(あ)かリン(S)

@tipkotone (サービス終了) の開発者
怠惰

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

@moppa_ocu_drums 依存はせぬよう

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

PlusからPro 20倍にしたら、これは無制限と錯覚しますね。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

Proになりました。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

ChatGPT Pro新規受付一時停止の可能性、だと。
連休前にアップグレードしようと思ってたけど、今日しといた方が良さそうかな？

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

色々調べ物したり、週末に趣味開発したり程度だからChatGPT Plusプランでいいと思ってたけど、5時間制限でAstraがまともに使えない今、もう近未来体験アトラクションだと思って1ヶ月だけPro 20xにしてみようか。
次の連休前にアップグレードしてがっつり使ってみよう。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

頭の良くない人と話すのは疲れる。
いや、要領の悪い人か？

聞きたいことがあるって呼び出すならせめてその聞きたい内容は準備しておいて欲しい。。。
てかチャットで投げてくれ。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

すごい

[宮本佳林&Mg(マネージャー) @karin__miyamoto]

コードが書けないアイドルが、
AIと一緒に10時間配信のシステムを
全部作った話。
https://t.co/IHDrEc55um

技術面でまとめたものも書きました。
https://t.co/cW5CuIzF21

是非見てみてね！

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

後���から誕生日プレゼントでウイスキー貰った
良いこともあるもんだね

[Kun Chen @kunchenguid]

many people ask when to use a big model (like sol/fable) at low reasoning effort, vs a small model (like luna/sonnet) at high reasoning effort

i deliberately forced myself to use all the permutations a lot over the last couple of weeks to build intuition, and i realized the difference is "wisdom" vs "diligence"

bigger models are "wiser"

they have seen a lot. they remember a lot. they have a lot of expertise across different domains. they have better intuition, can connects the dots, and come up with creative, inspired ideas

reasoning effort makes a model more "diligent"

it'll assess each option, think through consequences, and figure out edge cases etc more thoroughly

if there are 100 paths ahead, diligence makes the model assess every single one without a miss, but it will not make the model realize maybe the best one is to take none of the 100 paths and instead dig a tunnel

"wisdom" and "diligence" are orthogonal. and now i get why the models are launched the way they were, and not just a single fable level model with 12 different reasoning levels

we're all misled by the way we've been plotting the models with benchmark scores, which are fundamentally flawed because they use a single dimension to measure the model's capability, making us think of model size and reasoning effort as being fungible with each other, while in fact "wisdom" and "diligence" needs to be measured separately

i hope the evals eventually catch up and address this. until then, here's my recommendation for how to choose -

- if the problem you are trying to solve is something you think requires a genius, use a bigger model

- if the problem you are trying to solve is something you think requires a pen and lots of paper, use higher reasoning effort

- if it requires a genius sitting down with a pen and lots of paper, tune up both

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

Codexのリセットの期限が切れそうだからGPT-5.6 Sol Ultra Fastでぶん回したら2,3時間で一週間分が尽きたw

リセットが使えたのは良かったけど、リセットの期限に尻を叩かれてるな、これ。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

うん、PG業務での普段使いとしてTerraは普通に良いと思う。
仕事中に余計な事考えたくないからmedium固定で、今まで通り作業の難易度・重要性に応じて3モデルを切り替えることにしよう。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

コスパ気にして変にLunaのxhign,maxを使ったりせず、mediumかhigh固定で3モデル使い分ける方が楽かもしれん。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

GPT-5.6 Terra 実際に仕事で使ってみんと評価できひんな。
お遊び程度の実装をした感じでは普通に使えてる。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

ベンチマーク的にはTerraはSol, Lunaよりコスパ悪いらしいけど、もし長考でそれなりに解けるテストだとしたら、Lunaの高推論が実際の使用感より高く出てる説ないかな？
(ベンチマーク見るのは楽しいけど、最近は信用しすぎないようにしてる)

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

ChatGPT WorkとChatGPT CodexはUIがちょっと変わるだけ？
非エンジニア向けに、Codexの開発者寄りの機能を見せないようにしたってことかな

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

素晴らしい

sorry stacy - Digital Alice https://t.co/3kNQFN5uPO @YouTubeより

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

仕事で軽く使った感じ Claude Sonnet 5 も気が合わんかもしれん。
なぜかClaude系よりGPT系の方が思った通りにやってくれる。

自分の指示の出し方がClaudeと相性悪いんかな

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

有休は何もない水曜日にとるのが正解

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

仕事でずっとPCを使っていて、プライベートの趣味でPCを使うのが苦に感じられてきたので、ちょっと離れて本を読もうと前々から気になってたSF小説を買って読み始めた次第。
ジェイムズ・P・ホーガンの「星を継���もの」を読んだところ得も言われぬエモ。
この満足感で明日は乗り切れそう。

[(あ)かリン(S) @akarinSS]

システム開発何もわからない