汎用人型決戦データ人材兼しがないデータ芸人、データの成れの果て。 ヒストグラムを見ながらお酒を飲むのが生きがい。 はてな https://teapawt.net/t.co/Aal3mJncqM Substack https://teapawt.net/t.co/KcS5nA8WjE ※諸々個人の見解ですのであしからず
Joined March 2020
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なんか気づいたら伸びている 自分の書いたnoteでも貼っておく
note.com/njunn/n/nbdbb65dc12…
個人の経験的に、マイクロ過ぎず、雑管理すぎないチケット管理はだいたい一日max3チケくらいで、週10-15完了くらいだったのですが、自分の二年間の数値を見ても明らかに歴史的転換点を観測できる 先月から本格的にエージェントを利用し始めてまた世界が変わった CAGRは+70% やることが枯渇する
github.com/onyx-dot-app/onyx
Claude、GPT、Gemini、LlamaなどのLLM、または任意のオープンウェイトモデルと連携する、自己ホスト型のAIチャットプラットフォーム こういうのもあるんだ
アップルが社員のAI利用予算を1日$300から$200へ削減するらしい もともと月100万くらい使えたのすごいな 来年はおおよそAGI達成でトークンマネージメントの時代だろうな
Apple is reducing employee budgets for artificial intelligence usage as part of a cost-cutting effort, even as the company seeks to put AI at the center of its operations bloomberg.com/news/articles/…
自分の限られた知識と経験だけでAIに指示してないかは自問自答しておきたいよね、と思った話 最先端の人たちも別に特別なAI使っているわけじゃないのよね
だからあなたのAIは仕事ができない - 今日もデータで飯を食う。 datamesi.hatenablog.com/entr…
Sonos Ace Ultra全然レビューないし、話題になってなかったしAIもBoseかSony買っておけって言われたけど、実物試して即買い 装着感めちゃ良い
gizmodo.jp/article/2609-sono…
人類目標を信じ過ぎる傾向おもろい
Manifoldの予測市場で「自分は〇〇できるか？」という自己市場は、実際の達成率を約4.4ポイント過大評価していた。一方、外部イベントの市場はほぼ正確に校正されていた。
群衆の楽観バイアスは早期に発生するとのこと
論文: arxiv.org/abs/2610.40324v1
すごい、自分で自分用のYoutubeアルゴリズム作っている もうレコメンドアルゴリズムも自分で作る時代が到来するんだな
Weekend hack: HackerTube. I was annoyed with YouTube's recommendations so I had Claude filter down 43M comments over 20 years of HN to 6,454 videos that keep being recommended. *Significantly* better viewing experience, ~2 hours with Opus 5.5:
hackertube.org/
- Excellent recs without any logins (state is kept in local browser session)
- Thumbnail is a representative frame from middle of the video instead of the super duper A/B test hyper-optimized user uploads
- Underlying data from the comment analysis as one zip file, point your Claude at it and ask for your own version
- HackerTube Longs ✊
A bit more on the process:
I use Claude Code (desktop app for Mac), Opus 5.5 on Medium effort as my default. I only talk to Claude and have it do everything, the only "manual work" I helped with in tandem was in the browser (reminiscent of MenuGen): 1) I had to create some kind of API key from Google Cloud UI to query YouTube for video metadata, 2) I booted up a VPS box for serving and 3) I bought the domain name. Once the box was up I gave Claude the IP and told it update, secure, harden, deploy and optimize the code, and it did the whole thing.
Many awesome projects that would have normally taken weeks/months even can now be few-shotted for breakfast. What else are we not thinking of.
だいたいみんな行き着く先同じだな 実装とかはやっぱりClaude Opusがよい 分析もAstraよりはClaudeのほうが余計なことやらない感ある
AIエージェント時代のレコメンドは、候補を直接選ぶより「どんな検索をすべきか」を学ぶ方が本質かもしれない。
R2QRecは検索結果そのものをフィードバックにしてクエリ生成を改善。検索エンジンいじらず検索クエリそのものを学習しちゃうのか なるほど！！
arxiv.org/abs/2610.39984
evenrealities.com/ja-JP/smar…?
ここ数年物欲なかったけどAIと生きる用にガジェット欲が高まっている AIグラス買うかなぁ
あのときのGoogleは攻めてたよね Google Waveとか10年先を行ってたわけで 目先の儲かる儲からないじゃなくてこういうの
m.youtube.com/watch?v=v_UyVm…
あまり聞いたことなかったけどDREっていうのか たしかにそっちのほうがしっくりくる データの信頼性を担保するってのはAIでほいほい分析まわせるからこそ重要になってきますね
What is Data Reliability Engineering | Mercari Engineering engineering.mercari.com/en/b…
44%のCEOがAIのROIの説明に苦戦している一方で、投資は継続している。理由はシンプルで、勝ち筋が「AI導入」から「AI前提の会社づくり」に移ったから。CEOの80%が「テクノロジーそのものが戦略になった」と
AI導入とかではなくてもはやAI中心に変革できるかの論点になっているってことね
Gartner Newsroom: Gartner Says 44% of CEOs Struggle to Demonstrate AI Financial Returns as Technology Becomes Central to Growth #GartnerNewsroom gtnr.it/3U2xN0I
