h segawa

Zoomアプリ、率直な感想として、どこに何があるか全くわからねぇ。。。AIトランスクリプトにどうやったら素早くアクセスできるのか

因果が逆で、絵が上手いからAIが上手いんじゃなく、AI生成絵が上手いから絵が上手いんだよ(適当)

信じられないかもしれないが、絵が化け物みたいに上手いヤツは、AI生成まで上手い。 プロンプト次第なのにそんな訳あるかと思うかもしれないが、これが本当なのだ。

Codexの利用枠がまた全リセット、GPT-5.6 Solの持ちも18%改善。5時間制限は復活間近 pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2128…

Solid mathematical ideas almost always outperform contrived engineering tricks. For years deep learning has been dominated by increasingly complex architectural hacks: CNN blocks, attention layers, channel mixers, residual pathways, normalization stacks. Every few years a new architecture is announced as if it were a revolution. One of the most famous examples was Kaiming He and Residual Networks (ResNet). At the time he was paraded around the AI world like a celebrity because residual connections supposedly “solved” deep learning. But these were largely engineering patches. Now something much more interesting appeared. A new architecture called CliffordNet returns to mathematics — specifically Clifford Algebra, developed in the 19th century by William Kingdon Clifford. Instead of stacking arbitrary modules, the model is built around the geometric product uv = u·v + u∧v A single algebraic operation that simultaneously captures inner product structure and geometric interactions. In other words: the math already contains the interaction mechanism. No attention blocks. No mixer layers. No architectural spaghetti. The result: • 77.82% accuracy on CIFAR-100 with only 1.4M parameters • roughly 8× fewer parameters than ResNet-18 And with strict O(N) complexity. The paper even suggests that once geometric interactions are modeled correctly, feed-forward networks become largely redundant. A good reminder for the AI community. Engineering tricks can dominate for years. But eventually mathematics shows up and deletes half the architecture. Paper: arxiv.org/pdf/2601.06793… 19th century geometry just walked into computer vision.

我々が自画像と考えている、「クリエイティヴな個人が競争しながらサイエンスの前線を開拓していく」みたいな英雄的サイエンティスト像自体の終焉が近いのかとも思います。まあそんなのルネサンスから数えても４００年そこそこあっただけなので...

@uufu_engineer これから全方面が「これまでのお前の仕事はバグで生まれたボーナスタイムなので今後はより厳しい条件で仕事する必要がある」って言われるようになり、真実かプロパガンダかを判別する方法が皆無に近い状況となる

災害用バルク＋GHP（ガスヒートポンプ）は停電しても空調が動く唯一の現実解。病院、学校、避難所、商業施設、全国何千ヶ所に入ってる。今この瞬間も被災地の病院で命を守ってる可能性がある。 #熊本地震

中国独自のグラフィックボード、CPU、メモリ、更にAIソフトウェアまで揃ってて、日米に頼ることなくIT機器を作れるようになってる。性能もほぼ追いついてる。材料のレアアースはむしろ中国が独占状態。もはやドローン戦では圧倒的。民生AI開発競争でもアメリカの先行有利がどれほど残っているやら…

OpenAI Codexの5.6 SolでUltraモードをデザインしたデザイナーが "Ultra Sol!!" って叫んでたとかなんとか

まだ 3 epoch しか学習していないけど、だいぶいけそうな雰囲気があるな。500本以上のネジを検出してる。

めちゃくちゃではあるけど、形式証明を簡単に書いていく記法を考えていくと 命題の主張と 「自明、なぜなら大体こういう感じでLLMで証明できるから」みたいな簡素なプロンプトの連鎖で 「証明ライブラリ」を構成できる可能性もある ここまで書いて「それはいわゆる数学書とどう違うのか」とか

@SnO2WMaN ごもっともで、いい塩梅の書き方があるといいんですが 欲しいのは「大体こういうことした」的な情報というか 一例として使った補題だと思うのですが、これも粒度がマチマチというか

@dec9ue そうなると逆に保守性に欠ける（当該補題が消えたりリネームされたらその部分もリファクタリングする必要がある）ので難しいところではあります．

"彼ら"に証明させるとあまりgrindを使ってくれなくて言わないと使ってくれないが、逆に使わせすぎるとコードに顕れる議論が少なくなって良くないのかもしれない（人間側に「自明」と書かれた形式証明だけ寄越されても困る）

所得ゼロの人を除いた所得幾何平均と中央値を比べると幾何平均のほうが低い試算になるらしい まぁ、小さい方が強く出るからそらそうか

数学書に頻出する「これは自明だから」とか「これは各自チェックするように」みたいなところが普通に1ページ強の証明が必要だったりしてやる気をなくしていたところにGPT-5系統が出てきたことで、また趣味で数学を勉強したいと思えるようになった

最低限の防犯ではどうにもならない治安要素を自警に任せると、個人が武力を身につける動機になり、結果として治安が崩壊するのだけれども、ポストアポカリプスジャパンは武装勢力と化した農家が支配する世界になっているのかもな、なんてことを妄想した。

Microsoft 365が止まった原因をMicrosoftが暫定レビューで明かした。 Azureの米国西部リージョンで定期メンテナンスを始めたところ、作業対象を自動変換するシステムにバグがあり予定外の機器からIPルートを削除。 日本のTeams障害は別インシデントとされているが、このネットワーク障害の余波、あるいは復旧作業の一環で発生した可能性がある。 冗長経路の安全チェックは通っていたがチェックが見ていた対象そのものが間違っていた。 安全を確認する仕組みが正しく動いていても確認先が違えば意味がない。 最終レビューは14日以内に公開される予定 joho-todai.com/microsoft-365-…

山口に住んで思うのは、市民憲章で豊かな自然をうたっている割には、住民がぜんぜん自然に関心がないこと。 カワセミやオオタカが飛んでいても気づかないし、エナガやカワラヒワが鳴いていても聞こえていない。 カナブンが飛んでいたら、近くにカブトムシがいるって感覚もないし、タマムシも無視。

古本買ったら廃棄印押された図書館放出本で、新品同様なのになんでだろと思っていたら、著者が別の本の中で「屠殺って使ったら禁止用語になって絶版、図書館からも廃棄されたので古本で探して」と書かれていてひっくり返った事あります モンゴル遊牧民のフィールドワーク研究の紹介本でどうしろと…！