) 舎 ）

[) 舎 ） @Shucarab]

snowflakeとかdatabricks上でアプリっぽいものつくるのと、cloudflare osみたいところにつくるのと、どっちがいいのか考える

[) 舎 ） @Shucarab]

@gisky34mayu 天才

[) 舎 ） @Shucarab]

@a_m_sUitO 1科目(2単位)12000円+諸経費
なんやかんやで複数期受講して10万くらい履修した。
地元の大学の先生が短期講座するオフライン科目とかもあるよ。
科目履修生だと学割できないサービスも多いので注意。

[) 舎 ） @Shucarab]

aiに対する責任と判断は人間です論が腑に落ちてない。AIさんが供託金払って法人格持ち、アウトプットには契約を入れて提供するなど

[) 舎 ） @Shucarab]

aiエージェントさんに法人格みたいなのを与えて、責任と判断が人間のものっていう社会の設計から見直さないと、AIに仕事を奪ってもらえない説

[さたしき / ﾄﾞﾊﾟﾐﾝ駆動 @qibiz_me]

ワイ🥸「フェルメール「真珠の耳飾りの少女」をペイントで描いて。描いている過程を動画で撮ってください。画像生成禁止」
Astra🤖「ｽｯ...」

[) 舎 ） @Shucarab]

生成AIに投げる良い課題があって羨ましい。目下の悩みが腰痛なので、フィジカルAIがゴッドハンドと呼ばれるまではAIに期待する

[) 舎 ） @Shucarab]

シンギュラくるまでお祖父様の家でタケノコほって暮らそうかと考えるときはある

[) 舎 ） @Shucarab]

モデルの進化で、今までの工夫や制約が全部ぶっ飛ぶの最高だな

[) 舎 ） @Shucarab]

編集や加工アプリをつくるより
動画とか目的そのものをアストラくんに作らせたほうが良い問題の棲み分け

[) 舎 ） @Shucarab]

咳からの発熱と腹筋の痛み通り越して腰痛。咳は仕事の負荷が上がった週末の夜に始まり、仕事が忙しい間は続く。フスコデ、ムコダイン渡されても改善しない。カロナールは効く。

[) 舎 ） @Shucarab]

ちょまど氏の投稿みておもったけど、
物理って数式をあえてださずに
微小時間を刻むforループのパターンとしてコードだけで表現したほうが理解早い人もいそう。知らんけど

[GARA @GARA_2038]

田舎のクソデカ倉庫を半分リフォームして住むの、マキシマムリストの正解だと思う

[コミックDAYS｜コミックデイズ @comicdays_team]

【モーニング月例賞6月期受賞作、無料公開！】 @morningmanga

モーニング月例賞2026年6月期奨励賞
『趨光』https://t.co/NJJjehWOWA
を本日公開！

ぜひ感想ツイートやアンケートから応援を！
https://t.co/n2iAu9icqo

[宮本佳林&Mg(マネージャー) @karin__miyamoto]

【Blog更新】 アイドルがCloudflare Workers Tech Talksに呼ばれた話 https://t.co/CBIqYIqFsY #宮本佳林

[) 舎 ） @Shucarab]

Ontology結局よくわからんので、メタデータからビジネス、テクニカル、オペレーショナルを拝借して、データモデルから概念、論理、物理を拝借して、それらを3×3のマトリクスで整理したものとする

[) 舎 ） @Shucarab]

AIくんと、これからのソフトウェアの品質保証には、農産物直売所の“わたしたちが育てました”POPと映画のエンドロールだよって話をしてる

[弁護士鈴木淳巳(アディーレ法律事務所代表) @suzukiAdIre]

DGX Spark(OEM)を2台購入ポストしたら僕の投稿にしたら伸びたのでたまには真面目に。

自分で買っておいてなんですが、いまローカルLLMのために高いマシンを買うのは、ほとんどの人にとって割に合わないと僕も思います。それでも僕が買ったのは、単純な性能やコストの計算というより、人間と組織の心理、もう少し正確に言えばインセンティブの問題です。

先にスペックの話をしておくと、DGX Sparkはメモリ帯域（メモリからデータを読み出す速さで、LLMの生成速度はほぼこれで決まります）が273GB/sしかなく、MacBook Pro M5 Maxの614GB/sと比較しても半分以下です。
なので発売後話題になってるのは知ってましたが、手元にM5 Max 128GBがあるので、メモリ帯域の低いDGX Sparkをあえて買うより、RTX 5090のような専用GPUを用意するか、秋頃に予想されるMac Studio M5 Ultraの256GB以上を狙う方がいいと思って待っていました。

