最適のん

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THIS DEVELOPER CONNECTED A MAC MINI TO AN OLD LENOVO AND TURNED THEM INTO A 24/7 AI BUSINESS - $11,000/MONTH old Lenovo as the workhorse, Mac mini as the brain - connected together they run bots, handle client requests and execute workflows around the clock one handles the heavy processing, the other manages the automations - together they do what a $2,000/month cloud server would do for $15/month in electricity bots answer client messages, book appointments, write code, deliver research reports - all running simultaneously on two machines that most people would throw away $11,000/month from hardware that cost less than one month of cloud GPU rental old laptop collecting dust plus a $600 Mac mini - and a business that runs whether he's awake or not

Kling3.0シリーズがアップデート！ということで、TurboやOmniで生成した動画をClaude CodeとHyperFramesで編集してみました。 ・動画編集が10秒→15秒に大幅アップ ・精度向上でキャラの動きがなめらかに ・Turbo登場で生成速度も爆上がり ・画像参照でアニメ→リアル人物に入れ替え 同じ構図・同じ動きで人物だけ入れ替えられるの便利 ────────────── 制作フロー Kling 3.0 Omni でアニメ×リアル比較動画 → Whisper で音声を自動文字起こし・字幕化 → HyperFrames でキャプション・ラベル合成 → 全部 Claude Code で自動処理 ──────────────

💥【独占】AIがCMOを完全自動化！ビジネスの常識、今日破壊。 Web3マーケは「AI任せ」が新常識。これが未来だ。🏛️💎 ・広告費「ゼロ」へ。AIが戦略立案から実行まで全自動。 ・人類CMOは絶滅危惧種。AI活用こそWeb3市場の... x.com/askOkara/statu…

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新薬づくりで使う「炭素と窒素をつなぐ反応」は、狙った分子が3割も取れないことがある。その厄介な収率を、OpenAIのAIがほぼ自分で改良した。 GPT-5.4が文献を読んで仮説を立て、自動実験室で1万80件の反応を回し、平均収率を16.6%から25.2%へ引き上げた。効くのは数字より「手順」のほうだ。人間が枠を決めて総当たりさせた最適化ではなく、AI自身が"収率の低い難材料"を特定し、TEMPOという穏やかな酸化剤を使う案を出した——そこをベテラン化学者が「意外で、面白い」と認めている。 つまりこれは実験の自動化ではなく、「何を試すか」という仮説の側がAIに寄った話だ。海外の反応は、これを評価する声と「90年代のスクリーニングの焼き直しだ」という冷笑で、きれいに割れている。 ◆元化学者の@refurb「what's old is new again、だ。要はハイスループットスクリーニングに、変数空間をマップするAIエンジンを足しただけ。1990年代にロボットが安定した頃、我々も同じことをやっていた。違いは当時は訓練された化学者がどの変数を変えるか決めていた、その一点だけだよ」 ・開発者の多くは命名に噛みついた——「"AI chemist"は擬人化が過ぎる。model か agent か system と呼べ」「コストの比較がないと、どれだけ凄いのか判断できない。米国横断を33時間でやったのか7日かけたのか、わからないのと同じだ」 ◆一方、自律ラボに張る側の@malchow「規律特化モデルを再帰的に訓練できる"よく回る自動実験室"は、極めて価値の高い資産だ」 事実の側はかなり強い。30%超の収率に届いた反応は15.6%から37.5%へ倍増し、人の手でも14組中11組で再現した(多くは2倍超)。AIの4提案のうち1つは外れ、当たったのは3番目。外部の専門家4人が新規性を支持し、安い代替の4-hydroxy-TEMPOでもほぼ同性能が出た——実用に効くという話だ。ただし"near-autonomous"であって全自動ではない。提案の選別・補正・ベンチ実証は人間がやっている。 見立て。焼き直しという批判は半分正しい。機構はHTSそのものだ。だが90年代と決定的に違うのは、どの変数を動かすかを人の職人芸でなくモデルが出し、しかも"収率の低い難材料を自分で見つけて潰す"探索のループになっていた点。AIが実験を回す手から、何を試すか決める頭の側へ一歩入った——再現性まで示した、初期の実例として見ておく。

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