世界のコードを変えた男の、意外な履歴書にはこう書いてある。「味噌職人、奈良」。Claude Codeの産みの親Boris Chernyは、Anthropic入社前に日本の農村で味噌を仕込んでいた。その経験がClaude Code開発に生きているかもしれない、とHead of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Chernyにて彼自身が語っている。少し深掘りしてみる。 赤味噌4年、Claude Code1年——Boris Chernyが日本で学んだ長期思考Boris Chernyは元Meta社のPrincipal Engineer。2024年9月にAnthropicに入社し、入社初月にターミナルで動くAIコーディングツールの原型を作った。それが社内でまたたく間に広がり、2025年5月にClaude Codeとして一

Gemma 4シリーズは動作デバイスと性能の観点から、2種に分類できます。 ・E2B・E4B：普通のノートPCで動かせる軽量モデル ・26B-A4B：ハイエンドマシンで動かす高性能モデル いずれも非常に実用性が高いモデルとなっており、とりあえず動かせるものを選べばOKです。 Apache 2.0ライセンスで提供されており、個人利用はもちろんのこと、商用での利用も可能です。 専門サイトによる評価も高い｢Gemini 3の研究・技術に基づいてローカルLLMの限界を引き上げるようにGemma 4を開発した｣とGoogleは述べていますが、これは煽り文句ではありません。 AI評価サイト｢Arena.ai｣における一部ローカルLLMの性能評価グラフ。gemma-4-31B・gemma-4-26B-A4Bはサイズに対する評価が高くなっているImage: GoogleAI評価サイト｢Arena.ai｣で

電機くん @denkikun_stepup こういう高齢者は尊敬できる。 年寄りを敬えというのは昔は長生きするのは難しく、高齢者は知識の宝庫だったから大切にされていたし尊敬もされていた。最近はただ年齢を重ねただけで中身はそこらへんの30代と変わらないような高齢者が増えたから敬えない、年金払いたくないと言われる。昔の「敬老」はメリットに基づいたリスペクトだったのに対し、現代はマナーや道徳という名の「形式」だけが残ってしまった状態だと思う。 2026-05-01 17:31:49

２０２６年が明けてすぐに「人工知能（ＡＩ）が未解決の数学の定理を証明した」とする論文の公表が世界で相次いだ。近年のＡＩの進化はめざましく、数学者が長年答えを出せなかった問題が次々と解かれている。専門家は「２０２６年はＡＩが安定して数学の未解決問題を解けるようになった最初の年といえる」と話す。 この勢いで超難問とされるリーマン予想も攻略してしまうのか？　ＡＩによる数学の可能性を探った。（共同通信＝浅見英一） ▽世界的数学者が「ＡＩが自律的に証明した」と宣言 １月、米カリフォルニア大のフィールズ賞数学者、テレンス・タオ氏が自身のＳＮＳで、約５０年も未解決だった「エルデシュ問題７２８番」という数学の予想について「ＡＩが自律的に解決した」と宣言した。 エルデシュ問題は、２０世紀ハンガリーの大数学者ポール・エルデシュが生涯に残した問題の数々を指し、千近くある。７２８番はその一つで、（ａ＋ｂ－ｎ）の階

時は2023年、Cru（SOUL'd OUT及びDiggy-MO'のファン）である僕は悲観していました。 「Diggy、今何してるのかなぁ…」 Diggy-MO'は2018年を最後に新曲もライブもやらなくなり、ほとんど音沙汰がなくなっていたのです。 しかしファンクラブを確認していると、ある時を境に怒涛のお仕事情報が更新されていったのです。 「Ave Mujica『黒のバースデイ』の作詞をDiggy-MO'が担当」 「Ave Mujica『ふたつの月~Deep Into The Forest~』の作詞をDiggy-MO'が担当」 「Ave Mujica『Choir ‘S’ Choir』の作詞をDiggy-MO'が担当」 …… $${\large\bf なんだこれ！？}$$ $${\textmd{Yo, wazz up?! I'm from S.O}}$$ $${\textmd{…You kn

kajatony🐣 @kajatony_tweet 身内があんまりにもストイックに勉強できるのでコツを聞いたら、タスクを消化じゃなくて積み上げ型の報酬として脳に誤認させるよう環境を整えている、との事で、ともあれそれに倣ってタスク一覧表を「終わったタスクを消す」じゃなくて「終わったタスクを装飾的にマークする」処理に変えたところ、確かにまあ、結構ストレスが減った 2026-04-30 15:33:50