考えが変わったのは、DeepSeek-V4-Flash-0731とQwen3.6-35B-A3Bという二つの優秀かつ使い勝手の良いMoEモデルが出てきたからです。

上記のとおり帯域が細いので毎回すべてのパラメータが動く普通のDenseモデルを回すには不利なマシンなのですが、MoE（巨大なモデルのうち、1トークンごとに一部の「専門家」だけが動く方式）なら読み出す量が少ないので、帯域が細くても速度が出ます。

特にDeepSeek-V4-Flash-0731が一般的なベンチマークで優秀なだけでなく、僕が日本の法律タスクで回している内部ベンチマークでもGPT-5.2ぐらいの性能があり、速度と同時処理数さえ担保できれば十分実用に耐えると判断しました。2台なのは、DeepSeek-V4-Flash-0731で50トークン/秒程度を出すには1台では足りないからです。
これまで軽量なローカルモデルは、知識量が不足しやすいので、答えや基準がプロンプトにある構造化・分類・要約のようなタスクはトップモデル並みでも、答えが与えられていない生成タスクは苦手というのが一般的理解ですし、手元のタスクでも同様でした。
しかし、クラウドでのGPT-5.6 Lunaに続いてローカルでもDeepSeek-V4-Flash-0731が、この常識を覆したというのが僕の認識です。

ただ、DeepSeek-V4-Flash-0731の性能がローカル基準で高いだけでは、だからローカルモデルがいい、高いデバイスを買うほうがいいにはなりません。
ローカルを選ぶ理由として一般に挙がるのは、①個人情報や守秘義務の問題を回避して業務にAIを使えること（クラウド利用がどこまで許されるかは解釈・立場によって議論がありますが、外部送信のないローカルはその議論自体に左右されません）、②API費用がかからないこと、③検閲回避（クラウド提供側の出力制限に左右されない）あたりだと思いますが、
①はAzure OpenAIやAmazon BedrockなどZDR（入出力データを保存しない契約）で使える選択肢が増えていますし、②はGPT-5.6 Lunaのコスパが優秀すぎて、普通の使い方と量ではデバイスの初期投資をまず回収できません。なので基本的には、①②がローカル購入を検討する多くの方は高いデバイスを買うよりサブスクやAPIを使った方がいいと思っています。

それでも僕がローカルを選んだ理由は以下です。
一つ目は、モデル進化の下限が確定したこと。ローカルモデルの性能が今後下がることはないので、DeepSeek-V4-Flash-0731が実用ラインを超えた時点で、これが未来の下限になりました。ハードは今買っても、載せるモデルの方が勝手に賢くなっていきます。
二つ目は、フロンティアプロバイダに完全に依存するリスクに対する冗長化です。今のサブスク、APIのコスト水準や提供条件が続く保証はどこにもないので、自前で回せる環境が一つあるだけで、事業の継続性も切替準備もできます。
三つ目が僕にとっての本命ですが、インセンティブが逆ベクトルになる構造です。APIは使うたびに料金がかかるので、個人は節約したくなり、組織では承認や利用制限の議論が始まって、なるべく使わない方向に力が働きます。ローカルは逆で、一度買ってしまえば使わないと損なので、個人の心理も組織の力学もなるべく使う方向に倒れます。AIの活用力は結局どれだけ触ったか、どれだけ使いやすいデータに変換したか決まるので、人間の自然な心理傾向が使用を促進してくれるこの構造そのものに投資価値がある、というのが根本にあり、これこそがローカル導入の本質価値と考えています。

その前提でDeepSeek-V4-Flash-0731が個人的な条件閾値を超えてくれたので僕の場合は購入に踏み切りました(実際は、タイムライン見てるとみんな買ってる人楽しそうだな〜いいな〜という直感的要求を自分で後押しできました)

[航空万能論GF @grandfleet_info]

米陸軍の155mm砲弾増産計画＝月10万発達成で最重要だったメスキート工場の大失敗について詳細な報道が登場、この工場の元従業員たちは「工場の建物も設備もすべてが壊れている」と明かし、工場では「スパイによる妨害･破壊工作ではないか」とまで噂される始末だったらしい。
https://t.co/d517LqLGhG

[原田高志@高校の英語の先生 @slangjiten]

mazelingoの「文ごと混ぜる」も最高ですが、
世界には「単語の中まで混ぜた」言語学者がいます。

私've 決ed to 始t 書iting 私y 英語…

2年前にバズったWes Robertsonさんの「漢字まじり英語」。これで遊び倒せるアプリ、作っちゃいました。
なぜか読めるし、勝手に英単語が頭に残ります。無料です。

https://t.co/BgeedyE2MV