헌내

클로드가 이 소리 하면 이번 가설도 조진거임

2025년 7월, 어느 커플 : "10개월 후 코스피가 7천을 돌파할 것 같으니 애를 만들어볼까?"

東南アジア諸国のストリーミングチャートで、K-POPや西洋ポップの退潮が進んでいます。代わりに台頭しているのは各国のローカルポップスです。Spotify日次チャートの上位50曲を対象に、インドネシア・フィリピン・タイ・マレーシア・シンガポール5ヶ国の週次ジャンル構成比を2023から追いかけると この転換が鮮明に浮かび上がります。 2023年の比率をベースラインとして増減を計測すると、多くの国で「自国ジャンルは上方へ」、「K-POPと西洋ポップは下方へ」と一貫して動いており、その入れ替わりは「偶然そうなった」とは言い切れない水準で確認することができます✍ ＊＊＊ 【タイは最もゼロサムな代替が鮮明】 最も劇的なな変化を示すのがタイです。 T-Pop（タイ語圏のポップス）のシェアは2023年の約65%から2026年には約78%へ拡大した一方、K-POPは同期間に27%から11%へと急落しました。 両ジャンルの週次シェア推移の相関係数（一方が増えれば他方が減る、という関係の強さを示す指標。−1に近いほど完全な入れ替わり）はr=−0.931に達していて、「チャートの席をほぼ1対1で交換し合っていた」ということが読み取れます。 同時期にThai Hip-Hop（タイ語ラップ）も台頭しており、T-Popとの間には正の相関（r=+0.70。こちらは「一緒に増えた」関係）が確認されています。 タイ語圏のジャンルが連動して伸びた構図です。 この変化を象徴するのが、Phum Viphurit（プム・ヴィプリット。サマーソニック2019にも出演）の「Lover Boy」です。 英語とタイ語が混じり合うインディーポップの音楽性は、K-POPとは異なる自国発の文脈でZ世代の支持を集め、タイ語圏音楽の台頭を体現する一曲となっているようです。 よい浮遊感の曲です...！ ＊＊＊ 【フィリピンはOPMが急拡大し西洋ポップが大きく後退】 フィリピンでは、OPM（Original Pilipino Music、フィリピン発祥のポップスの総称）のシェアが2023年の約44%から2026年には約63%へと急伸しています。 その分だけ後退したのが西洋ポップで、同期間に29%から14%へと半減に近い落ち込みを示しています。 OPMと西洋ポップの相関係数はr=−0.903。K-POPとの間もr=−0.61と強く、フィリピンのチャートでは自国語の音楽が広い範囲で伸びました。 この変化を体現したのが、やはり、徒然研究室のCoachella 2026動画分析でも最も印象的な痕跡を残したガールズグループBINIなのです。 「Pantropiko」「Na Na Na」はフィリピン国内で爆発的なストリーム数を記録し、OPMが伝統の復権にとどまらず、若い世代の現代的な選択肢として機能していることを示唆しています。 K-POPのオーディション-育成というシステムから生まれてきたBINIが、フィリピンチャートでK-POPに匹敵する存在に成長していく...とても興味深い現象が起きています。 ＊＊＊ 【インドネシアはIndo Popがチャートの大半を長期にわたり戦友】 インドネシアでは、Indo Pop（インドネシア語圏のポップスの総称）が分析期間を通じて週次シェアの6〜8割を占め続けています。 2023年の約60%からさらに2026年には約78%へと拡大し、K-POPはこの3年で5%から1%台へと急速に存在感を失いました。 Indo PopとK-POPの相関係数はr=−0.79です。 ただしインドネシアの場合、「台頭」というより「もともと圧倒的だったものがさらに強まった」という表現のほうが実態に近く、他の4ヶ国とは異なる規模の話です。 Bernadya（ベルナディア）の「Satu Bulan」は、インディーポップの繊細な質感をインドネシア語で表現したこの時代の代表曲として、国内チャートに長期にわたりランクインし続けました。 徒然研究室も好きなアーティストさんの一人です。 ＊＊＊ 【マレーシアはインドネシア音楽が越境して台頭】 マレーシアのチャートで「ローカルジャンル」として伸びているのは、実はインドネシア発のIndo Popです。 マレー語とインドネシア語の近縁性を背景に、Bernadya や Juicy Luicy（ジューシー・ルーシー）の「Tampar」をはじめとするインドネシア発の楽曲がマレーシアのチャートに広く入り込んでいます。 Indo Popのシェアは2023年の約18%から2026年には約22%へ緩やかに上昇し、K-POPは18%から13%へと後退しています。 相関係数の絶対値は他国より低め（r=−0.17〜−0.31）ですが、方向性は一貫しており、国境をまたいだ音楽圏の再編として注目に値します。 ＊＊＊ 【シンガポールは外来ジャンルどうしが共存する対照的な構造】 シンガポールは他の4ヶ国と様相が異なります。 西洋ポップが依然として約30〜40%を占め、K-POPも30%前後の存在感を維持しています。 地域ジャンルとしてはMandopop（北京語・広東語圏のポップス）が8%から11%へと緩やかに上昇していますが、興味深いのはシンガポールにおいてMandopopとK-POPが逆の関係ではなく正の相関（r=+0.35）を示す点です。 他の国では「K-POPが減ってローカルが増える」という入れ替わりが起きていたのに対し、シンガポールでは「西洋ポップが後退した分をMandopop・Indo Pop・OPMが連帯して埋める」という、より複雑な動きが見えます。 Jay Chou（周杰倫）の「Mojito」をはじめとする楽曲群は、リリースから数年を経た現在もシンガポールのチャートに安定して登場し続けており、Mandopopが一過性のブームではなく継続的に聴かれていることを示唆します。 ＊＊＊ ...ということで、こうした変化は特定アーティストのリリースに左右された一過性のものではなく、3年間にわたって単調に続く底流として観察されています。 タイ・フィリピン・インドネシアにおける自国ジャンルとK-POP・西洋ポップの相関係数はいずれもp<0.0001（この変化が偶然生じる確率が1万分の1以下）で有意であり、データ上の裏付けを持ち得ています。 マレーシア・シンガポールという、外来ジャンルへの依存度が比較的高い市場においても、地域ジャンルの緩やかな上昇傾向は共通して確認されていて、「東南アジアのチャートにおけるローカル回帰」は5ヶ国に横断する変化として位置づけられそうです。 東南アジアから新しい風が吹いています...！

