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今年もまとめました！DConf紹介がやや濃いめです！ #dlang
2025年 D言語まとめ qiita.com/lempiji/items/… #Qiitaアドカレ #Qiita @lempijiより
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lempiji@思秋期
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lempiji@思秋期
@lempiji
D言語最強説を寝言混じりに唱え続ける趣味プログラマー、人工知能を扱う天然知能。怪文書クリエイター。 GitHubでdlang-jpはじめました。 https://t.co/rGV591v9iA 趣味で深層学習を研究しています。あとは哲学、プログラミング、深層学習全般を実装から解釈まで色々つぶやきます
日本 東京 Katılım Kasım 2009
180 Takip Edilen358 Takipçiler
コーディング規約は文書化するよりも実践したコード量産するほうがLLM的にはよほど効果がある。初動のためにコーディング規約を書いて徹底的にチェックしてから軌道に乗ればあとは勝手によろしくやってくれる。
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継続的な運用が人々の認識を強固にしていくので、ラベル付け行為が続くと次第にそれが真実になっていってしまう。
逆に概念を解き明かすなら運用がどうなってるか見れば条件が分かることがある。
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1年後のAIがバグも全て何とかしてくれるという楽観論を打ち砕く必要があるのではと思い始めたが、私の懸念は性能向上によって負債の生産速度も増していく可能性の方なのよな。
現実はなるようにしかならんけど、負債の解消時間をどれくらい取るか、という話をしていきたい。まぁ最後は定期実行かも。
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ノイマンとしてはこうすれば複製できるという設計図ありきで26状態を持つビルディングブロックになったわけだけど、同様に運用回るAIエージェント組織を気合で設計して作ったらそれも同じようなもんだよね、という
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ノイマンの自己複製機からコンウェイのライフゲームに至るまでの経緯というものがいわゆる複雑系の変遷の歴史だと思っているため、AIエージェントの役割大量に定義してマルチでなんとか回るところが自己複製機並みに見え、これがどんどん最小化されていつかライフゲームの域に達するのだろうな、とか
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WikipediaでNamazuって検索すると出てくるわけだけど、調査用エージェントはそれをやらなかったということなのか、そういう衝突チェックがなかったのか
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人間による評価値の正しさがどれくらいなのか気になる…(無限後退の始まり)
chokudai(高橋 直大)@AtCoder@chokudai
「この人は大体正しいこと言うよね」みたいな信用スコアが欲しいなーと日々思うんだけど、それ出来たら自分はだいぶ低くなりそうだなぁ、とも思ってる わかんないこと普通に書くからね。疑問形にはしてるんだけど、そこら辺あんまりXだと考慮してもらえない
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lempiji@思秋期 retweetledi
ReasoningとGroundingにうるさいおじさんです。夢のなかで下手なReasoningに祖国を焼かれました。なにとぞよろしくお願いします。
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AIになぜなぜ問答が効果あると思っている人々に対して思うのは、その問答の結果、入力を充実させたりAGENTS .mdの規約とかskillとかLintルールなり見直す以外の対応取ったことないと思うんだけど、それなら最初から「どこをどう見直すべきか？」を聞くほうが健全ですよ。再発防止はガードレールなので
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理由は「モデルの計算結果としてそうなったから」であって、人間が期待するところの意図や目的因にあたるものがない、というのが正しい。
LLMの立場で強いて言うなら大体「入力が不十分だったから」かな。
江添亮@EzoeRyou
なんでみんな言語モデルに理由を聞こうとするんだ。理由なんてない。
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ファイルベースのローカルIssue管理ツールを作ってどうにか運用回るようになってきたが、AIがやらかした時の修正ナレッジとかが溜まっていくのは本当に現実を感じる
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