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イラストはきらさんに描いて頂きました!

特異点のどこか
Joined April 2013
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もう時効だと思うので呟くと、10年くらい前、職場の先輩が酔っ払いながら「おまえは会社の人間を、全員敵か味方かで分けて考える悪い癖がある、そんな2ビット思考じゃこの先やっていけないぞ」と1時間くらいこんこんと説教されたことがあって、なるほど確かに見識だなと思いながら、敵か味方かの二択なら1ビットでは? という考えが気になって、細かい内容がいまいち頭に入ってこなかったことを、時々思い出す。
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自分の頭に情報をこれでもかと放り込んで、歩き回ったり寝たりして適切に攪拌と醗酵をさせるといい研究の素が自然と出来上がる。これは絶対そう。異論は認めない。ただし、適切な攪拌量と醗酵量はものによる。
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元気出そうな本を買った!やっぱり権力だよな!
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具体例がキチンと出せると分かっていると感じられるよね。
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データ解析の手法は数理的制約とソフトウェア制約が微妙にズレていることが多く,パッケージ化された関数の入力としてそれが許容されているのに数理的に実はダメだったり,ソフトウェア的に入力が難しいが数理的には大差なくてちょっとした変換で対処できたり,色々な知識が役立つのはそういうとき
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以前のスライドを見返していると,(伝統的な)統計と(相対的に最近の)機械学習は何が違うんだというスライドが出てきました.(※色々と単純化しています)
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これは,研究者がハイコンテキストな差分の話をしがちというスライド…
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昔書いた「専門的な文章を読むには訓練が必要という当たり前だがあまり知られていないこと」 id.fnshr.info/2014/03/30/tec… という話を思い出しました。普通の人よりはそれなりに読んだことがある分量が多いはずの新聞記者ですらアレなので……
そんなのいちいち全部一から説明してたら、論文全部10000ページ超えちゃうって。だから勉強しろってことなの。最新の論文だけ読んで最新の知識身につけられるわけないでしょ。それで論文のことを間違ってるとか胡散臭いとか言うのが正しい態度ではないってこと。ついでに、簡単に他人を卑怯だとか言うのもね
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禿同と言わざるを得ない。
「AIを使おうが論文の内容がよければ良い」に自分も異論はないんだけど、AIっぽさを感じる論文で内容が良いものにマッッッッジで出会ったことなくて、結局その「AIっぽさ」に気づけないor隠す努力ができない人はサイエンスも残念なんだろうな。
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そうそう、AIによる査読は些末な点の修正ばかり要求してきて非効率なんだよなぁ。で、結果として全方向に配慮したエッジのない論文になるというか。最近はそんな査読コメントばかりくる。
My biggest struggle with reviews in 2026 is that (AI) reviewers don’t seem to know the difference between limitations and critical issues. An LLM can easily find 100+ limitations in any paper (even the best ones in history), but that doesn’t mean the paper shouldn’t be accepted.
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だから勉強は意味があるんだよなぁ
AI使いまくってわかったことが一つ。「人間側の認知負荷がエゲつない」。すさまじい加速の中で脳が疲れる。AIがすぐ出す長文を何十分もかけて噛み砕く。AIがさらに賢くなってもたぶん根本的に減らない。AIは責任をとらないから。じゃあ人間は判断を放棄するか。しない。ここがAIの限界だとおもう
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トレーニングしたいー。うおー。
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今朝、駅のトイレに並んでたら、キチガイ女性に『邪魔だなあ!』って言われて濡れた傘で足叩かれたのが気に食わなかったので、のこのことキチガイ女について行って、肩叩いて、『傘で人を叩くのはやめた方がいいですよ』って言ったらビックリした顔してた。お前だけがキチガイじゃないだからな。舐めんな
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10年で課長になることになったよ うにお願いします
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研究もそうだなと思う。先行研究を読みすぎると新しいことはできない、みたいな考え方もあるけど、アホみたいに読まないとできるようにならないと思っている。読まないでも研究できてるのだとしたら、指導教員とかボスの方針が非常によく、作業員として効率的に動けているだけだと思う。
「成績が上がらないのは勉強量が不足してるから」という当たり前の事実から逃げて「効率的な勉強方法を」とか「もっと自分に合ったやり方があるかも」と探してるの本当に馬鹿なんだよな。 そんな事してる暇があれば勉強量増やせよ。
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