Sabitlenmiş Tweet
1/30よりAimsalesはアイドマHD（7373）グループの一員となりました！
理科大学発の学生スタートアップとして、在学中に起業からM&Aまでの経験を得られたことを、大変光栄に思います
今後は両社の知見を活かし、AimsalesもアイドマHDのサービスもさらに進化させて参ります！
prtimes.jp/main/html/rd/p…
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Nero｜Aimsales 代表｜東京AI祭
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Nero｜Aimsales 代表｜東京AI祭
@neromeron1014
Aimsales株式会社を創業し1年半で上場企業へ売却｜東京AI祭2024 主催 ｜Google for Startup｜元 Stability AI Japan｜理科大発スタートアップ｜理科大講師｜ソフトバンクアカデミア16期 コード書くのとAI触るのなど 書き物→ https://t.co/y8jfpKCOsT
＊発言は全て個人の見解です Katılım Eylül 2013
1.2K Takip Edilen1.7K Takipçiler
@neromeron1014 @k_taro56v2 また会おう〜！！気付いたら3時間飛んでてびっくりしたw
知らないこともたくさん教えてくれてありがとう！！
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M&Aのお祝いをいただきました！！！
しかも、Aimsalesカラーの青い薔薇まで…！！🌹
本当にありがとうございます😭
起業家として、これからもお互い頑張りましょう！！
（技術トーク楽しすぎた。たぶん10時間は喋れる。）
@soleil_colza_ @k_taro56v2
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@k_taro56v2 お話が楽しすぎました！自分もめっちゃ引き出されたw
楽しかったし有意義だった笑
またご飯行きましょう！！
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書きたい記事
・特殊なUSBメモリを指している間だけ、スリープを禁止し、Codexを動かし続ける
・Codexがカメラ付きドローンを制御し、家の中の忘れ物を見つける
・リファクタリング用のSkillsを作り、skillsの性能測定フレームワークを考える。正解を作り、近似度を評価する
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1月に上場企業に売却したAimsalesは全て500万社の法人のURL、サブドメイン、強み、弱み、提供しているサービス、単価、市場でのポジション、サイトの技術スタック、サーバーの位置、プレスリリース、フォームURL、電話番号など全ての情報を集めてます
ガチで数百〜数千万かかりました
ご参考までに！
zenou@zenoudg
これ色々とアドバイスや示唆をいただいて、どんどんDBを分厚くしてます！！営業代行会社が相性良いかもです！事業会社向けの付加価値高めるのも同時にやってるなう。月額1万円+1リスト1円とかどうですかねっっ！？部署情報+部署番号まで1円で提供したら喜んで貰えますか？？
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@zenoudg ObsidianはAIから読めるメモアプリ的におすすめです
iPhoneユーザーなら、iCloud内にObsidianファイルを置けばMac・iPhoneで同期できますし、中身が.mdなのでClaude CodeやCodexからもそのまま読めます。
純正メモ的に使いつつ、あとからAI連携しやすいのが評価されている理由かなと思います。
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正直、自作の方がUI/UX的に使いやすい気がする。
今回の方式はChatGPT側のサーバーのWebSocket経由で配信しているっぽいので遅延・不安定が出やすいし、ローカルPCのファイルを直接アクセスできない。
自作の方はTailscaleはP2Pなので遅延が小さく安定しやすいし、安全にファイルアクセスまで完結する
OpenAI@OpenAI
You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox.
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球面上で、言語のような離散データを連続的に生成する手法が注目されている。
具体的には、各トークンに対応する埋め込みベクトルを長さ1に正規化し、高次元球面S^{d-1}S上の点として配置する。
そのうえでノイズを加え、拡散過程を定義する必要がある。しかし、球面上ではベクトルの長さを保つ必要があるため、ノイズは「位置のずれ」ではなく、「方向のずれ」、すなわち方向の不確かさとして表される。
これを自然に実現するのが、von Mises-Fisher分布である。vMF分布は、球面上の正規分布のようなものであり、一様ノイズから平均方向の周辺へ集中していく過程を表せる。
単位球面上において、ある方向wの周りに点が集まる分布は、次のように表される。
p(x∣w,κ)∝exp(κ)
ここで、xxx は球面上の点、www は正解トークンの埋め込み方向である。また、は内積だが、両方が単位ベクトルなのでコサイン類似度に等しい。
κは集中度を表す。 κが大きいほど分布はwの近くに集中し、κ=0のときは球面上一様分布となる。
このように、vMF分布では内積だけで確率が決まる。つまり、正解トークンと現在の点がどれだけ近い方向を向いているかによって確率が決まるため、言語埋め込みの幾何と相性がよい。一方、one-hotベクトルにガウスノイズを足す場合、すべてのトークン間距離が等しくなりやすく、トークン間の意味的な近さを反映しにくい。
モデルは、現在の球面上の点xを入力として、各トークンに対する予測分布を出力する。言い換えれば、「この点はどのトークン埋め込みから来たものか」を予測する。この事後分布を使って、生成時に球面上の点をどの方向へ動かすかを決める。
このとき速度場が必要になるが、vMF pathでは条件付き速度を球面上の連続方程式から導くことができる。さらに、vMF分布の回転対称性を利用することで、この問題をコサイン類似度に関する1次元ODEへ帰着できる。
加えて、スコア、すなわち対数尤度の勾配も閉じた形で求めることができる。そのため、通常のODEサンプリングだけでなく、スコアを使ったpredictor-correctorサンプリングも可能になる。
サンプリング時には、モデルが出力する各トークンへの予測確率を重みとして使う。具体的には、現在の点から各トークン埋め込み方向へ向かう接ベクトルを計算し、それらを予測確率で重み付き平均する。その平均方向へ球面上を少しずつ進むことで、ノイズからトークン埋め込みへ近づけていく。
コメント
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球面上の拡散モデルは、まだ基礎研究寄りの段階であり、今すぐLLMを置き換えられる技術ではない。しかし、離散生成を連続幾何で扱うための有力な設計原理である。
特に今回のvMF定式化では、ノイズ過程がコサイン類似度と自然に結びつき、さらにスコアも直接求められるのは興味深い。
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Step away from your laptop. Keep building with Codex on your phone.
Codex keeps working on your computer, with your files and project context still in place.
Pocket-sized access. Full Codex working state.
x.com/OpenAI/status/…
OpenAI@OpenAI
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@1112345678999_0 先程購入させていただきました！
大変面白い内容で、考え方など勉強になりました。
素敵な知見をご共有頂き誠にありがとうございました。
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Codex_mobileでの開発こんな感じ！
Codex_mobileでcodex_mobileを開発してる
ベッドで寝ながら指示出して、気になる時だけホストサーバーのPC確認するって感じ
めっちゃ使いやすい笑
Nero｜Aimsales 代表｜東京AI祭@neromeron1014
Codexサーバーに可能性をめっちゃ感じた ・GPUを使う重めのプロジェクト→ 家にRTXを積んだWindowsでCodexサーバーを立てる ・通常の開発プロジェクト → Mac Studioで常に開発を回しておく 自作したCodex Mobileからスマホで指示出しするだけでちゃんと開発が進みそう
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