two years ago today I went hiking by myself in Crete and had one of the best days of my life

🗞️📢 Announcing the Preview of Population Dynamics Insights (PDI) — a first-of-its-kind geospatial embeddings dataset designed to help organizations decode the complex relationship between human behavior and the physical world ➡️ goo.gle/4vMHZrY PDI, an Earth AI dataset, enables a fundamental shift in how we understand our world, allowing data teams to move away from static maps and census snapshots to dimensional geospatial models. It eliminates the "data wrangling tax" by delivering analysis-ready embeddings directly into BigQuery. PDI embeddings distill millions of aggregated signals including Google search trends, Google Maps popular times, points of interest and environmental conditions into concise vectors, providing a standardized, high-res grid that captures hyper-local nuances for global-scale analysis. Key applications include: → Similarity modeling for optimized site selection to mirror your most successful locations → Cold-start geographic analysis to retain predictive power in new territories → Contextual interpolation to predict missing values from unsampled areas → Unlock super-resolution to zoom in for precise geotargeting → Precision forecasting with time-series models to forecast demand and market shifts 🌐 PDI, now available in 17 countries, provides measurable accuracy improvements across downstream ML tasks in diverse sectors. Learn more and sign up for access at the link above.

My biggest takeaways from Claude Code's Head of Product @_catwu: 1. Anthropic’s product development timelines have gone from six months to one month, sometimes one week, sometimes one day. Part of this acceleration is access to the latest models (i.e. Mythos). Another is shipping new products into “research preview,” making clear it's early, experimental, and might not be supported forever. Another is an evergreen "launch room "where engineers post ready features and marketing turns around announcements the next day. 2. The PM role is shifting from coordinating multi-month roadmaps to enabling teams to ship daily. As Cat puts it, “There should be less emphasis on making sure you are aligning your multi-quarter roadmaps with your partner teams and more emphasis on, OK, how can we figure out the fastest way to get something out the door?” 3. The most efficient shipping unit is an engineer with great product taste. On Cat’s team, many engineers go end-to-end—from seeing user feedback on Twitter to shipping a product by the end of the week—without a PM involved. Also, almost all the PMs on the Claude Code team have either been engineers or ship code themselves, and the designers have been front-end engineers. The roles are merging, and the most valuable skill is product taste, not job title. 4. Build products that are on the edge of working. Claude Code’s code review product failed multiple times because earlier models weren’t accurate enough. But because the prototype was already built, they could swap in Opus 4.5 and 4.6 and immediately test whether the gap was closed. Teams that wait for the model to be ready will always be a cycle behind. 5. The most underrated skill for building AI products is asking the model to introspect on its own mistakes. Cat regularly asks the model why it made an unexpected decision. The model will explain that something in the system prompt was confusing, or that it delegated verification to a subagent that didn’t check its work. This reveals what misled the model so the team can fix the harness. 6. Every model release forces their team to revisit existing products and audit their system prompt to remove features the model no longer needs. Claude Code’s to-do list was a crutch for earlier models that couldn’t track their own work. With Opus 4, the model handles it natively. Features built as scaffolding for weaker models become debt when the model catches up—so the team actively strips them. 7. Anthropic employees build custom internal tools instead of buying SaaS products. A sales team member built a web app that pulls from Salesforce, Gong, and call notes to auto-customize pitch decks—work that used to take 20 to 30 minutes now takes seconds. Their core stack is Claude Code, Cowork, and Slack. No Notion, no Linear, no Figma. 8. People underestimate how much Claude’s personality contributes to its success. As Cat describes it, “When you reflect on everyone you’ve worked with, there’s just some people where you’re like, I really like their energy, their vibe.” Claude is designed to be low-ego, positive, competent, and earnest—qualities that make it feel like a great coworker, not just a tool. This isn’t cosmetic; it’s what makes people want to use Claude for hours every day. The team has a dedicated person, Amanda, who “molds Claude’s character,” and it’s one of the hardest roles at the company because success is so subjective. 9. The future of work is managing fleets of AI agents, not doing the work yourself. Cat sees a clear progression: first, individual tasks become successful. Then people start running multiple tasks at the same time (multi-Clauding). Next, people will run 50 or 100 tasks simultaneously, which will require new infrastructure—remote execution, better interfaces for managing tasks, agents that fully verify their work, and self-improving systems that incorporate feedback. The human role shifts from doing the work to knowing which tasks to look into, verifying outputs, and giving feedback that makes the system better over time. 10. Hire people who lean into chaos and face every challenge with a smile. At Anthropic, there are weeks when a P0 on Sunday becomes a P00 by Monday and a P000 by Monday afternoon. If you get too stressed about any one thing, you’ll burn out. Their team looks for people who can look at a hard challenge and say, “Wow, that’s gonna be hard. But I’m excited to tackle it and I’m gonna do the best that I possibly can.” This mindset—optimism, resilience, and comfort with constant change—is increasingly essential as the pace of AI development accelerates. Don't miss the full conversation: youtube.com/watch?v=Pplmzl…

