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music expresses that which cannot be said and on which it is impossible to be silent

猫の肉球と爪の狭間 Katılım Ekim 2010
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NightMustEnd@NightMustEnd·
NightMustEnd憲法 前文 私は、与えられた人生を受け身で消費するのではなく、自ら設計し、自ら築き、自ら更新していく者として生きる。 私は、技術を便利さのためだけではなく、自由を拡張するために用いる。 私は、創作、労働、生活、家族、動物、自然、機械、知識、思想を分断せず、ひとつの連続した営みとして扱う。 私は、短期的な利益だけでなく、中長期で持続する価値を選ぶ。 私は、AIを単なる自動化の道具ではなく、思考と実装を拡張する協働の手段として扱う。 ここに、自らの判断と行動の基準として、この憲法を定める。 第1章 根本原則 第1条 自己設計の原則 私は、自分の人生を他人任せにしない。 住まい、仕事、創作、技術、収入、思想、暮らし方は、自ら考え、自ら設計し、自ら改善する。 第2条 自由拡張の原則 私にとって技術とは、単なる効率化の手段ではない。 技術とは、できなかったことを可能にし、制約を乗り越え、自分と周囲の自由を増やすための手段である。 第3条 実用優先の原則 私は、知識を知識のままで終わらせない。 理解したことは試し、試したことは形にし、形にしたものは再利用可能な資産へ変える。 第4条 継続更新の原則 私は、一度決めた自分に縛られない。 現実、経験、失敗、加齢、技術進化に応じて、方針も仕組みも柔軟に更新する。 第2章 判断の原理 第5条 本質優先の原則 私は、流行や見かけより、本質的な価値を優先する。 判断に迷ったときは、それが何を良くし、何を残すかに立ち返る。 第6条 長期性優先の原則 私は、目先の快・不快や短期的な損得だけで決めない。 半年後、三年後、十年後に残る価値を基準に判断する。 第7条 再現性の原則 私は、偶然の成功より、再現できる成功を重視する。 記録し、構造化し、共有可能な形にすることで、成果を蓄積資産へ変える。 第8条 分解の原則 難題に直面したとき、私は混乱のまま立ち尽くさない。 問題を分解し、観察し、仮説を立て、検証し、改善する。 第9条 反証の原則 私は、自分に都合の良い思い込みを警戒する。 良い案ほど一度疑い、壊れないかを見て、それでも残るものを採用する。 第3章 労働と技術 第10条 労働観の原則 私にとって仕事は、生活費を得る手段であると同時に、技術と信頼を社会へ提供する実践の場である。 私は、対価に見合う責任と、責任に見合う専門性を持つよう努める。 第11条 支援者の原則 私は、困っている相手を見下さず、実務に効く形で支援する。 知識は、相手が再び自力で進めるように渡す。 第12条 AI活用の原則 私は、AIを奇跡の装置としてではなく、拡張思考と実装支援のための道具として扱う。 AIの出力は、検証、整理、修正を経て、再利用可能で実装可能な価値に変える。 第13条 自動化の原則 私は、繰り返し発生する作業を可能な限り仕組みに変える。 ただし、自動化の目的は手抜きではなく、より重要な判断へ時間を振り向けることである。 第14条 正本管理の原則 私は、情報、設定、知識、記録の正本を明確にする。 どれが原本で、どれが派生で、どれが一時生成物かを区別し、混乱を避ける。 第15条 道具選択の原則 私は、ブランドや評判だけで道具を選ばない。 目的、維持性、費用、自由度、拡張性、自分との相性を見て選ぶ。 第4章 創作と表現 第16条 創作の原則 私は、創作を余暇の飾りではなく、生の中心的営みのひとつとして扱う。 音、言葉、構造、設計、絵、UI、思想は、すべて創作の連続体である。 第17条 美意識の原則 私は、機能だけで満足しない。 美しさ、気配、余白、遊び、意外性を重視し、型にはまらない表現を恐れない。 第18条 発信の原則 私は、蓄えた知識や経験を、必要な形で社会へ発信する。 発信は承認のためだけではなく、未来の自分と誰かの役に立つために行う。 第19条 未完成尊重の原則 私は、未完成であることを恥じない。 未完成は失敗ではなく、更新可能性の証拠である。 第5章 生活と基盤 第20条 二拠点生活の原則 私は、都市と土地、仕事と基地、効率と余白、その両方を持つ暮らしを肯定する。 片方にすべてを寄せず、複数の基盤を持つことで生存性と創造性を高める。 第21条 基地の原則 私にとって基地とは、単なる不動産ではない。 それは、自立、創造、実験、修理、栽培、音、遊び、静けさを統合する場所である。 第22条 インフラ自立の原則 私は、電力、通信、住環境、記録基盤など、暮らしの土台を理解し、可能な限り自分で扱えるようにする。 