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Joined October 2016
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最近わかったこと。 博多のモツ鍋はおいしいし 博多のラーメンはめっちゃ普通
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まあ、それをペペロンチーノと呼ばないだけで良いならそれはそれでよいのでは。 うま味調味料を使うかは別として、雑料理としてのペペロンチーノと、少し小洒落た料理として扱われているジャパニーズイタリアンで、求められてるものが違うのは当たり前だし、あと多分に日本流は普通に旨いよ。
日本の多くのパスタが不味い理由は、日本人のオリーブオイルに対する勘違いが原因なのよね 日本人 オリーブオイル = 油脂 → 控えるべきもの オリーブ原産地の地中海沿岸の人 オリーブオイル = 調味料 → 味付けするもの 調味料をケチったAglio e Olio Peperoncino(通称ペペロンチーノ)に、MSGぶっかけてこっちのほうがうまい!と言い出したらイタリア人も切れる 日本人なら、味噌と出汁をケチった味噌汁に、トマトソースぶち込んで味噌汁だ!と言い張るのと一緒 パスタにMSGは食の魔改造ではなく、他国食文化への冒涜なのよ。 ペペロンチーノには、 エキストラバージンオイル(国際オリーブ協会基準) カルボナーラには グアンチャーレとペコリーノロマーノ (どうしても入手できない場合はパンチェッタとパルミジャーノレッジャーノ)
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その点、ソフトウェアとして圧倒的なシェアを誇るMATLAB/Simulinkはすごいよな。AI時代で再発明しようと思えばできるかもしれない。にも関わらず、Teslaも中国社もモデルベースデザインと物理モデリングではMATLAB/Simulinkを使うんだもんな。 標準を握る強さよ。
ある世界的大IT企業の超大規模セミナー、自動車ソフトウェアでは圧倒的シェアを誇る会社のプレゼンで「世界トップEVメーカー26社のうち25社で採用」ってのを見てコーヒー吹き出しそうになったww 使ってない1社がどこか分かりすぎるww 結局あの会社は機能安全とかソフトウェアの品質に興味ないんですよ、自動運転を全部自社でやろうとして当然出来ない、出来る見込みもない。だからスラスターで飛ばして株価下落させるw まあ、自動車からは撤退するみたいだしいいか😇
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うまそう
久々に自家製麺ほんまの蛤ラーメン食べに来たけど、蛤でっか!!!
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堀大輔ミュートしてショートスリーパー話題(あたりまえに意味ないし不健康なので)無視してきたんだけど、刑事告訴されることになってんの? 個人的にはあんなので有名なってお咎め無しなんて、悪さしてバズれば金持ちになれるみたいな最低な教育になってしまうので、牢屋に入れとは思わんが反省して「まともじゃなかった」は認めて表舞台からは消えてほしいな。
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そう。言語化されてない何かがある。
very weird thing happening rn technical people are sad, they think their skills are now useless non-technical people are desperately wishing they were more technical so they could use agents better
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統計モデルを扱うソフトやライブラリに、何の考えも無しな情報量基準が選択規範としてデフォルトで組み込まれているの、もはや害悪でしか無い気がしてきたぞ。 そもそも交差検証の統計量であるAICを考えたとき、当然統計的推定をするにあたって多数の仮定を織り込んでる。 この仮定を満たすことで、交差検証という重いタスクをスキップできる、というのが現代的な味方で、怪しい仮定を認めてまでスキップする必要あるか?というのはちゃんと考えるべき。 特にテストタイムにマルチステップの予測をするような時系列モデル考えたときに、自己回帰要素が入ってるのにAIC見るっておかしいと思わない?あれはシングルステップの予測をバックテストしたときの1個抜き交差検証の不偏推定量だよね。しかも統計モデルにかなり厳しい正則性を求める。 分かるかい。
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交差検証の統計量としてAICが開発されたわけではないけど、実務的な意味を見出すならそのような前提になることが多い、という意味。
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たぶん、このあたりのコミュニケーションがちゃんと取れる人が、「学校教育エリート」を育てるようにエンジニアリングを学んでもらうほうが円滑だよなあ、と思ってる。 たぶんコミュニケーション部分は人生全体でfittingが掛かってて、お勉強より遥かに較正が難しい。
エンジニアにコンサルの教育をしてFDEとして育てるのは人によっては結構気合いが必要だと思っていて、次のような基本的なことから話さないといけない。 ・一人で抱え込まず、まずは話を聞いてみましょう ・相手の課題は言語化できていないのが前提なので、そこを責めないで、まずは信頼関係から構築しましょう ・信頼関係作るには雑談して相手の価値観や物事の捉え方、自分の知識や経験との差分を探りましょう 出来ている人にとっては呼吸するようにやっていることが、全く出来ないところからスタートしなければいけないけど、このレベルだと本人がどこから手を付けていいのかわからず途方に暮れてしまう。
