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MT.YAMA＠AI&DigitalTwin

@minve3

電機メーカ→ソフトバンク→生産・経営コンサル、シミュモデル開発で起業：主に自動車メーカ様と推進/ エンジニア→経企、新事業・商品企画、マーケ戦略→事業推進エンジニア/機械→情報修士/MBA/野中郁次郎先生の孫弟子/極真黒帯/ボクシング/柔術/筋トレ/ ⛳️/車/PSMⅡ/PSPOⅡ/G検/ロボットSI2/フィジカルAI

 横浜市
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みのるん
@minorun365Oct 25
内容勉強になる！私もパクろう…
からあげ (@karaage0703) profile pictureからあげ
@karaage0703Oct 25
自分への仕事の依頼の相場感（おおよその実績）は公開しています。 普通にサラリーマンなので、積極的に受けているわけではないのですが、もし必要ありましたら参考にしてもらえましたら。 karaage.hatenadiary.jp/work_…
仕事のご依頼について - karaage. [からあげ]

仕事のご依頼について - karaage. [からあげ]

はじめに からあげ（karaage）へのお仕事のご依頼をご検討いただき、ありがとうございます。 本業があるため、特別仕事の募集はしていませんが、もし何か特別依頼したいことがあれば、以下の情報を参考にご依頼ください。引き受けれない場合も多いですが、ご了承ください。 なお、こちらのページは私に直接会ったことがない人向けのペ…

karaage.hatenadiary.jp
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これはCAD界隈ではかなりの大ニュース、、！！ NVIDIAが持っているCADのエンジンSMLIBが、本日オープンソースで公開されました。しかも商用利用OK。 引用元は英語なので補足すると、20年以上CADを作ってきた海外の会社の方が、CADにとってビッグニュースだと喜んでいる投稿です。 ・CADの心臓部（曲面や立体を計算するエンジン）がタダで使える ・これまでは既存の契約企業しか使えなかった ・AIから直接動かせるPython版も無料で公開済み AIは図面を読むのは得意でも、描くのはまだ少し弱かった。そこにプロ用のCADエンジンを無料でつなげられるのはデカい。 手描きスケッチからCADデータを起こすような下書きが、一気に現実的になりそう！
☄︎ (@0xca0a) profile picture☄︎
@0xca0aOct 12
Big news for CAD: SMLIB, NVIDIA's NURBS based kernel is finally open source today 🍻🎉 We have been working with SMLIB and its dev team for more than 20 years. It enables all our products: classcad.ch headless CAD, GUI, AI/MCP, PDM, etc github.com/NVIDIA-Omniverse/…
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Google Gemma (@googlegemma) profile picture
Google Gemma
@googlegemmaOct 9
Google AI Pro plans now package premium Colab benefits, landing you A100s with 80GB VRAM (Ultra subs even unlock H100s 🔥). Here’s what that 80GB headroom unlocks directly in your browser: ✨ Run Gemma 4 31B in bf16 ✨ Full fine-tune up to Gemma 4 E4B in bf16 ✨ LoRA tune up to Gemma 4 26B A4B in bf16 ✨ QLoRA tune up to Gemma 4 31B in bf16
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アユネオ (@Ayu_AI_0912) profile picture
アユネオ
@Ayu_AI_0912Sep 28
何ができるかな？ ―――― Opus5.5 × Blenderで 作ってみました。 プロンプトは、
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うちた (@uchita_success) profile picture
うちた
@uchita_successSep 26
AIスライドを「クリックで深掘りできる資料」にしてみた。動かし方は6つの構造で決まる【保存版】