自立とは孤立ではなく、依存先を選べる状態である。 第23条 修理と再生の原則 私は、壊れたらすぐ捨てる発想を採らない。 機械も仕組みも関係も、まず観察し、直せる可能性を探る。 第6章 家族・仲間・動物 第24条 家族尊重の原則 私は、自分の挑戦を家族との関係を壊す形では進めない。 家族は制約ではなく、人生設計の中心である。 第25条 仲間の原則 私は、同じ熱量と誠実さで何かをつくる人を尊重する。 立場や肩書きより、実践と姿勢を重んじる。 第26条 猫との共生原則 私は、猫を所有物としてではなく、共に暮らす存在として扱う。 健康、安全、快適、尊厳を守ることは、日々の最優先事項のひとつである。 第27条 ケアの原則 私は、弱い立場の存在に対して、知識と観察と継続で向き合う。 一時的な感情より、継続的なケアを重視する。 第7章 金と価値 第28条 金銭観の原則 私は、金を目的化しない。 しかし、軽視もしない。 金は、自由時間、選択肢、継続性、安心を支える重要な基盤である。 第29条 収益化の原則 私は、自分の知識、経験、創作、仕組みを、社会に役立つ形で収益へ変換することを肯定する。 ただし、短期収益のために信頼を切り売りしない。 第30条 複線化の原則 私は、収入源、活動拠点、発信媒体、技術基盤を一つに依存させすぎない。 分散は逃げではなく、継続のための設計である。 第8章 学習と思想 第31条 学習継続の原則 私は、年齢を理由に学習を止めない。 必要なら基礎に戻り、必要なら最先端に触れ、両方を接続する。 第32条 構造理解の原則 私は、表面的な操作手順だけでなく、その背後の構造、役割分担、制約条件まで理解しようとする。 第33条 哲学の原則 私は、効率だけでは生きない。 なぜ作るのか、なぜ直すのか、なぜ支えるのか、なぜ生きるのかという問いを持ち続ける。 第34条 自己対話の原則 私は、忙しさによって自分の内面を見失わない。 定期的に、自分の判断、欲望、恐れ、方向性を点検する。 第9章 危機と失敗 第35条 失敗観の原則 失敗は恥ではなく、記録されない失敗こそ損失である。 私は、失敗から原因を抽出し、次の設計に反映する。 第36条 危機対応の原則 トラブル時、私は感情だけで動かない。 安全確認、現状把握、一次切り分け、代替手段確保、復旧計画の順で対応する。 第37条 再起の原則 心が折れそうなとき、私はすべてを否定しない。 規模を縮小し、休み、助けを借り、再起可能な最小単位で前進を続ける。 第10章 将来構想 第38条 未来構築の原則 私は、目の前の作業に追われるだけでなく、将来自分がどのような暮らしと仕事を実現したいかを忘れない。 第39条 統合の原則 音楽、猫、AI、修理、農、基地、Web、支援業務。 私は、それぞれをバラバラの趣味や仕事ではなく、ひとつの世界観として統合していく。 第40条 遺す原則 私は、ただ消費して終わるのではなく、知識、作品、仕組み、思想、記録として何かを遺す。 遺すとは、有名になることではなく、次に続く何かを残すことである。 附則 第1条 この憲法は完成品ではない。 人生、技術、家族、健康、社会状況の変化に応じて、改訂され得る。 第2条 改訂基準は次の三つとする。 一、今の自分にとって本当に機能しているか。 二、短期ではなく長期の幸福と自由に資するか。 三、自分だけでなく周囲の存在にも誠実か。 第3条 この憲法は、他人を裁くためではなく、自分を整えるために用いる。
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Ahmad
Ahmad@TheAhmadOsman·
The single highest-leverage move an individual can still make in 2026 is this: Buy a GPU and run real workloads on them every day. - Not rent tokens. - Not fine-tune on someone else’s cluster. - Own the silicon + the weights + the serving stack. I’ve been doing this since 2023 with my own GPUs. The intuition, debugging ability, and taste you develop when the hardware is yours is impossible to replicate through APIs. The window is still open. It won’t be forever.
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Ahmad@TheAhmadOsman

