Sho

Software & AI/ML Engineer, CTO @ AI Startup | RAG Research @ Matsui Lab, UTokyo EEIC

[Sho @Sho05050202]

🫠

https://t.co/5bGJbFNahC

[Sho @Sho05050202]

自分の知らんこともAI使って脳拡張してそれっぽく話したり���るこの能力、大事すぎる

[Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics]

【錦織圭が敗退 涙でプロ人生に幕】
https://t.co/Zz6WNnD4wc

[Sho @Sho05050202]

作者、大負けしました。

[Taiga @web3biginner]

会社の初ワーケーション

深夜にカタン作り出すエンジニア達

クロードにタコ負け���る東大×3

[Sho @Sho05050202]

やっぱり単純タスクはモデル下げるとか気休めやったんや
全部ベースは最強モデルに任せつつ1部アドバイザーで別系統モデルに委任が結局1番や

[Sho @Sho05050202]

Fable盛り盛り使ってたからOpus5.5が使用料減らなすぎてやばい
作業を下位モデルに任せるとか不要で良すぎる

[Sho @Sho05050202]

Opus5.5よすぎるな

[Sho @Sho05050202]

Opus5.5どうかなぁ、
気になるが
ベンチマーク的にいいことはわかったからメタ認知をとにかく期待したい

[Sho @Sho05050202]

Claude全垢リミット
Codexもリミット
今週の仕事もうできません

[フェルヲ @makkinze]

連休とは、仕事の遅れを取り戻すためのボーナスタイムである。全労働者は遅れを挽回する機会をいただける連休に感謝すべきである。

[Sho @Sho05050202]

Fable5.1に慣れるとOpus5全然だめだなぁ、、
意図汲み取り力が無さすぎる
全部全部説明しないといけないのは嫌なんよ、

[Sho @Sho05050202]

Jevを挟んだ新しいAgentワークフロー的なの誰か出しそう

[布留川英一 / Hidekazu Furukawa @npaka123]

高速な判断に特化したAI - TypeSafe「Jev」 と System One Model｜npaka @npaka123 https://t.co/5varlwDc1T

[宝玉 @dotey]

Shopify 宣布：从 React Native 全面回归原生开发

Shopify 曾经是 React Native 铁杆支持者，2020 年，Shopify 选择“All-in”全面拥抱 React Native，实现了功能的“一次编写，多端运行”，而现在 Shopify 正在将旗下所有的移动端应用，从 React Native 彻底迁移回 Swift 和 Kotlin。

这个决定主要是由于 AI 在 Coding 能力的增强，现在的 Coding Agent 可以直接拿着 iOS 版本的代码写出对应的 Android 版本，反之亦然。

AI 能帮助开发者打破技术栈的边界，��编写自己平时并不熟悉的编程语言，还能通过共享的代码规范、测试用例和代码审查机制，让两个平台的应用始终保持高度一致。

而且借助 AI ���率很高，Shopify 的核心购物应用 Shop 仅仅用了 12 个星期，就完成了从最初的概念验证，到完全重构的原生 App 并在应用商店上架的整个过程。Shopify 其他应用的重构工作目前也在紧锣密鼓地推进中。

[Sho @Sho05050202]

shadcnがradixのバグに結構引っ張られてたの嫌いだったけどbaseuiにしてから凄くいい

[AIDB @ai_database]

A/Bテストの結果を、本物のユーザーに見せる前にLLMだけで7〜9割当てられるようになったという報告です。
Amazonの研究者らによるもの。

やり方は、
1. 実際のユーザーの行動履歴（閲覧パターンなど）を集める
2. LLMに約1000人分の「仮想の顧客」を作らせる
3. 仮想顧客たちにデザイン案AとBを見せて「1〜10点でどちらが好きか」を答えさせる
4. その集計で���際のテスト結果の方向を予測

40件の実際のA/Bテストで検証したところ、クリック率の予測は75％、登録率の予測は80〜90％の精度で当たったそうです。
※ただし得意なのは「どちらのデザインが良いですか」と2案を並べて聞く形式でした（重要）。

なお、自社の顧客データがなくても、公開データから作った仮想顧客��同等以上の成績が出たと報告しています。
一方で、年齢や性別などの属性情報だけで作った仮想顧客は精度が大きく下がり、行動の記録があるかどうかが決め手になっています。

研究者らは、これは本物のテストの代わりではなく、明らかに見込みのない案を事前にふるい落として実験の順番を決めるためのツールだと位置づけています。

[Sho @Sho05050202]

自分の、
��から聞いた事、直前にインプットした情報をそれなりにさっと理解して説明できる力がAI時代と相性いい

[Sho @Sho05050202]

割と同意

[ちゃんまい @mai_llj]

Twitterのレコメンドに驚き屋しかいないから驚かないAstraの感想を書く

・前提としてトークンの消費が多すぎて私のような貧民がまともに使えるモデルではない
・以前のモデルと比較して、指示に含まれる暗黙の前提を察した上で行動できるようになっている気がする(Fableみを感じる)
・よく言われている3Dモデリングに関しては、形こそそれっぽいものを出力できるものの、実際には使い物にならないのでダメ
・イラストも同様
・単純なUI操作のような場面においては、Computer useの性能が確実に上がっている気がする
・全然Worker的な仕草は残っている
・勝手に判断して自滅することは以前のモデルより少なくなったかも

総じてツールとしての性能は向上していると思うものの、Codexの使い心地が嫌いなのでこの程度ならFableでいいやの気持ちになった
どちらにせよ、vibe coderの補助輪にAstraを使うのは資源の無駄なのでやめた方がいい
貴重な計算資源は大切に使おう

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

DeepSeekの創業者の梁文鋒は、流出した投資家向けのトークの中で、
「動画生成AI、世界モデルやPhysical AIなどは、寄り道にすぎない。とにかくまずはLLM一本で進化させて、後の���題はそれで解く」
的なことを言っていたんですが、GPT-6 Astraの全能���ワーを見ていると、説得力が増してきました。

[Kenn Ejima @kenn]

最近のAIは
今から実装する予定のコードの性能を調べるために
実際にそのコードを書いてコンパイルして
性能を実測してから

「この方針で行きますか？」

と聞いてくるので
方針を決める前に実装が終わってる

ウォーターフォールで滝の水が逆流してるような
時間の感覚がおかしくなってくる

[Sho @Sho05050202]

みんなAstra驚き屋になりすぎじゃないですか、、