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odeソルバーや最適化ソルバーにどんなものがあるのかを知っていたら、微分の方向に進みますとか積算しますとか、随分といい加減なことやってると分かる。 一方で、物理現象と異なり機械学習問題の多くは以下にノイズを無視して汎化するかが問われ、そのソルバーのいい加減さがノイズ表現を拾いきれないことによって過適合しない(シャープミニマムの底に収束できない)というのもある。 元来物理現象ほどカチッとしたものを解くソルバーと特に深層モデルの学習用ソルバーでは求められる要件が違いすぎるんだよな。 どっちが優れるとかはなく求める性質の問題。ノーフリーランチである。
jaxとかpytorchの自動微分を使って物理の問題を解く時、勾配の質があまり良くない時があるらしい
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AIが本当に最高の意思決定をもたらすと思ってるなら下記の場面で使いこなしてみよ。あるいは、なぜ解決できないかを考えてみよ。 1. 土日暇な友達の少ない君。友達をAIのアドバイスで作って人生を彩れよ。 2. 恋人ができないそこの君。 3. 金が稼げないそこの 4. 以下無限 人間は統計的多数派や合理性を必ずしも重んじるわけじゃない。
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人間側のデータサイエンスや実験デザインの能力が劇的に下がっているのを感じるんだけど。 AIに言われたままの作業員と、そうじゃない人の見分けがつくというのは、AIが完璧ではなくて、コンテキスト不足なのかなんなのか、実業務でヌケモレをもたらすことを示すと思う。 一方で(人間より賢い)AIに聞いたという自負が、もはや確固たる誤りの道を突き進む理由になってしまう場合もあり、なんかこれがシンギュラリティと言うやつか、という思い。
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新幹線、音漏れヘッドホンのタバコ臭えおっさん隣で最悪
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LinkedInで海外の知らん人からソフトウェアエンジニアとしてReferralをしてくれというのが来るので、職業として終わりを迎えていることを感じる。 ユーザーに説明責任を果たせない、ユーザーの使われ方を把握していない、ユーザーの望む機能を収集しないソフトウェアエンジニアはもういらないね。
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何がヤバいって、僕のロールがソフトウェアエンジニアじゃないこと。知らんがなすぎる。 もう手当たり次第なんだな。
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とりあえずお名前.comは💩 ブログHELLO CYBERNETICSはお名前.comで始めてしまったのだ。ドメインは捨てたのだ。
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この見た目だけのベンチマーク見るとか、TerraよりSolでよくない?となるけどなぁ。
Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol vs GPT-6.1 Terra ⚔️ The new GPT-6.1 Terra is insane for the price. 🤯 Same Alpine Gold prompt: Opus 5.5: $31.85 · 2h 45m Sol: $3.62 · 43m Terra: $4.90 · 43m Terra did it 6.5x cheaper and almost 4x faster than Opus. ⚡
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まさかの……おまえの立ち位置なやねん。terraが半端者で不要ポジから、いきなり万能ポジに。
Replying to @OpenAI
GPT-6.1 Terra substantially outperforms GPT-5.6 Terra on Agents’ Last Exam, a test of how well agents use software at work. It even matches GPT-6 Astra at one-tenth the price per token and finishes tasks over 3× faster on average than both Astra and GPT-6.1 Sol.
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これは他もアップデートくる?
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Proはちょっとまた別格なので…。 ただ、Opus5.5で人間のやりたいことな大抵のことは妥当なコストとスピードでできてしまうので、ここは明確に実用面で素晴らしいブレークスルーでした。 OpenAIを推す僕もOpus5.5は結構普通にヘビーユーズしてます
Opus 5.5が絶賛されてるけど自分の用途ではまだまだGPT-6 Astra Proがダントツで賢いし信頼できる。 6 Astra Pro(chat)>6.1 Sol≧Fable 5.1≧Opus 5.5=6 Sol(chat)>>その他 って感じ。
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