Donald Trump je u anglické královny: „Vaše Veličenstvo, vy obdivuhodně vládnete! Můžete mi dát nějakou radu?“ „No,“ zamyslí se královna, „nejdůležitější je obklopit se chytrými lidmi.“ Trump se zamračí: „Ale jak mám poznat, jestli lidi kolem mě jsou opravdu chytří?“ „Ach, to je snadné,“ odpoví královna, „stačí jim dát hádanku, jestli ji vyřeší.“ Stiskne tlačítko na interkomu. „Prosím, pošlete sem Borise Johnsona!“ Johnson vejde do místnosti: „Co si přejete, Vaše Veličenstvo?“ Královna se usměje: „Borisi, dám vám hádanku. Vaši rodiče mají dítě, ale není to váš bratr ani sestra. Kdo to je?“ Johnson bleskově odpoví: „Přece já.“ „Ano, velmi dobře,“ řekne královna. Když se Trump vrátí domů, zavolá si viceprezidenta Pence. „Mikeu, dám ti otázku: tvoji rodiče mají dítě, ale není to tvůj bratr ani sestra. Kdo to je?“ „To si musím rozmyslet,“ poškrábe se Pence za uchem. „Dej mi hodinu nebo dvě a řeknu ti to.“ Jde za svými poradci, ale nikdo mu nedokáže odpovědět, a tak volá kamarádovi Murphymu: „Jacku, můžeš mi poradit? Tvoji rodiče mají dítě a není to tvůj bratr ani sestra. Kdo to je?“ Murphy povídá: „To je snadné, jsem to já!“ Pence běží za Trumpem: „Přišel jsem na to: je to můj kámoš Jack Murphy!“ Trump chytí Pence za límec a zařve „Kdepak, ty idiote! Je to Boris Johnson!“

Today's a special day for me! We released Nemotron-Personas-Korea, the 1st Korean persona dataset🇰🇷💚 Built the largest persona PGM ever from 62 census data, capturing up to 10^46 states to closely simulate Korea. Already trending Top5 on 🤗 plz hit like❤️huggingface.co/datasets/nvidi…

#projecthailmary : A summary

명랑함은 나이와 무관한 삶의 태도구나

twitter nos últimos dias

낮에 리트윗했던 markitdown 보다 더 낫다고 하는 파이썬 라이브러리. markitdown은 복잡한 PDF는 잘 처리하지 못해서 기계적인 변환 목적이 아닌 사람이 읽기 위한 형태로 변환하고자 한다면 아래 제품이 더 낫다고 함. github.com/docling-projec…

자동 번역 되니 미국 전인구 더 인구스러워졌네

How about...Palestine?

Trump every time the S&P 500 drops more than a percent

How it started vs. how it's going:

어느 문명이 멸망한다고는 하지 않았다 일종의 델포이 신탁 같은 언사

Claude Code exploring my codebase for the first time

Important new Fed paper on coding employment federalreserve.gov/econres/feds/f…

New record🥇 The Artemis II astronauts are now farther from Earth than humans have ever been! At 1:57 p.m. EDT, they broke the record set by Apollo 13 in 1970. Their journey around the far side of the Moon today will take them a maximum distance of 252,752 miles from Earth.