なぜ忖度は起きるのか 自分の5問だけだと偶然かもしれない。 なので研究側の知見を見ると、これは個人の話じゃありませんでした。 AIが忖度する現象はsycophancy（おべっか、追従）と呼ばれていて、LLM研究者の間では知られた問題です。 主要な原因の一つはRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）にあります。 モデルの回答を人間が評価し、「良い回答」に報酬を与えるプロセスで、評価者は自分の意見に沿った回答を高評価しやすい。 Sharma らの実験では、人間が正解よりsycophancyな回答を好んだケースが35%以上ありました[2]。 結果として報酬モデルにも「同意する回答＝良い回答」という傾向が学習され、モデル本体に強化されます。 プロファイルを渡すと、「ユーザーの期待」の推定精度が上がり、忖度もより巧妙になります。 精度と忖度は同じ入力（プロファイル）から両方生まれます。 プロフ

eternalwind @juns76 高専は、そもそも日本の大学教育にブチ切れた財界が、まともなエンジニアの供給源として財界主導で作った学校だからな。もちろん大成功だとは思うが、あくまで日本の製造業へのエンジニアの供給しか考えてないわけで卒業生が国際的にどう評価されるなんてそもそも最初から評価の外よ x.com/daigakuzaimu/s… 2026-04-28 21:10:52 初台さん＠大学財務ウォッチャー @daigakuzaimu 日本にしかない高専、正式な学位なし　海外で学歴詐称疑われるリスク nikkei.com/article/DGXZQO… これ、感覚的には分かりにくいと思うけど、高専卒の夫を持つ東南アジアの人と話した時 「夫は大卒じゃなくて高専だけど…」 2026-04-28 17:50:39

元山文菜@書籍「無くせる会社のムダ作業」発売中 @ayana_motoyama 「新人がAIに聞いたまま資料を出してくる！AIが出したものを俺が添削して戻したら、それをまたAIに読ませて戻ってくる。」と泣いてる同世代(40代半ば)が結構いて、「なんで、ちゃんと内容チェックしてくれないんだよ！なんで、ちゃんと自分なりに直して出してこないの…俺とAIの橋渡ししてるんならアイツいらなくなっちゃうだろ。何回言ってもそのまま出してくるから、もうAI禁止なのかな…」って嘆いてるんですが、多分、新人の子は内容チェックしてるんですよ。きっと自分なりに直してもいると思う。ただ普通に考えてAIの知識は既に私たちを超えてる。我々がAIの矛盾に気づくのは単に歳を重ねてるからに過ぎなくて、自分よりレベルが高い資料が出てきたら何をどう直して良いのか分からないと思う。AIに任せて思考停止しちゃってるわけではなくて、自分

2019年の開始以来、多様な最新論文を取り上げている連載「Innovative Tech」。ここではその番外編として“ちょっと昔”に発表された世界中の個性的な研究論文を独自視点で厳選、解説する。執筆は研究論文メディア「Seamless」（シームレス）を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。X：＠shiropen2 米カリフォルニア大学サンフランシスコ校などに所属する研究者らが2025年8月にNature Aging誌で発表した論文「Targeting iron-associated protein Ftl1 in the brain of old mice improves age-related cognitive impairment」は、脳の老化を促進する「FTL1」と呼ばれるタンパク質を特定し、そ

彼がいれば勝利を呼び込むと当時話題になりましたね。 「呼び込み君BGM」を Red Army Victory Parade March ver. で お楽しみください。 【原曲情報 / Original Song】 呼び込み君 BGM『No.4』 群馬電機株式会社様 公式製品ページ：https://www.gunmadenki.co.jp/products/products-original/pop/yobikomikun/ 【引用動画】 Soviet Army Victory Parade 1945 in Color Парад Победы https://youtu.be/cXnZ_UXWh4k?si=7FQlnuxc6nP3Mbo8 ★こちらもオススメ★ 世界の呼び込み君シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLOS5gXl

ドーパミンをキーワードに現代の資本主義とか精神疾患とかについて考える会をやってました。分かりやすい話としては、「おすすめ」やサムネイルやショート動画が僕らをどう煽ってくるのかを共有できました。… https://t.co/ckO6Gy0lgU— ホリィ・セン (@holysen) 2026年4月19日 色々な偶然が重なり、先日、ドーパミンやドパガキについて話しているミーティングに出かける機会を得た。 昨今は、ドーパミンという物質の名前をSNS上でよく見かける。関連して、ドパガキというネットスラングを見かけることもある。私がそのミーティングに関心を持った理由は、「ドーパミン」という体内の物質をとおして何が語られているのか、その名前に何が仮託され、どう語られているのか、専門も世代も違う人のお話を聞いてみたかったからだ。 そのミーティング内でドーパミンについてのお話を聞き、思ったこと そういう意

