Drummer @INSANITY_off|博士(京都大学) |YouTube『数理の弾丸』|著書『言語の数理とLLMの知能』オーム社|note: https://xitter.cf/t.co/Bo6uCgYtpv

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Joined July 2024
今日は人生初の大腸検査 モビプレップ不味すぎてヤバィ
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AIによるレビューで人間のレビューを迂回する、というのが本当に解くべき問題に対する解決策なのか?これはLLM as a judgeについても同じことを思う Xの振る舞いを検証するためにXの正しさを仮定する構図で、これでは不確かさが無限遡行するのみでは(たとえ役割ごとにハーネスを変えたとしても、本質的なこの構造は同じに思える)
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DeepSeek は、DeepSeek-V4.1-Flash の小規模な更新版として DeepSeek-V4.1-Flash-1017 の重みを MIT ライセンスで公開した。推論、コーディング、エージェント課題、視覚ベンチマークの成績が改善し、タスクの実行時間と出力長が短くなったと主張されている。総パラメータ数は763B で、推奨される文脈長は100万トークンである。エージェント系の評価では、Claude Code のハーネスで実行した Terminal-Bench 4.0 のスコアが前版の31.2から42.3に上がった。これは Opus 5 の51.8には届かないが、GPT-5.6 Sol の39.9を上回る。ソフトウェア工学系の DeepSWE v1.1 では77.0で、Opus 5(74.0)と GPT-5.6 Sol(73.0)を上回った。一方、既存ソフトウェアの再実装を求める ProgramBench では29.1で、Opus 5 の37.0を下回った。比較表の多くの行では Opus 5 が最高値であり、1017版が Opus 5 を上回るのは DeepSWE、Automation-Bench、Agents' Last Exam、Apex Bench など。 huggingface.co/deepseek-ai/D…
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数理の弾丸 / 船蔵颯 Ph.D. retweeted
we meant it when we said machine-native types go far, far beyond just decisions, and were very careful about how we defined System One models. introducing the bounding box primitive to Jev 1.14, for locating at the speed of Jev. deets in the docs: docs.typesafe.ai/go/box
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おれはフロンティアとされる(それなりの労力をかけたハーネスの上での)LLMの翻訳より素人の人間の翻訳の方がずっとましで、プロは尚更だろうと思っているし頼るべき存在と思っているが、この発信は機械翻訳の技術的成果に対するリスペクトが余りにも無いので共感する気が失せるのだろうと思う
先日の投稿に多くの反応をいただき、AI翻訳について世間とプロの見方に大きな差があると感じました。なぜプロの翻訳者は「AI翻訳は使えない」と言うのか。現場の実感をまとめました。
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「単なるDeepL」を作るのにどれだけの金と時間と試行錯誤が必要かというのは、ただ入出力を眺めているだけでは理解できるはずもないこと
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というか主張の骨格は翻訳という専門技能を人々は軽視している、みたいなことだと思うが、自身がその嘆かわしいスタンスを体現しているのが違和感の根っこか。
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数理の弾丸 / 船蔵颯 Ph.D. retweeted
落合陽一氏は、技術に造詣のある人は「何かわからんけどアートの話をしとるんだな…」、アートに造詣のある人には「何かわからんけど技術の話をしとるんだな…」と思わせておいて、その実は誰にも通じない意味不明の話をしている人、という理解をしている。
マジで定期的に読みたくなるやつ。 落合陽一全盛期頃に、「起業家やめて落合陽一ゼミに入るために筑波の院に行く」と言い残して消えた彼は元気にしてるのだろうか。 【サバの話だったの?】WEEKLY OCHIAIというコント、あるいは地獄について。 ken-horimoto.com/20181228115…
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恐ろしく今更だけどroutines便利やな。これ自分用に作ってインフラも自分の管理下に置いて、Claude側の制約に依存しなくて済むようにしたらもっと良さそう
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数理の弾丸 / 船蔵颯 Ph.D. retweeted
Let your app choose the right model, tool, or action in near real-time with Decisions API, now available to all developers in public beta. The Decisions API makes decisions up to 10x faster than GPT-6 Luna through the Responses API.
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数理の弾丸 / 船蔵颯 Ph.D. retweeted
仕様と実装の整合性を証明しながら実装するエージェント、数学の証明を定理証明器で書くAIなど、色々注目され始めているので コードの性質を「証明」する技術、そしてAIとの接続 youtu.be/41_1CdOSHTU
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仕様と実装の整合性を証明しながら実装するエージェント、数学の証明を定理証明器で書くAIなど、色々注目され始めているので コードの性質を「証明」する技術、そしてAIとの接続 youtu.be/41_1CdOSHTU
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数理の弾丸 / 船蔵颯 Ph.D. retweeted
Turn DiffusionGemma into a Jev-like model. This brings a new level of precision to structured tasks. By seeding a canvas with a response template, vLLM lets you extract confidence scores and probability distributions for yes/no, multiple-choice, and scored questions, all in a single denoising step. Fast, efficient, and ready to scale!
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codexなかなか許容できないくらいにはストレス溜まるけどclaudeのコスパがしんどすぎて乗り換えきれない
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