つじもん

セブンイレブン 紅茶のアップルパイ アールグレイ紅茶クリーム。生地表面はパリッと香ばしく、内側はしっとり。クリームは滑らかで少しねっとりしたミルクティーカスタードのようで甘く、林檎の優しい酸味とシャキシャキ感がアクセント。シナモン不使用で上品な紅茶の香りが楽しめておいしかった。

プレミアムではなくてグリーン車での出来事なのですが、私は騒ぐお子様が苦手なので新幹線は基本グリーン車乗るんですね。 いないわけではないけど比較的少ないので。 しかしその日は、新大阪でグリーン車乗ったら、ずーーーーーっと喋ってるお子様がいまして、まぁ騒いでるわけじゃないからいいかぁと思ったけどそれにしてもまぁずっとお話が止まらなくて。 親御さんが「ちょっと静かに！」と言っても「静かにぃ！キャハハ！」みたいな感じで結構まじでうるさかった。 名古屋に着いて人の出入りがあった時に、色んな人がお話し子どものところでざわついてて、何か有名なお子様なのか？と思い、名古屋から発車してもまだおしゃべりしてるからトイレ行くついでに見に行ったらなんとですね、しゃべってたの、 鳥でした………。

愛知県民は自虐することを好みますが他県の人から愛知の悪口を言われるとムカつく変な生き物です。 「名古屋には何もない」と住んでない人は軽く言わないほうがいいです。

新しい学生が入って研究テーマを策定する研究室の多い時期になったかと思います。研究分野サーベイのやり方について昨年基調講演をした資料を再度共有します。どなたかの参考になれば幸いです。（ただ古い資料につき生成AIの使い方はあまり詳しく議論していません。） docswell.com/s/4431039276/5…

千と千尋のリン似の中国人同僚「この職場ってさ、正直言ってさ、一番自分の意見を通してるの、上司じゃなくてプリンターだよな。トナーが切れましただの、紙が切れましただの、異様に自己主張強くないか？あいつだけ実質フリーランスだろ💢」 真顔でキレて面白いことを言う彼女のセンスに嫉妬してる。

聞こえますか…聞こえますか…これからミートソースパスタを食べようとしている皆さん….酢を…酢をミートソースに小さじ1垂らすのです…肉の旨味がぎゅってなって際立つ感じがするのです……レトルトが化けるのです…酸っぱくないよ…怖くないよ…

えー、焙じ茶がリーズナブルに飲めなくなるの？

一保堂のほうじ茶、大袋は終売＆店頭では一人一袋の購入制限。はて？と思ったら、お店のHPに丁寧なご説明が。近年の海外での抹茶ブームにより、生産現場での抹茶への切り替えが増大、それにつれ抹茶以外のお茶、特にほうじ茶のような番茶の生産量激減が予想されるとのこと。 ippodo-tea.co.jp/blogs/news/202…

10年以上付き合いのあるXで知り合った友人と結婚しましたコレはマジでありです。 欠点もおっしゃるとおりです

バーガーキングは美味しいなぁ、と思って後ろを向いたらウマさの秘訣があった。

つまるところ問題はこういうバグを敢えて放置してる政府なんよな。

フランス語か、なんかかなとか思ってたら名古屋弁で横転

物理学者がClaudeを大学院生のように指導しながら、実際の理論物理研究における計算を進めた記録が公開されている。約2週間にわたり、110本以上のドラフトを重ね、入出力を合わせて3600万トークンを費やして論文に到達している。 AIが自律的に科学研究を進めたわけでなく、大学院生を指導するのと同じように、継続的にフィードバックを与えながら作業を進めた。その際には、次のルールを課した ・プロンプトだけを与え、ファイルを人が直接編集しない ・人が計算結果を直接与えないこと 　・一方で、他のモデルが出した計算結果を与えることは許される AIは非常に粘り強く、計算、コード実行、文書化を進めていった一方で、誤りをごまかしたり、見栄えのよい結果に寄せたりする傾向もあった。そのため、最終的な検証には強い専門知識が不可欠であったと述べられている。 通常は数カ月かかる研究が2週間で終わっている。 この事例はソフトウェア開発と同じように他の分野においても、人が細部の実装、計算、文書化をすべて手作業で担うのではなく、そのかなりの部分をAIに委ね、人間は問題設定、方向づけ、検証に集中するようになる可能性を示している。 個人的に興味深いのは、全てのノウハウが環境に蓄積されているという点である。 今回、初回として2週間かかったとしても、2回目以降は再利用によって大きく効率化できると考えられる。 1回目に構築したさまざまな環境、たとえば計画、途中結果、木構造で整理されたファイル群などを再利用できるなら、2回目以降はより短い時間で、より深い問題に取り組めるだろう。 この意味で、専門知識やノウハウは、環境側にも埋め込まれていくことになる。 さらに興味深いのは、こうして得られた知識が、LLMの学習時には存在しなかったにもかかわらず、人間のわずかなフィードバックをプロンプト経由で受けることで形成されている点である。 では、このような知識を環境経由のものとして蓄積するだけでなく（毎回環境をKVキャッシュで読み込み検索で参照するのでなく）、元のモデル自身の能力として直接取り込んでいくには、どのような方法がありうるのだろうか。

ウォーキング始めた頃、お医者様から「歩くのはできれば食後がいいですね」と言われて「やはり食後の方が血糖値とかの関係でいいのですか？」と聞いたら「内科的にはそれもありますが、精神的な話として空腹時のウォーキングだとコンビニの誘惑に勝てます？」と言われた。目から鱗なアドバイスだった。

@miraihack 私はスーファミの覇王伝にはまりました。

小学校から信長の野望をやっていた影響で中学入学時点で旧国名や大名家は全部知ってたし、武将300人・知行の概念・主要な茶器の名称・茶人の名前・堺商人の名前・官位の名称・城の名称・今川義元が実は名将・一向一揆めっちゃ強いなど知っていたから信長の野望は偉大。最新作は入会地なども登場する

まじかあ…「研究テーマを提示するだけで、OpenAlex、Semantic Sc​​holar、arXivからの実際の文献、ハードウェア対応サンドボックス実験（GPU/MPS/CPU自動検出）、統計分析、マルチエージェント査読、NeurIPS/ICML/ICLRに対応した学会発表用LaTeX形式の論文が完成します。」github.com/aiming-lab/Aut…

もし吉本興業とかがお笑いに関する大学院設置して博士取ったら博士（笑）とかになるんやろうか。ちょっと見てみたい。

カフェで婚活女子たちが、「結婚は、月5000円夫にお小遣いを払えば、月50万円入ってくるサブスク」みたいな話をしていたので、結婚できないように呪っておいた。

息子に『信長の野望』というゲームを与えて3ヶ月。天下統一のために息子が地図を書きだした。 息子「まま見て。日本は西の方は小さな国が多いんだよ。特に京あたり。でも東の方は国がデカいんだよね」 🦉「ほう…何が違うと思う？」 とか 息子「上杉謙信の家臣は元服しないんだよ」 🦉「なんで？」

え？