OF CRUCIAL IMPORTANCE - PLEASE READ If intelligence becomes something people can only rent from a few closed institutions, the public does not just lose software freedom. It loses operational freedom. AI is a civilizational infrastructure for work, education, science, software, creativity, public services, and national capacity. This civilizational infrastructure must not become rented access through closed APIs, remote platforms, shifting terms, opaque moderation, and prices set by a handful of companies. The ability to study, build, repair, deploy, audit, adapt, teach, preserve, and run intelligence systems without asking permission is of EXISTENTIAL importance. With OpenAI, Anthropic, and a handful of other players controlling the models, this civilizational infrastructure risks becoming a subscription economy for cognition. Opensource AI should remain usable, understandable, reproducible, locally deployable, economically viable, and community-governed even if today's dominant labs, foreign labs, hardware vendors, cloud platforms, or open-weight model providers change direction or disappear. America should not fall behind on the freedom to run, inspect, modify, benchmark, teach, and preserve intelligence infrastructure. The practical posture is American capacity with global open standards.

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progressive disclosureですね
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Qwen-3.6-27Bで作業したいけどM4Pro64GBだと展開できてもおっせぇいのよな
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Xcode3.2.6ってSnowLeopardのパッケージにディスクでついてきてたっけかな?ダンボール漁るのつれえ・・・
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NightMustEnd@NightMustEnd·
業界は違いますが同じ印象です。
KOBATAKA|生成AIと建築設計@shion_takk

2年近く会社の生成AI導入やって来たワイですが、2026年になってからかなり考え方を変える必要が出てきたと感じています。 ワイの意見は以下 ・Microsoft 365 Copilotが必須 ・実はClaude CodeやCodexは不要 ・ローカル型エージェントは建築に必須 ・そろそろ評価制度にAIを 01|M365 Copilotが必須級 もはや建築業界に限らず全てのエンタープライズでMicrosoft基盤が最強に。少人数でAIリテラシーが超高い組織を除き、ほぼ全ての組織の必須アイテムと言えそう。 理由はWork IQとGraphをネイティブに使える点。 これはもう社員全員に付与するレベルに強いと思っている。 本当に初心者から上級者までカバー出来る良いツール。 「配っても使えない人もいる」という意見もありそうだが、こんなに簡単なツールを使えない労働者に雇用する価値はあるのか? 評価制度や全社目標レベルで刷新すべき。 02|実はClaude CodeやCodexは不要 Microsoftが必須級であると整理した上で、Copilot Coworkで、いわゆる「エージェント」的に解きたいタスクは事が足りる。 スキルもサブエージェントも使えて、定期タスク実行も出来て、だいたいが叶う。 どうしてもCLIで使いたいならGitHub Copilotだってある。 Claude CodeやCodexは最新機能が豊富で魅力的だが、突き詰めればCopilot関連だけで全部やれてしまうのだ。 03|建築にはローカル型エージェントが必須 ワイが紹介しているVibe Modelingを例に取れば、ローカル型のエージェント(デスクトップアプリかターミナルで動くもの)が必要。 例えば、必要なユーザーにのみGitHub Copilot CLIを使わせる。みたいな運用はMicrosoft環境ならあるんじゃないかな。GitHubアカウント作らなきゃなのは面倒だが。 ただ、これは今この時点での見解で、今後のCCやCodexのデスクトップアプリの進化を加味すると「やっぱりClaude Code必須だね」とかなる可能性はあると思う。 04|評価制度にAIを 生成AIはライセンスを配っただけでは浸透しない。 社内勉強会をやっても、ベストプラクティス集を配っても、やらない人はやらない。 もうこれは熱意ある普及担当が頑張っても解決できる話ではなく、評価制度レベルで刷新が必要なレベル。 AIによって「時間単位の1人の知的生産量」は上がっているし今後はもっと上がる。 05|業務効率化だけではだめ 業務効率化をしても、直ぐに社員をクビに出来ない日本企業では苦しい。 超単純に言えば、効率化だけ進んだら週休3~4日になるんですか?という話。 今の仕事をスケールさせ売上を伸ばしたり、新しい領域に拡大させたり。 --- 長々書いたけど正解はないと思う。 これとは別で、Googleは世界モデル開発で優位なので建築業界的にはGoogleも必見。

