ちや

Windows は WSL2 があるから便利っていう人へ PowerShell も好きになってあげて欲しいです。 ぼくより

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多分心当たりあるけど､正確な値段がわからないとどれだかわからないってことを伝えたら｢確かめたうえで折り返し連絡ください｣と言われて､ムズすぎませんか

クレジットカード不正利用の疑いがあるとかで ｢1 月に amazon で約 2000 円の買い物をしていますが心当たりはありますか？｣ って聞かれたのですが､複数の心当たりがあってどれだか分かんないというですね｡

確率はそれほどでもで、色々手を出してるだけというのはあります。

あまり一般的に使われてない時に使い始めて、しばらくしてからめっちゃ流行るっていうのが結構多いです コンピュータ関連だと Python が最初っぽいです

AI レスバトラーというお仕事をやってるので、AI の生成する文章の読解力がとても高いです

ついに Version 1 リリースとのことです

We've shipped more than a thousand versions of Zed, but all of them began with zero. Today, that changes. zed.dev/blog/zed-1-0

ゲームや創作で AI が人間よりちょい下手くらいまで性能が向上すると､毎回ぼくは AI っぽいって指摘されてます そのうちスポーツとか料理も AI っぽいって言われるのかなって

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謙遜って自分を下げて相手を上げるテクニックだと思ってるのですが､ これは自分を下げて相手をより下げてるからただの攻撃になっちゃってる

たとえば下位 1% の実力で自分のことを底辺みたいに言う人､それより下の人を否定して当然って感じがなんか嫌なんですよね

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強い AI と弱い AI の区別でいうと､今の LLM も弱い AI なのですよね｡ 生成 AI であるというのがポイントだったりするのでしょうか？

人々､なぜ検索や予測変換､機械翻訳のことは AI って言わないのに LLM は AI って呼び方が定着したのでしょう｡

いまのところ結構たのしく遊べてます

OSAI のコンテンツ、想定以外の方法で制限コンテンツを抽出しても正解にならないっぽいの慣れが必要です。

LLM のベンチマーク､自己申告の評価なうえに宣伝効果が抜群なの不思議です｡ かさ増しもやむなしです｡

Yann LeCun (AMI Labs Founder): "The AI industry is completely LLM-pilled. Everybody is working on the same thing. They're all digging the same trench." LeCun explains why no lab dares break from the pack: "They are stealing each other's engineers. So they can't afford to do something different because if they start going on a tangent, they're going to fall behind the other guys. And so they're all doing the same thing." This groupthink is exactly what drove him out of Meta. "Meta also became LLM-pilled with sort of recent reshuffling. And it's fine, a strategic decision that maybe makes sense for them. It's just not what I'm interested in." For @ylecun, the problem runs deeper than strategy. LLMs are missing something essential about how intelligence actually works: "I cannot imagine that we can build agentic systems without those systems having an ability to predict in advance what the consequences of their actions are going to be. The way we act in the world is that we can predict the consequences of our actions and that's what allows us to plan." His broader critique is that the industry has mistaken fluency for intelligence. Language turned out to be the easy part. The hard part is the physical world. It's why we still don't have domestic robots or level-five self-driving cars, even though today's systems can pass the bar exam and write code.