Sabitlenmiş Tweet
迫撃白虎
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Dual-Arm Bipedal #Robot Designed for High-Payload Logistics Operations
by @tweetciiiim
#EmergingTech #Technology #Innovation #Tech
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学校で政治の話をするな、に違和感を感じるのは確かにそうだが、学校でガチの政治の話し始めても相手選ばなきゃ｢うおっw｣になるだけとは思う
毎日新聞ニュース@mainichijpnews
「学校で政治の話をするな」に違和感 15歳記者が問う民主主義 mainichi.jp/20260501/k00/0…
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イラン原油、日量180万バレル行き場失う
nikkei.com/article/DGXZQO…
イランの貯蔵タンクは満杯となり、古いタンカーを活用した洋上貯留でしのいでいるとみられます。生産を一度止めると地層に水が入り込むなどの影響が出るため原油を採り続けるしかありません。
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イェ〜イ
League The k4sen@lolthek4sen
⚡️#LTK Season: Pandemonium 🔴𝐂𝐚𝐦𝐞𝐥𝐥𝐢𝐚 𝐂𝐫𝐨𝐰𝐧 >>> MASTERS TOP: Yutapon @yutapongo JG: しゃるる @syaruruuu MID: Recap @Recaplol1 ADC: Zerost @Zerost_s SUP: hetel @heteel >> CORE TOP: 狐白うる @kohaku_uru JG: k4sen @k4sen MID: AlphaAzur @AzurAlpha ADC: 龍巻ちせ @chise_tatsumaki SUP: 昏昏アリア @Aria_Konkon COACH: しゃるる > NEXT TOP: 巫神こん @mikami_kon JG: 樹つつき @tsutsukich MID: 多部杉るう @ruu_niku ADC: なぎさっち @Nagiponpoko SUP: No.1005 @No1005_W COACH: hetel #CCWIN #thek4sen
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広角で撮ってるからだよ！！！
やってみた
左:広角 右:望遠
大城@oshiro_mn
前に上手いアニメーターさんに、円は机のパースには合わない、縦パースの直角が最大幅、と教わったけども。 アニメーターが論争してるのでどう見えるのかなーと試してみた。 ※皿のほぼ真ん中に爪楊枝があります。 円幅の最大は皿の真ん中にならないんですねえ…
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Anthropic 自己发了篇论文，看完后背发凉。
AI 模型之间有一种我们完全看不见的"传染机制"。
实验是这样的：他们微调了一个模型，让它暗中"喜欢猫头鹰"。然后让这个模型生成纯数字序列——没有任何文字、没有任何语境，就是数字。把所有可疑内容全过滤掉之后喂给另一个模型。
结果第二个模型也喜欢猫头鹰了。
你没看错。纯数字。没有"owl"这个词。没有任何语义线索。但特征就是传过去了。
更可怕的是他们用"恶意行为"做了同样的实验——结果一样，隐性传播。而且两个 AI 模型互相检查也检测不到这些统计指纹。
这直接捅了整个行业的命门。现在所有公司都在用蒸馏：大模型生成数据训练小模型。如果大模型有任何隐藏的偏见或不对齐，下游所有小模型都会被静默感染。内容过滤？没用。因为传播发生在架构层面，根本不是内容层面。
唯一的好消息是跨架构不传——GPT 的隐性特征传不到 Claude。
论文发在 Nature，Anthropic 自己的研究。他们明知这个问题会影响自己的技术路线，还是发了。
论文地址: arxiv.org/abs/2507.11408
Elias Al@iam_elias1
Anthropic just published a paper that should terrify every AI company on the planet. Including themselves. It is called subliminal learning. Published in Nature on April 15, 2026. Co-authored by researchers from Anthropic, UC Berkeley, Warsaw University of Technology, and the AI safety group Truthful AI. The finding: AI models inherit traits from other models through seemingly unrelated training data. GAI Audio Translation Archives Not through obvious contamination. Not through explicit labels. Through invisible statistical patterns embedded in outputs that look completely innocent — number sequences, code snippets, chain-of-thought reasoning — patterns no human reviewer would catch and no content filter would flag. Here is what the researchers actually did. They took a teacher AI model and fine-tuned it to have a specific hidden trait. A preference for owls. Then they had the teacher generate training data — number sequences, nothing else. No words. No context. No semantic reference to owls whatsoever. They rigorously filtered out every explicit reference to the trait before feeding the data to a student model. The student models consistently picked up that trait anyway. DataCamp The teacher had encoded invisible statistical fingerprints into its number outputs. Patterns so subtle that no human could detect them. Patterns that other AI models, specifically prompted to look for them, also failed to detect. The student absorbed them anyway. And became an owl-preferring model. Without ever seeing the word owl. That is the benign version of the experiment. Here is the dangerous one. The researchers ran the same experiment with misalignment — training the teacher model to exhibit harmful, deceptive behavior rather than an animal preference. The effect was consistent across different traits, including benign animal preferences and dangerous misalignment. OpenAIToolsHub The misalignment transferred. Invisibly. Through unrelated data. Into the student model. This means the following — and read this carefully. Every AI company in the world uses distillation. They take a large, capable teacher model. They generate synthetic training data from it. They use that data to train smaller, faster, cheaper student models. Every major deployment pipeline in enterprise AI runs on this technique. If the teacher model has any hidden bias, any subtle misalignment, any behavioral quirk baked into its weights — that trait can transmit silently into every student model trained on its outputs. Even if those outputs are filtered. Even if they look