AIスライドを「クリックで深掘りできる資料」にしてみた。動かし方は6つの構造で決まる【保存版】

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Seita Iizuka | 飯塚 清太 (@IizukaSeita) profile picture
Seita Iizuka | 飯塚 清太
@IizukaSeitaSep 27
Codex（GPT-6 Astra）とClaude Code（Opus 5.5）を組み合わせて、日本から約200kgの衛星を高度500km付近のほぼ円形の軌道へ運ぶことを目指す小型ロケットを、概念設計から3Dの飛行シミュレーションまで作ってみました。 動画は種子島付近の仮想射点からの打上げ前半です。飛行開始から約5分を10倍速で再生しています。仮定を置いた計算では、目標付近の軌道に入る結果になりました。 AIなしでは、この計算、機体の3Dモデル、打上げ管制画面を作るのに、どれだけの人手と時間が必要だったのでしょうか。すごい時代になりました。 もちろん、シミュレーションで飛んだことと、実物が飛ぶことは別です。今回は実機開発ではなく、AIで初期検討をどこまで進められるか試したものです。エンジンや電源などを実物で検証したわけではありません。 それでもAIを使えば、ハードを作る前に「仮定した条件で数字の上では成り立つか」「何を確かめるべきか」をかなり具体的に検討できます。ものづくりの初速は、大きく変わろうとしています。
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Mojofull
@furokuSep 23
Antigravity使いは今すぐ「Google AI Ultra」に課金してほしい…！僕と一緒に一蓮托生になりましょう。 Google ColabがMCP対応したことで、チャットから 「Google ColabにMCPで接続して」 と一言投げるだけで、Ultraの最強クラウドGPU（A100等）と直結。 ・面倒な環境構築ゼロ ・ローカルPCのファン無風（マシン負荷ゼロ） ・最大24時間バックグラウンド実行（寝てる間に回る） チャットがそのまま「最強のAIデータラボ」になります。この異次元の快適さ、ぜひ道連れになって味わってほしい⚡️
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Mojofull
@furokuSep 22
GPT 6は15種類のモデルバリエーションがあるので選ぶの悩んでしまいます。 そこで公式のベンチマークを見ると、各モデルのスイートスポットの３つから切り替えるとよさそうです。 ⭐ GPT-6 Astra / max ☀️ GPT-6 Sol / xhigh 🌙 GPT-6 Luna / max モデル×エフォートの組み合わせに迷ったら、まずこの3つ。 というのも週次枠は7日。スポット同士隣の設定との1タスクあたりのコスト差は約6〜7倍です。 つまりAstraを1日で使い切りそう人なら、Astra→Solへと一段下げると7日保つ、みたいなわかりやすい運用ができます。
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OpenAI (@OpenAI) profile pictureOpenAI
@OpenAISep 22
Replying to @OpenAI
Higher usage limits and lower cost give you more flexibility and room to iterate.
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オカムラ | AI駆動開発 (@masa_okamura108) profile picture
オカムラ | AI駆動開発
@masa_okamura108Sep 19
JEVすごすぎる。会議で話すそばから業務フロー図がリアルタイムで出来上がっていく。 動画は1倍速で不動産業のヒアリングを想定。 雑談はスルーして業務の話だけ拾う。仕組み👇はシンプル。 ① 発言ごとにJEVが「業務の話か？」「フロー図に何かすべきか？（追加/修正/削除/なし）」を判定して確率で返す ② Confidenceが50%以上の発言だけLLMがステップ化 ③ JEVが再チェックする。本当に言ったか？既存と重複しないか？担当は誰か？ ④ プログラミングでDraw .ioに追加 確率が低いものはスルーするか「要確認」で残す。 draw .ioだから、あとで手直しもできるのがありがたい。
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Wentao Zhu (@walterzhu8) profile picture
Wentao Zhu
@walterzhu8Sep 16
GPT-6 Astra: 3D, Embodied AI, and Beyond

