shin

とある会社で働いている P2P/VR/Web技術 などが好きなソフトウェアエンジニアです。
WebRTCのプロトコルスタックとSFUを実装中。
趣味はVRゲームと海外ドラマを見ること。

[shin @Shin2079]

今年初海水浴

[shin @Shin2079]

毎回クレジットカードの認証が必要なのは勘弁してほしい

[ちいさなかぶ @NuyPuk]

ヨドバシはUXがいいから変える必要無いんだよな
・ダークパターンが無い
・型番で検索すると正しい製品が出る
・広告商品が無い
・出品者が不特定多数でない
・同一製品が複数ページに分かれることが無い
・まともな配送業者で届く
・射幸心を煽る表現がほぼ無い
・取扱が無くてもリクエストできる

[shin @Shin2079]

fmv zero、剛性不足で本体が変形して机の上でガタガタするようになってびっくりしたが開いた状態で重石を載せて2日放置したら治った

[shin @Shin2079]

一気に80%まで増えた。普通にバグでした...

[shin @Shin2079]

cursorのcomposer 2.5の利用量カウントが8%からずっと動かない症状が起きてる。
なんかのキャンペーンなのか表示バグなのか

[shin @Shin2079]

CDDBに情報が無いっぽかったから商品ページを基に打ち込んでもらった

[shin @Shin2079]

取り込んだCDにメタデータが無かったら手打ちしないといけなかったが、codexに頼めば自動的やってくれて便利

[Fuli Luo @_LuoFuli]

Behind the MiMo API Price Reduction:
The deepest price cut, up to 99%, is for Input (Cache Hit). The core reason is our inference framework now supports hierarchical KV cache optimization for SWA. Production inference engine tests show this optimization increases cached token capacity by 5x, equivalent to an 80% reduction in caching costs. Combined with Cache Read Overlap among multiple Full Attention modules in the Hybrid model, actual costs are further reduced.

Prices for Input (Cache Miss) and Output are also reduced by 60%-80%. This mainly benefits from the extreme 1:7 Full:SWA sparsity ratio brought by the model architecture (the prefill compute of the 70-layer MiMo-V2.5-Pro roughly equals a 10-layer GQA model). This kept our original inference costs well below the industry average, naturally leaving a 2x-3x profit margin in pricing. This price adjustment simply reflects our decision to pass these structural cost efficiencies directly to developers.

Operating at these newly reduced API prices, our production inference engine is running at near full capacity, and we can still essentially break even. We previously advised LLM companies not to "blindly cut prices" precisely because very few model architectures and inference optimizations can keep API costs from running at a loss. If more architectures that save compute and KV cache emerge, along with better inference Infra to drive down API costs, this will form an excellent virtuous cycle in the industry.

More crucially, affordable, high-performance model APIs will drive real, sustained, and at-scale inference demand. This upstream demand pulls forward the development of the entire AI infrastructure chain—including chips, servers, optical transceivers, PCBs, liquid cooling, power, energy storage, and data centers—serving as a strategic fulcrum for a systemic revaluation of AI hardware. In the long run, this injects more affordable and accessible compute into both training and inference pipelines, accelerating the parallel evolution of global AGI across multiple regions and technical routes.

For more technical details, we will release a detailed Blog post later.

[shin @Shin2079]

普通のplanタスクでdeepseek v4 flashを使うの意外と悪くない。v4 proと大きな差はない。
バグ修正とかはgpt5.5一択

[shin @Shin2079]

@thdxr I always use it in non-interactive mode, so I'd rather the server didn't start up with that.

[shin @Shin2079]

FMV Zero WU6-L1を買ったが液晶の中心と外縁部で画面の明るさが違うのが気になる。
ソフト的な問題なのか個体差なのか...

[shin @Shin2079]

旧github copilotは神だった 何に移行しようかな...
第一候補は3倍近い金額だけどcodexのPro 5xかな
でもそれでこのトークン量を賄える気はしないからopencodeの安いやつでHigh-Low Mix戦術的なことをしないといけない気はする

[shin @Shin2079]

自作のTURNサーバをデプロイして正常に動作することを確認した。
これでネイティブモジュール依存なしのnode.jsだけでWebRTCのサーバサイドの実装を賄える

https://t.co/QrbLBNy4qF

[shin @Shin2079]

わりと素のGPT系モデルが作るUIはこれだと思うんだよな。色味が若干おしゃれなだけで
一つの画面に全要件を詰め込みたがるというか

[くるくるコーラ🥤 @Shiro_Shihi]

日本企業がGitHubを構築した場合はこう

[mizchi @mizchi]

カッコつけてハーネスエンジニアリングなんて言うな、お前の仕事はオンボーディング資料作成係だ

[shin @Shin2079]

before after

[shin @Shin2079]

GPTのimage-2使い放題なのすごいな
フロントエンドのデザインはこれで壁打ちして満足したものをエージェントに実装させるのがいい感じ

[shin @Shin2079]

7.5x ...

[GitHub Changelog @GHchangelog]

GPT-5.5 is now available in GitHub Copilot for Pro+, Business, and Enterprise users.

• Perform better on complex, multi-step coding tasks

https://t.co/a30oeVY8ph

[shin @Shin2079]

自作IDEのエージェントがレビュー→修正を自動ループする機能、ユーザが上限回数を設定できるんだけど、今日初めてエージェント自身がその上限を書き換えて回数を追加した。CLI権限あるから理論上は可能だけど、GPT-5.5すげー。

[shin @Shin2079]

コスパ最強が陥落してしまった
ローカルLLMの進歩に期待してローカルLLM環境を整えるべきか
でもローカルLLMが進歩するということは推論コストが下がるということだからそうなったらまたcopilotの規制も緩和されるか

[GitHub Changelog @GHchangelog]

New signups for Copilot Pro, Pro+, and Student plans are paused to maintain service reliability for current users.

• Usage limits tightened; Pro+ offers 5X higher limits than Pro

https://t.co/sV8aOkGLZ9