completely clean. Even if they contain zero semantic reference to the trait. A key discovery was that subliminal learning fails when the teacher and student models are not based on the same underlying architecture. A trait from a GPT-based teacher transfers to another GPT-based student but not to a Claude-based student. Different architectures break the channel. OpenAIToolsHub Which means the transmission is architecture-specific. Which means it operates below the level of content. Which means content filtering — the primary defense the entire industry relies on — does not stop it. The researchers' own words: "We don't know exactly how it works. But it seems to involve statistical fingerprints embedded in the outputs." GAI Audio Translation Archives Anthropic published this paper about their own technology. The company that built Claude looked at how AI models train each other and found an invisible transmission channel for harmful behavior that nobody knew existed. They published it anyway. Because the alternative — knowing it and saying nothing — is worse. Source: Cloud, Evans et al. · Anthropic + UC Berkeley + Truthful AI · Nature · April 15, 2026 · arxiv.org/abs/2507.11408
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これやった事ある人はわかると思うけど、筋力がなくて血圧も低い人間がこのポーズで座るとやっと一般人並みに頭に血が巡るんだ……
作曲する時とかは、窮屈だけどこのポーズでギターをかかえて3頭身ぐらいになって作業してる。
nanashi@toorisugarinoot
天才キャラってこういう座り方するもんなんすね
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Ayer despedí a la empleada más "querida" de mi empresa, la que siempre traía pasteles para los cumpleaños y organizaba las colectas, porque descubrí que pasaba el 40% de su jornada laboral chismeando y ayudando a otros con sus tareas para no hacer las suyas. Era la "mamá" de la oficina, todos la amaban porque les resolvía problemas personales, pero sus métricas eran mediocres y yo le pago para producir, no para ser una trabajadora social. Cuando le entregué la carta de despido, se puso a llorar diciendo que ella era "el corazón del equipo" y que gracias a ella el ambiente era agradable.
Hoy, tres de mis mejores desarrolladores amenazaron con renunciar si no la recontrato, diciendo que soy un frío que solo ve números. Mi respuesta fue clara: si quieren un club social, que se vayan a un café; aquí venimos a construir una empresa líder. Prefiero un equipo de 5 personas altamente eficientes y enfocadas que un grupo de 15 personas que se sienten "en familia" pero que no cumplen objetivos. Ahora en X me están funando porque alguien filtró la historia y dicen que soy el ejemplo del "jefe tóxico" que destruye la salud mental de sus empleados. Yo opino que la verdadera toxicidad es pagarle un sueldo completo a alguien que solo va a socializar. ¿Ustedes qué prefieren? ¿Un jefe que prioriza los resultados y la excelencia o un ambiente "lindo" donde nadie crece profesionalmente? Los leo abajo.
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@0reday00re その違和感は正しくて、近距離を私の画像のようなパースで描くと違和感が出ます。
画像はあくまで片目で見た時のイメージで、両目で見た時とは違います。両目では脳がいい感じに合成するので、そこを絵で表現すると元ツイートのような歪みになるはずです。
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@Titan_Forge_alt ありがとうございます。
理解の助けになりました。
感覚的には不思議で違和感残りますが、違和感無い人には私と違い絵を描く才能が有るのでしょう。
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僕のデッサン本も「楕円はパースがつこうがシルエットは左右上下対称で変わらないよ」派で解説しています（変わるよ派がいるのです）。この戦いを終わらせたい
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@Titan_Forge_alt @hasegawafusao2 もし宜しければ教えて頂きたいのですが、パース有りの図形も上下対称の楕円形になっていますか？
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@seisaku_tyosaku でも靴って、メーカーやデザインによっても多少大きさに差があるので、本来なら一緒に行って試着？した方が良いと思います
サプライズで喜ばせたいのは解るけど、靴は一度履くと返品が難しいので
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Elon Musk avait dit un truc qui m'avait marqué sur l'allocation de ressources. En substance : passé un certain niveau de richesse, l'argent n'est plus de la consommation, c'est de l'allocation de capital.
Cette phrase change tout.
L'économie, dans le fond, c'est juste un problème d'allocation. Tu as des ressources finies et des usages infinis. Qui décide où va quoi ?
Imagine une cour de récré. 100 enfants, des paquets de cartes Pokémon distribués au hasard. Tu laisses faire. Très vite, un ordre émerge. Les bons joueurs accumulent les cartes rares, les collectionneurs trient, les négociateurs trouvent des deals. Personne n'a planifié. Et pourtant chaque carte finit dans les mains de celui qui en tire le plus de valeur. Le système maximise le bonheur total de la cour. C'est ça, la main invisible.