GPT-6 Astra: 3D, Embodied AI, and Beyond

Article · @walterzhu8
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Isaac Sin (@IsaacSin12) profile picture
Isaac Sin
@IsaacSin12Sep 18
Got @typesafeai Jev driving our @makermodsai Metal arm in MuJoCo. Images are of the sim camera is not passed in, sim hands Jev the state of the environment in JSON and it picks the next bounded action (hover, descend, grasp, lift, place) as a typed choice with a confidence score. Jev makes the decisions for example "Put the red apple in the blue bin", and it runs in 9 decisions at ~150 ms each, and it refuses tasks it can't map to the scene instead of guessing. I wonder what this means for datacollecting in sim in realtime? And I wonder if combining with GPT6 astra would it be able to then control an actual robot arm
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Dmytro Hrybov (@dimentary) profile picture
Dmytro Hrybov
@dimentarySep 18
tested Jev as a real-time robotics policy in MuJoCo it struggled at first, so i split each update into two calls: decide what to do next, then decide how to move the arm and gripper Jev doesn’t accept images, it gets simplified geometry and contacts as text here
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pon / Hiromu Nakamura (@po3rin) profile picture
pon / Hiromu Nakamura
@po3rinSep 18
社内でJev勉強会をしました！！50人以上参加して、Jevとは？の軽い共有から、使うとどんな機能が作れそうか？どんなユーザー体験が作れそうかをアイデアを出しあいました。 tech.layerx.co.jp/entry/2026…
緊急で社内Jev勉強会を開催したらアイデアがバンバン出て頭が柔らかくなった - LayerX エンジニアブログ

緊急で社内Jev勉強会を開催したらアイデアがバンバン出て頭が柔らかくなった - LayerX エンジニアブログ

こんにちは。バクラク事業部でエンジニアをしているpon)です。 社内で TypeSafe AI の Jev を題材にした勉強会を開催し、社内のエンジニアが50人以上参加してくれました！ 30分の短い会でしたが、終わってみるとサービスにJevを組みこむアイデアが50件を超えました。この記事では、なぜわざわざ勉強会という形…

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Anirudha Majumdar (@Majumdar_Ani) profile picture
Anirudha Majumdar
@Majumdar_AniSep 17
🎬 Lecture videos for Intro to Robotics @Princeton from the first week are up! youtube.com/@intro-to-roboti… Slides, notes, assignments, code: irom-lab.princeton.edu/intro… New materials will be posted every week!
Introduction to Robotics @ Princeton

Introduction to Robotics @ Princeton

Lectures from "Introduction to Robotics" at Princeton University (ROB 345 / 549). Instructor: Anirudha Majumdar (irom-lab.princeton.edu/majumdar). Other course materials (notes, slides, etc.):...

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Jianglong Ye
@jianglong_yeSep 17
Evolving dexterity with GPT-6 Astra 🖐️ Been trying Astra recently. Its zero-shot dexterous manipulation is already quite surprising. More interesting is seeing it learn and improve through simulation training, from pen spinning and Rubik's Cube to hammer use. The real goal would be to evolve this dexterity in the real world. github.com/jianglongye/dexte…
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みのるん (@minorun365) profile picture
みのるん
@minorun365Sep 17
おっと手が滑った！ 今話題のAI「Jev」って何？ 宇宙最速で学ぶ会 #みのるんのゲリラ勉強会 minorun365.connpass.com/even…
今話題のAI「Jev」って何？ 宇宙最速で学ぶ会 (2026/09/18 12:00〜)

今話題のAI「Jev」って何？ 宇宙最速で学ぶ会 (2026/09/18 12:00〜)

これの勉強会です！ Introducing System One Models & Jev - TypeSafe AI Blog https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev # アジェンダ * やさしいJev入門（みのるん） * デモアプリ解説（yoko） * Jevでハーネスエンジニアリング（watany）

minorun365.connpass.com
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nasuuu
@nasuvit_zSep 17
緊急でブログ書きました。Jevの話題です！ 先日公開された「Jev」が大変な話題となっていますが、これが従来の技術と何が違うのかを、具体例を使って解説しています。 Jevが普及すると、AIエージェントは不要になるのか？ LLMとは何が違うのか？ Amazon Bedrock AgentCoreとは何が違うのか？ のイメージを深めたい方は、ぜひお読みください！ Jevとは何か？ 従来型LLMやAIエージェントとの違いを理解する qiita.com/nasuvitz/items/44f… #Qiita
Jevとは何か？ 従来型LLMやAIエージェントとの違いを理解する - Qiita

