ながた

JC3 プログラマーになりたい！ NONA REEVES

[ながた @514YJ]

エルデンリングは神ゲーなんかじゃなかった
超バカくそオモロ神ゲー。2022永田杯サンキュー宮崎賞受賞確定

[ながた @514YJ]

今最も”アツい”(筆者調べ)企業 株式会社タイミーに入社した感想｜ながた @nagataaaas https://t.co/S8hxzwgwkt

[ながた @514YJ]

@SAIKI_R_A Opus4.8ちょっと変よね

[ながた @514YJ]

勝手に気持ち代弁すな

[ながた @514YJ]

ミックストマトジュース見て食べたくなっちゃったから、初めてペタグーグミ買ってみた

[ながた @514YJ]

知らぬ間に opus4.8 が投下されていた

[ながた @514YJ]

Claudeくんは、画像生成ができるようになれば個人的に言うことは無い

[Mitchell Hashimoto @mitchellh]

I strongly believe there are entire companies right now under heavy AI psychosis and its impossible to have rational conversations about it with them. I can't name any specific people because they include personal friends I deeply respect, but I worry about how this plays out.

I lived through the great MTBF vs MTTR (mean-time-between-failure vs. mean-time-to-recovery) reckoning of infrastructure during the transition to cloud and cloud automation. All those arguments are rearing their ugly heads again but now its... the whole software development industry (maybe the whole world, really).

It's frightening, because the psychosis folks operate under an almost absolute "MTTR is all you need" mentality: "its fine to ship bugs because the agents will fix them so quickly and at a scale humans can't do!" We learned in infrastructure that MTTR is great but you can't yeet resilient systems entirely.

The main issue is I don't even know how to bring this up to people I know personally, because bringing this topic up leads to immediately dismissals like "no no, it has full test coverage" or "bug reports are going down" or something, which just don't paint the whole picture.

We already learned this lesson once in infrastructure: you can automate yourself into a very resilient catastrophe machine. Systems can appear healthy by local metrics while globally becoming incomprehensible. Bug reports can go down while latent risk explodes. Test coverage can rise while semantic understanding falls. Changes happens so fast that nobody notices the underlying architecture decaying.

I worry.

[ながた @514YJ]

ブランカのSA2が強すぎる

[ながた @514YJ]

人工知能系統のAIという謎概念ワードを観測した

[ながた @514YJ]

結局、千葉県の防犯登録番号にチェックデジットがあることの証拠はなかったですね…

[ながた @514YJ]

簡単に説明すると、チェックデジットというのは、1種のダブルチェック機構です。

元の値を誤って伝えていないかを追加の数字でさらに確認する訳です。
仮に元の値を間違って伝えたとしても、追加の数字で間違っているかどうかを確認できます。

もちろんチェックデジットごと別の登録番号と同じ値に読み間違える可能性はありますが、そんなこと言い始めたら無限の猿定理みたいな話になってくるので、現実的に意味があるかどうかという話になります。その回答は、「意味はある」ということになります。

チェックサムとかも同じ考え方なので、調べてみるといいんじゃないでしょうか。(チェックサムが同一であれば、ウイルスが含まれた実行ファイルでも信頼してしまう 的な)

[ながた @514YJ]

@grok

人間:
防犯登録している自転車の防犯番号を間違えて伝えてしまい、別の自転車と取り違えてしまいました。防犯番号のコード体系にチェックデジットが含まれていればこのケースは防げますか？防げない場合、バカでも分かるように端的に200文字以内でその仕組みを説明してください。

AI:
いいえ、完全に防げません。
仕組み（端的に）：チェックデジットは番号の最後に付く1桁で、全体の計算が合わない入力ミス（1桁違いなど）を自動で弾くだけ。別の実在する正しい番号（チェックも正しい）を間違えて伝えたら、システムは「有効」と通す。人間の「どの自転車の番号か」の勘違いは検出できない。（148文字）

に対する主張としての私の直近のリプライは、正確ですか？

[ながた @514YJ]

仮にチェックデジットがない場合、間違えてヒットしてしまう確率は

(値を間違える確率)x(間違えた値が存在する確率)

ですが、デジットがあれば、

(値を間違える確率)x(間違えた値が存在する確率)x(チェックデジットが合致する確率) になります。

チェックデジットが合致する確率は、より詳細には

(チェックデジットを読み間違えない確率)x(チェックデジットがたまたま一緒な確率) + (チェックデジットを読み間違える確率)x(たまたま正しいチェックデジットを引き当てる確率)
になります。

読み間違えない確率の方が高いでしょうが、それがたまたま一緒な確率はかなり低いです。なぜなら、それがチェックデジットの役割だからです。
読み間違えたとして、それがたまたま正しい確率は1/10程度でしょう。

チェックデジットでは完全には防ぐことはできませんが、限りなく低くすることができます。
低くすることが、チェックデジットの役割です。

[ながた @514YJ]

なんで今更、markitdownが最近てたライブラリみたいにアピールされてるんだろ

[ながた @514YJ]

現金しか使えない系のスーパーとか個人商店がjpycを導入してくれたら個人的には嬉しいな

[ながた @514YJ]

@gustoR7000 見える見える…

[ながた @514YJ]

年金要らないので払いたくない

[ながた @514YJ]

@muya14717723 @kuina_ch 現実世界では[0,1)ではなく[0,1]のことの方が多いので、5捨5超入の方が最終的な辻褄が合いやすいです。

[ながた @514YJ]

@shade_sheep @kenjinote これは恐らく、bool値として解釈できる文字列を人間が入力する時、それが大文字小文字を区別しない時 true と同一であるか？ということかと思います。

そのような場合、全ての大文字小文字の組み合わせを比較するのではなく、 if (flag.toLower() === "true")のようにどちらかに揃えるのが一般的です