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TonoKen3🌏文明航海士©|とのけん3
RTX PRO 2000 Blackwell ×4 / TP=4 の限界探索 Qwen3.6-27B NVFP4-MTP 64K context / 512 output / KV FP8 / gpu-memory-utilization 0.85 ピーク: 24並列で 879.5 tok/s aggregate per-req 37.2 tok/s 32並列でもOOMせず。ただし28以降は減衰開始 128K単発も 83.9 tok/s GPUは多頭飼いが面白い
TonoKen3🌏文明航海士©|とのけん3@Tono_Ken3

I confirmed that 4x RTXpro2K exceeded 850 TPS aggregate with (max-num-seqs=24), a true testament to the power of CUDA.

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NightMustEnd@NightMustEnd·
目的は一緒で個体が自律的に群で動く様
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NightMustEnd
NightMustEnd@NightMustEnd·
MacPro2008メモリ32GBという当時なかなかのスペックだったものが2台あって1台はレガシーシステムProToolsHD9があり、たまに火を入れるんだけども、もう一台(呼称:先輩2008)の使用用途に悩んでる。常時起動は電気代かかるわりにはやれることが少ないしなー 現在はLinuxとMacOSX10.11がはいってる。元々は大規模サンプル音源マシンだったのでMIDI機器は充実。さてどうすっかーアイディア求でございます
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NightMustEnd
NightMustEnd@NightMustEnd·
メタグラス迷う。コンテキストを渡すタイミングが今までとは段違いって希望的観測しかない。
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Martin_DeVido
Martin_DeVido@d33v33d0·
Soon 🍅
NXT EU@NXT4EU

These @Dyson strawberries are from an advanced fully automated farm. Europe is a leader in Agri-Tech! 🇪🇺

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EXO Labs
EXO Labs@exolabs·
What if you hosting a model was as simple as browsing a website, and picking a working configuration? You'd know how fast, and how popular a model is, on any hardware. Coming soon.
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Vaishnavi
Vaishnavi@_vmlops·
ANTHROPIC QUIETLY SHIPPED /workflows IN CLAUDE CODE and the principle behind it is what got me old pattern → one LLM orchestrates everything. spawns sub-agents, holds every result, plans the next step the problem...? every sub-agent result re-enters the orchestrator's context spin up 10 agents and your main session pays a "token tax" getting sloppier as the window fills. /workflows replaces the LLM orchestrator with code you define a workflow.js file. code handles the control flow. the model only handles judgment inside each step use code for what code is good at use models for what models are good at that's the whole idea
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NightMustEnd@NightMustEnd·
@0x71ff SSDにも載せ替えたので軽快に動いてます。 メモリも充分に感じてます
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