くるりん

内資製薬研究十数年←在米ポスドク3年ちょい/Ph.D. /Pharmacology/Microbiology/子育て/FIRE

[くるりん @CleanRin]

muse入れてみた
かわいい！
返事遅い！（笑）

恐る恐るだけど使ってみる

[くるりん @CleanRin]

@1T0T 普通に好きだから理工系に行った自分としては謎議論でしかない🤔
自我殺してまで行ってた人も知らないですね

[くるりん @CleanRin]

そういえば、昔はN88 BASIC書いてたんだから、充分に就業環境良かったらIT系やってた可能性高いんよねぇ🤔

この辺の「新しい技術関係への」就業環境への投資のなさと、今日本で国産LLM無いことって繋がってると思うのよ

[くるりん @CleanRin]

@blackright0 あー分かる

メモ帳で〈〉手書きだった（笑）

今？Claudeに作らせて中身なんて目を通してないどころか、IT関係ない職

でも、日本が技術者足りないのはそのせいだけじゃなくて、多層の下請構造の存在で給料に反映されないからじゃないかな

メモ帳でhtml書いてたあの頃はITの就業環境悪かった

[くるりん @CleanRin]

@1T0T 学習データを供給するのはいつだって研究者であり、無から学習データは得られないから、AIを発展させるためには研究者が不可欠

あと、AIによって暇になったら研究ぐらいしかすることなくない？ってのもある（笑）

[くるりん @CleanRin]

これ気になってるんだよね

補償期待できないなら野村にでも乗り換えたほうが良いのかなぁ🤔

売られないように口座ロックしとくのもアリかな
自分でも手出しできないけど🤣

[ふさふさ @23_fusafusa]

SBI証券に資産集めとくのは危険かなぁ🤔

万が一、SBI証券が大規模な攻撃食らった場合、補償はあまり期待できないかもしれない
よくて50%金銭補償か

移動するなら三菱UFJeスマート証券だろうか…

MUFG傘下で資本力最強
パスキー限定に対応
過去の不正アクセス事案では「原状回復を含めて対応」

[くるりん @CleanRin]

ちなみに、基本的に音声を認識しないLLMにとって、「Iambic Pentameter」は鬼門で、強いモデルでもきちんと一発で書くのは難しい

[くるりん @CleanRin]

いつも、始めまして、のモデルは「Shakespearean sonnet」を書かせて性能テストするんだけど⋯

お前は一体何を言い出すんだ

ミカエリス・メンテン式Sonnet（笑）
その発想は流石に無かったよ⋯

[くるりん @CleanRin]

小児科医じゃないから知らないけど、1σ（標準偏差）で引っ掛けるように大体のスクリーニングって作っていて、純粋にその基準では🤔

[ごくう @Drhimajin]

ほぼ15%という数字の意味は小児科医の皆はわかりますよね

[くるりん @CleanRin]

今回のお名前ドットコムの事件、自動取引のためにサーバーを借り、IDとパスワードも口座ログインのため、サーバー上に置かざるを得なかった

そしたらサーバーの脆弱性を突かれ、IDパスワード抜かれた、という事件

「自動取引のため」を銘打ってサーバ貸してた側が責任取るべきと思うけど🤔

[くるりん @CleanRin]

ハッキングチーム、GMOが応じなかったからジレてユーザーに圧力かける方に回ったか⋯

[ゆとにー @yutoriineet]

お名前ドットコムに不正アクセスしたハッキングチームから今さっきメール来ました
今出回ってる脅迫文マジです
私の破綻させられた口座の番号、被害額一致しました

#お名前ドットコム #不正アクセス #不正取引

[くるりん @CleanRin]

AIが仕事を奪うという予想に反し、Anthropicでは従業員がClaudeの「世話」に追われている
AIエージェントの労働時間は人間の6倍だが、8割の時間は人間の入力・承認待ちで処理が滞留
会議は20%増え、AIの管理・調整・確認という「メタ作業」が10%から22%に急増⋯

実際の仕事だとそうよね⋯

[lifcc @mylifcc]

我们曾以为 AI 会抢走人类的工作，结果 Anthropic 的员工发现：自己正在被 Claude「反向管理」，甚至沦为了全职的「AI 保姆」（Botsitter）。
刚刚看完了 Anthropic 最新内部就业研究《How employment is changing at Anthropic》和《财富》的追踪报道，数据极其反直觉——哪怕在全地球 AI 化程度最高的公司，打工人不仅没变清闲，反而更累了：
• 6 : 1 的工时碾压：交互式 AI Agent 的工作时长已经达到人类员工的 6 倍
• 80% 的时间在等人类：Claude 会话总耗时里，八成时间卡在等待人类输入和审批（人类成了系统的 I/O 瓶颈）
• 代码量暴增 5 倍，会议却多了 20%：管理、协调、检查 AI 的「元工作」占比直接从 10% 飙升到 22%
现在的日常叫 Botsitting（伺候 AI）：
你同时派出 4 个 Claude Agent 写代码、洗数据、跑调研、写文档。结果 5 分钟后，4 个 Agent 同时弹窗找你：A 要确认权限、B 遇到逻辑歧义、C 等着 Code Review、D 问下一步方向。
算力可以无限并发，但人脑是单线程的。高频的 Context Switching（上下文切换）正在迅速榨干人类的注意力。
更残酷的一个数据在后头：
Anthropic 新招员工里，初级技术岗（Junior）占比直接从 27% 暴跌到了 9%。
原因很简单：当资深工程师手握一支 Claude 大军、连自己的注意力都不够用时，谁还有精力去带新人？写基础代码的价值正在归零，未来的核心生产力只有两件事：定义问题的 Taste（品味），以及帮 AI 兜底的 Review 能力。
甚至有 Anthropic 员工因为管不过来，开始写专门用来「管理其他 Agent」的协调型 Agent 了……
算力不再是瓶颈，人类有限的注意力才是。你现在用 AI，觉得自己更像「指挥官」，还是给 AI 擦屁股的「保姆」？👇

