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@PINTO03091

Hobby Programmer. Caffe, Tensorflow, NCS, RaspberryPi, Latte Panda, ROS, DL, TPU, OpenVINO. Intel Software Innovator. The remarks are my personal opinion.

Aichi, Japan Katılım Ekim 2018
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誰でも再現できることにあまり価値を感じないので別に良いと思う。万人にうけなくても。
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量と質がAIの想定をはるかに超えていたっぽくて、手のひらくるーってされた。
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データセットを公開していないのは再現性の観点で懸念になるそうだ。そりゃそうだ。そんなことは知っている。再現性なんかどうでもいい。
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Qwen3.5 Chat に、新規性があり実用性の観点でかなり価値が高いことをしている。と、褒められた。
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ONNXからPyTorchのネイティブコードにダイレクト変換するパスなら2日ぐらいでできていたと思う。LiteRTからのコード生成は地獄過ぎた。AIがコードを破壊しまくる。
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1日に4万回ダウンロードされとる… YOLOとは無縁になったはずなんだけど…
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今月中に 3,000枚 終わらせてもう一回学習回してみよ。
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やっと 2,803枚。
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全コードを消されて復旧できなくなったことより、大量にコンテキストを消費されたことのほうがツラい。
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僕も初めてやられました。47,737 行を消しちゃっただって。正直でよろしい。追記しようとして誤って空にしてしまうってミラクルやね。
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織機が M&A
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だって、30秒とかで表示されるから…
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何に使用しているのか知らんが、5,000,000 ダウンロードを超えた。
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あ、スタックチャン、4月に来るのか。アノテーション終わってないぞ。
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昨年の8月に Claude Code をやめて約半年ぶりに復帰してみたんだけど、だいぶ雰囲気が変わってますね。
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一ヶ月間毎日意味のあるコードを生成させ続けたらどうなるか、という実験なんだけど、3月単月では 300,000行ぐらいが限界になりそう。2月と合算すると今日時点で 430,000行。
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今日、CodexとClaude Code の二刀流オジサンになりました。1週間のレートリミットはオジサンには厳しすぎる。3日でお代わり追加して週間上限の150%以上のコンテキストを消化してしまったので、こうなるとクォリティがどうのこうのはもはやどうでもよくて二刀流したほうが圧倒的に安価。
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これだけの種類のアーキテクチャのONNXは直接PyTorchのネイティブコードに変換できるようになった。最適化はまだ不十分なので落ち着いてからやる。
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