そーす🍒✨

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@nullptr_soos

ゲームクランGV オーナー / Vspo箱推し /日常の呟きもアリ / 無言フォロー多 / 【最高の相棒: @kanari123noob】

GVの親玉(?) Beigetreten Mayıs 2025
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Angehefteter Tweet
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
再掲シマス @OtakuSelfie_vsp 鍵垢です〜 あんまり厳選はないけど色々と内容酷いので自己責任で( 写真垢と最奥は鍵にあるので貼りません(
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
@rara_VSPOfan てかそもそも浮動小数点の誤差考えたら絶対に使うべきじゃない()
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ファナ🌽🍒✨
@nullptr_soos うま、、、、いけど 家特定してまで来てくれるのか、、(そうだ!)おっと誰か来たようだ
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
@suu__x_ すぅちゃん! こちらこそ反応ありがとうね!
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
えぺ めっちゃ火力出て最強なんじゃないかと思うくらい強い日と ほんまにお前ダイヤなん?ww 弱すぎるやろwww って日がある 最近は後者が多くて萎えてる
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The Math Flow
The Math Flow@TheMathFlow·
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ZXX
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
そういや一応書いたんだけどさ 字汚すぎて笑えん
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
プログラマーはマイクロソフトをマイクソソフトと言います
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るん(룬룬)
るん(룬룬)@runrun_TNTM·
先生、ミスターグリーンアップルやめてね笑笑
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やねうら王
やねうら王@yaneuraou·
AIに巨大なプログラムを書かせているとき、本質的なのは「AIが1秒あたり何行書けるか」ではない。実際に効いてくるのは、コード量が増えるにつれて、開発オーバーヘッドがどうスケールするかである。 AIが素で単位時間あたり一定量aのコードを書けるとしても、実開発ではコンパイル、テスト、デバッグ、調査、影響範囲の確認といったオーバーヘッドが必ず乗る。問題は、そのオーバーヘッドがその時点tでのコード全体量C(t)に対してどう増えるかだ。 単純化すると、以下の二つのケースがある。 1. オーバーヘッドが C にほぼ比例するケース 2. オーバーヘッドが log C 程度に抑えられるケース コンパイル時間は、フルビルドだと1.に近い。 原因の切り分けが二分探索的に進められる種類のデバッグでは、2.に近い。 1.と2.のケースにおいてC(t)が時間tに対してどのように増加するか計算してみたのが添付図だ。 結論としては、 1.は、C(t)は√tに比例するので、コードを10倍にしようと思うと100倍の時間が必要。 2.は、C(t)はtに対してかなり直線に近い増え方をする。 である。 言うまでもなく1.と2.とは雲泥の差である。ソフトウェア工学のかなりの部分は、1.の世界をいかに2.に近づけるかという試みだったとも言える。 コードを書くときの認知的・構造的オーバーヘッドも、放っておけば前者に寄りやすい。しかし、モジュール分割、関数分割、クラス分割、依存の局所化、テスト単位の分離をきちんと行えば、そのコストを後者に近づけられる。そうなるようにプログラミング言語やモジュール機構、テスト手法、設計原則は発展してきたわけであり、マイクロサービスやクリーンアーキテクチャも、その文脈で理解できる。 AI時代になると、この問題はむしろ先鋭化する。AIはコードそのものを書く速度が高いぶん、設計や検証のオーバーヘッドの悪さが、以前よりはっきり露呈するからだ。 設計が悪く、影響範囲が広く、テスト単位が粗く、どこが壊れたのかを絞れない構造になっていると、1.に近づく。すると、せっかくの生成速度がオーバーヘッドに食われる。 だから、今後AIで巨大なプログラムを開発するエンジニアに強く求められるのは、単にプロンプトがうまいことではない。 システムを分割し、影響範囲を閉じ込め、検証単位を細かく設計して、開発全体のスケーリング則そのものを改善する能力だと思う。
やねうら王 tweet media
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
@yume_sknb 弱すぎて負のイメージついて余計に勝ちのビジョン見えないっていう悲しみ
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
今日もシージしたい(え えぺやれって? なんですかそのゲーム😅
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そーす🍒✨@nullptr_soos·
@yume_sknb いやー… まぁカスタム近いからメンバーとやらないといけないんですけどねぇ…
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