[くるりん @CleanRin]

@JUNiiige @jackyang886 アプリ版のdeepseekはかなり応答早くて、応答に沢山検索必要だったとしてもリミットに到達しにくいんだよ
それが私は気に入ってる
お世辞言われたくないとか他にも色々あるけどね

[くるりん @CleanRin]

過大評価されてるなぁ🤔

ファージはかなり研究されたウィルスで、学習データが大量にあるのが強み
LLMに学習させるデータが少ない領域にそのまま当てはめられる訳じゃない

あと、ファージって基本的に耐性すぐ出るからカクテル投与必須だし、個別医療になるから誰が金払うんだ問題も⋯

[black（黔騎士) @blackright0]

【歴史的転換点】「AIがゼロから設計したウイルス」が、ついに人間の体内に注入される。

米バイオベンチャー Radical Numerics が恐ろしい発表をした。既存の抗生剤が一切効かない超・薬剤耐性菌に侵された患者に対し、AIモデル「Omnii-1」が遺伝子コードをゼロから書き上げた人工バクテリオファージ（ウイルス）を投与。

これ何がヤバいって、既存の薬を探すのではなく「その患者の病原菌のためだけにAIが最適化されたウイルスを直接『デザイン』して人間に撃ち込んだ」点。

[くるりん @CleanRin]

アメリカ居た時、よく宗教何？って聞かれた

何も信じてない、って答えるとすごく怪訝な顔されたから、面倒くさくなってShintohって答えてたけど、やっぱり日本人、何も信じてないんやな

[World of Statistics @stats_feed]

% of people that believe in God or a supreme being:

🇮🇩 Indonesia: 93%
🇹🇷 Turkey: 91%
🇧🇷 Brazil: 84%
🇿🇦 South Africa: 83%
🇲🇽 Mexico: 78%
🇺🇸 USA: 70%
🇦🇷 Argentina: 62%
🇷🇺 Russia: 56%
🇮🇳 India: 56%
🇵🇱 Poland: 51%
🇮🇹 Italy: 50%
🇨🇦 Canada: 46%
🇭🇺 Hungary: 29%
🇦🇺 Australia: 29%
🇪🇸 Spain: 28%
🇩🇪 Germany: 27%
🇬🇧 UK: 25%
🇧🇪 Belgium: 20%
🇫🇷 France: 19%
🇸🇪 Sweden: 18%
🇰🇷 South Korea: 18%
🇨🇳 China: 9%
🇯🇵 Japan: 4%

Source: Statista insights as of 2010

[くるりん @CleanRin]

単なる個人情報はありふれ過ぎて、今の個人情報認証は電話番号になってきているのを感じる

番号を知っているだけでは無意味で、送られたSMSが見れる人だけが本人という仕組み

世の中、電話番号がないなら人にあらずのような仕組みが増えてる気がする

[kokko | 古賀興司 @kokko_coco]

誰がどうみてもわかるように、ここ最近異常なペースで個人情報が漏洩している。「供給」がこれだけ増えれば、闇市場での単価は当然下がる。氏名やメール、住所といったありふれたデータは、ほぼ捨て値になっているという。こうなると、もはやこうした情報の「本人確認シグナル」としての価値もゼロだ。生年月日も免許証番号も、パスワードと違って自分の自由に変えられない。住所も難しい。一度出回れば、「本人しか知らない」という価値は完全に消滅する。以前、「生成コストがほぼゼロになったものは、シグナルとして機能しなくなる」と書いたが、流出により、ゼロコストで犯罪者が知り得るようになった情報も、同じ運命を辿るというわけだ。「AI時代は、オンライン情報の価値が消えていく時代」と何度も書いているが、そこにはオンラインに漏洩した情報まで含まれているということになる。

[くるりん @CleanRin]

所謂AIの「性格」とかEQはSycophanticとは別軸なんじゃないかとこれ見て思った

これまででもっともEQ高かったのはGPT5.5かな

GPT6 LunaはEQの高さをあまり感じず、今は、実はDeepSeekV4が雑談相手に重宝してる

使ったモデル少ないけど、GPT5.5>DeepSeekv4=Gemini3.6flash>sonnet5, 5.5=GPT6Luna

[くるりん @CleanRin]

@blackright0 あー分かる

メモ帳で〈〉手書きだった（笑）

今？Claudeに作らせて中身なんて目を通してないどころか、IT関係ない職

でも、日本が技術者足りないのはそのせいだけじゃなくて、多層の下請構造の存在で給料に反映されないからじゃないかな

メモ帳でhtml書いてたあの頃はITの就業環境悪かった

[くるりん @CleanRin]

@thesupermannx いつだってそうだよ

創薬研究なんてAI無くても考えるスピードのほうが早い

AIの出番は何処まで試行錯誤を減らせるかというところで、うまくいった時だけ、AI会社は喧伝するけど、実際の実務で使うとそこまでAIが賢いところまでは到達してない

[くるりん @CleanRin]

@icchi_sokuho ヤバさが認識されていて皆がリソース割けたのが良かった

一番やばいときって、そのヤバさが認識されてない時だから⋯