Jevとは何か？ 従来型LLMやAIエージェントとの違いを理解する - Qiita

はじめに Jevは、文章や業務データを読み取り、分類・採点・条件判定の結果を確率付きで返すAIモデルです。 モデルが返す結果は、アプリケーションが処理を分岐する場面に利用することが想定されています。プログラムは条件を明確に判定し、複雑な制御に応用することが可能です。 この...

qiita.com
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よっしゃ〜！！！無事セミナー実演で、DevinでJev使って、アプリにスピーディな意味検索機能を作れた〜すごいなDevinもJevも🔥☺️ みなさんご参加ありがとうございましたー！！！🙌 Jevの使い道すんごいあるなこりゃ！✨ #Jev #Devino DevinでアプリにJav入れた実演解説のアーカイブを1000円で買えるのは明日の朝8時まで、ぜひこちらからどうぞ👉 peatix.com/event/5143131
あきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】 (@akira_papa_IT) profile pictureあきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】
@akira_papa_ITSep 17
【直前で追加！本日9/17（木）20〜22時セミナー｜Cursorだけでなく、Devinも実演することにしました！📢🔥】 Cursorのキャッチアップをする予定でしたが、Devinも素晴らしいので一緒に動かして画面共有しながら解説していこうと！🙌 今夜のCursorキャッチアップセミナー、Devinも追加して「Cursor × Devin」で開催します！ 「いま何ができる？」 「どう使い分ける？」 「自分の開発なら何を任せる？」 だいちさんと一緒に、PC画面を共有して実演しながら、CursorとDevinを一旦整理していきます☺️ 無料です〜ぜひご参加下さい！めちゃ楽しみ🔥 🔗料金自由_無料OK👉【9/17（木）20:00–22:00】Cursor × Devin キャッチアップセミナー｜AI開発の最新動向と使い分け | Peatix 　　URL: peatix.com/event/5143131
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Bluemo / Shutaro Aoyama (@blu3mo) profile picture
Bluemo / Shutaro Aoyama
@blu3moSep 17
kotoba-no-butsuri.netlify.ap… Jev遊びその1　言葉にしたものを何でも召喚できる＋物理法則を好きに変えられる物理シミュレータ
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Mojofull
@furokuSep 17
Replying to @AM09_21
@AM09_21 さんの実験結果から既存のAIよりも200倍コストを抑えながらより高いパフォーマンスを上げれる可能性がある。
比特币橙子Trader (@oragnes) profile picture比特币橙子Trader
@oragnesSep 17
卧槽，JEV 的出现很可能就是自动智能交易的起点。 昨天JEV在AI 圈刷屏，今天 Monad 工程师就用JEV做了一个自动交易机器人。 实时读取 MON/USDC 价格，JEV 不负责写分析报告，也不跟你解释一堆逻辑，它只做最核心的事，判断 Buy 还是 Sell，再给出置信度，然后直接把交易发到 Kuru 的链上订单簿执行。 这一下我突然明白 JEV 为什么要做成一个不会说话的模型了。 交易根本不需要 AI 每 300ms 给你写一篇小作文，它需要的是： 行情进来→判断→下单→新行情→重新判断，而且这一整套循环必须足够快、足够便宜。 而 Monad 现在刚好每 300ms 出一个区块，Kuru 又是链上订单簿。高性能链负责执行，JEV 负责决策，两个东西拼起来，已经有点AI 原生交易系统的味道了。 未来的交易 Agent，不一定需要一个会写研报的超级大模型，它更需要一个能在极低延迟下连续做几百万次判断的大脑。 昨天我 提交的WL今天也通过了，接下来我先尝尝咸淡，看看到底怎么个事。
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