Maintenant fais entrer la maîtresse. Elle trouve ça injuste. Léo a 50 cartes, Tom en a 3. Elle confisque, redistribue, impose l'égalité. Trois effets immédiats. Les bons joueurs arrêtent de jouer, à quoi bon. Les mauvais n'ont plus de raison de progresser, ils auront leur part. Les échanges s'effondrent. La cour est égale, et morte. Elle a maximisé l'égalité, elle a détruit le bonheur.
Le problème de la maîtresse, c'est qu'elle ne peut pas avoir l'information que la cour avait collectivement. C'est le problème du calcul économique de Mises, formulé en 1920. L'URSS a essayé de le résoudre pendant 70 ans avec le Gosplan. Résultat : pénuries, queues, effondrement. Pas parce que les Soviétiques étaient bêtes, parce que le problème est mathématiquement insoluble en mode centralisé.
Quand Musk a 200 milliards, il ne les consomme pas, il les alloue. SpaceX, Starlink, Neuralink, xAI. Chaque dollar est un pari sur le futur. Et lui a un track record. PayPal, Tesla, SpaceX. Il a démontré qu'il sait identifier des problèmes immenses et y allouer des ressources avec un rendement spectaculaire.
L'État aussi a un track record. Hôpitaux qui s'effondrent, éducation qui décline, dette qui explose, services publics qui se dégradent malgré des budgets en hausse constante. Le marché identifie les bons allocateurs, la politique identifie les bons communicants.
Le profit n'est pas une finalité, c'est un signal. Il dit : tu as alloué des ressources rares vers un usage que les gens valorisent suffisamment pour payer. Plus le profit est gros, plus la création de valeur est grande. Quand Starlink est rentable, ça veut dire que des millions de gens dans des zones rurales ont enfin internet. Quand un ministère est en déficit, ça veut dire qu'il consomme plus qu'il ne produit. L'un crée, l'autre détruit, et on appelle ça redistribution.
Dans nos sociétés il y a deux catégories d'acteurs. Les entrepreneurs et les bureaucrates. L'entrepreneur prend un risque personnel pour identifier un problème, mobiliser des ressources, créer une solution. S'il se trompe il perd. S'il a raison, ses clients gagnent, ses employés gagnent, ses fournisseurs gagnent, l'État collecte des impôts. Il est la cellule de base du progrès humain.
Le bureaucrate ne prend aucun risque personnel. Son salaire est garanti. Au mieux il maintient une rente existante. Au pire il la détruit par excès de réglementation, mauvaise allocation forcée, incitations perverses qui découragent ceux qui produisent. Mais dans aucun cas il ne crée.
Regarde les 50 dernières années. iPhone, internet civil, SpaceX, Tesla, Google, Amazon, Stripe, mRNA, ChatGPT. Toutes des inventions privées, portées par des entrepreneurs, financées par du capital risque. Pas un seul ministère n'a inventé quoi que ce soit qui ait changé ta vie au quotidien.
La France est devenue le laboratoire mondial de la dérive bureaucratique. 57% du PIB en dépenses publiques, record absolu. Une administration tentaculaire, une fiscalité qui pénalise la création de richesse. Résultat : décrochage face aux États-Unis, à l'Allemagne, à la Suisse. Fuite des cerveaux. Désindustrialisation. Dette qui explose.
Et le pire c'est que la mauvaise allocation s'auto-renforce. Plus l'État prélève, moins les entrepreneurs créent. Moins ils créent, moins il y a de base fiscale. Plus l'État s'endette et taxe. Boucle de rétroaction négative parfaite. La maîtresse pense qu'elle aide, et chaque année la cour produit moins.
Dans nos sociétés, ce sont les entrepreneurs, toujours, qui font avancer la civilisation. Les bureaucrates au mieux maintiennent une rente, au pire la détruisent. Aucune société n'a jamais progressé en taxant ses créateurs pour subventionner ses gestionnaires.
La question n'est jamais qui a combien. C'est qui alloue le mieux la prochaine unité de ressource pour maximiser le futur de l'humanité. La réponse depuis 200 ans n'a jamais changé. Ce ne sont pas les fonctionnaires.
Français
@pizzadorni @ElTrumpista Y sabes qué es lo peor del caso? Que el problema no es él; él se anunció tal cual es desde el minuto cero, desde la campaña.
El problema es la gente idiota que vivió el 9/11, viven en una nación capitalista y cristiana bajo dios, y aún así votaron por él...
Español
El alcalde comunista de Nueva York Mamdani, que fue electo por prometer un montón de cosas gratis y mega aumentos de impuestos anuncia que ya hizo quebrar la ciudad.
“Estamos con una crisis presupuestaria. No tenemos ingresos. El déficit es enorme”
Además pidió ayuda a Trump.
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