い出の一部であり、私を含めた彼女の死を悼む多くの人たちにとっては、もう少しだけ彼女について
It turns out we've all been using MCP wrong. Most agents today use MCP by directly exposing the "tools" to the LLM. We tried something different: Convert the MCP tools into a TypeScript API, and then ask an LLM to write code that calls that API. The results are striking: We found agents are able to handle many more tools, and more complex tools, when those tools are presented as a TypeScript API r
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