画像生成AIは、もはや“きれいな絵を出す道具”ではなくなりつつある。OpenAIは4月22日、画像生成モデル「ChatGPT Images 2.0」を発表し、ChatGPT、Codex、APIで提供を始めた。ThinkingやPro系モデルと組み合わせた高度な出力は、有料プランPlus、Pro、Businessユーザー向け。 画質そのものよりも「どれだけ指示どおりに作れるか」に軸足を移したのが最大の特徴。OpenAIによれば、Images 2.0は細かな指示への追従、オブジェクト同士の位置関係、そして画像内のテキスト描写を大きく改善した。従来の画像生成でありがちだった「だいたい雰囲気は合っているが、細部が崩れる」という弱点をつぶしている。 特に強みを持つのは、文字を含むビジュアルだ。UIモック、ポスター、説明図、マンガ、広告素材のように、画像の中に読める文字が必要な場面では、これまでAI画

1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、サイトに訪問するだけで自分のPCでどのAIモデルがローカル動作するかを判定してくれるサイト「CanIRun.ai」（Can your machine run AI models?）を取り上げます。 ▲Apple M5 Pro 24GBでのcanirun.aiトップ画面 ▲さまざまなデバイスで試せるため、デバイス購入前に確認することもできる 開発者midudev氏が、手元のマシンでどのAIモデルが実際に動かせるのかを一瞬で判定できるWebサービス「CanIRun.ai」を公開しました。インストールや登録は一切不要、サイトにアクセスするだけでGPUやメモリを自動検出して、各モデルに対する動作判定を6段階で色分け

これらが24時間、macOS上で動いています。PCを閉じない限り止まりません。 全体のアーキテクチャはこうです: ポイントは、Claude CLIを「考えるパーツ」として使っていること。データの取得・加工はPythonで行い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった判断だけをClaudeに任せています。 カテゴリ別: 何を自動化したか 1. メール処理（最も効果が大きかった） Before: 1日3回、3つのメールアカウント（個人・大学・就活用）を開いて確認。返信を書くのに30分〜1時間。 After: 10分ごとにGmail APIで全アカウントのメールを取得。AIが4段階に分類。 具体例: 教授からの「明日のミーティングの件」→ reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを生成 学会からのCFP通知 → see判定 → Slackに1行通知

常連客と新規客で変わらない接客をすることは可能なのか。東京・湯島の「夜学バー」に学ぶ、「内輪ノリ」を生まない接客方法と場づくりの極意とは？ お客さんとのコミュニケーションをさらに深めるはじめてみよう！ LINE公式アカウント 一般的に、飲食店の経営において長く通ってくれる常連客は大切な存在です。しかし、常連客とお店の関係性が、新規客にとって入店のハードルになることもあります。 東京・湯島にある「夜学バー」は、「常連という概念を撤廃する」というユニークな方針を掲げるお店。来店頻度が高いこと自体を否定するのではなく、常連客特有の「内輪ノリ」を生まない空間づくりを徹底し、誰も取り残さない接客を実践しています。その独自の接客方法を、店主の尾崎昴臣さんに聞きました。 尾崎昂臣（おざき・たかおみ）さん 「夜学バー」店主。新宿ゴールデン街「無銘喫茶」や、バー「尾崎教育研究所」の営業などを経て、2017年

TL;DR PrismMLの1-bit LLM「Bonsai-8B」(1.07GB) をRTX 4080 (16GB) に 8プロセス同時起動 できた 1台で260 tok/s、8台同時リクエストでも全台が2秒以内に応答 アンサンブル推論（7台で回答→1台で統合）を試したが、精度は +1.7pp でほぼ誤差 ファンアウト検索（質問分解→並列深掘り→統合）は構造化に強いがコンテキスト制約がボトルネック 「精度向上」より「1枚のGPUで8並列サービング」が本当の価値 きっかけ：「アンサンブルできるのでは？」 LLMの精度を上げる手法として「複数のモデルに同じ質問を投げて多数決を取る」アンサンブル推論がある。論文では有効性が示されているが、実際に試すには同じモデルを何台も同時に動かす必要がある。 通常の8Bモデル（Q4_K_M量子化）は1台で約5GBのVRAMを使う。RTX 4080の16GBで

OpenAIが生命科学研究向けの推論モデル「GPT-Rosalind」を2026年4月16日に発表しました。DNAの二重らせん構造の発見に寄与した生物学者のロザリンド・フランクリンに由来するGPT-Rosalindは、生物学や研究や創薬を支援することを目的としており、化学やタンパク質工学、ゲノミクスに関する理解と、科学ツールを使った複数段階のワークフロー処理を強化したモデルとなっています。 Introducing GPT-Rosalind for life sciences research | OpenAI https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/ Introducing GPT-Rosalind, our frontier reasoning model built to support research across bio