Kazunori Asanaka

エイベクト株式会社代表

[Kazunori Asanaka @akazuas]

バイブコーディングの場合は、モジュールはライブラリ化して整理しないといけない。

[Mashood K @fromcodetocloud]

Vibe coding vs software Engineering

[Kazunori Asanaka @akazuas]

原理はこれと似ている。
ビット幅の制約で余計な項が消える。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 (-3)*(-4)の計算を考える。
負の数×負の数以外は普通に計算できるとする。

オフセットをしてから乗算する
(-3+8)*(-4+8)=5*4=20 …(1)

展開してから計算すると、
(-3+8)*(-4+8) =(-3)*(-4) +8*(-4) + (-3)*8 + 8*8
=(-3)(-4) + 8 …(2)

(1)、(2)より、(-3)(-4)=12

[Kazunori Asanaka @akazuas]

【計算機屋の場合】

(-3)*(-4)を入出力が8ビットの乗算器で計算する。

2の補数表記にする。
-3+0x100 = 0xFD
-4+0x100 = 0xFC

普通に乗算する。
0xFD * 0xFC = 0xF90C

8ビットしかないので、上位ビットは無視。
残るのは、0x0C=12

[リャマ @llama_kuwa3_923]

【問題】負の数と負の数の掛け算が正の数になる理由を��明してください。
面白いもの、わかりやすいものを求めます。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

もしAGIができたらNVIDIAよりも高性能なGPUを自動設計できるようになる。

[Polymarket Japan @polymarketjapan]

【速報】🇺🇸NVIDIAのCEOがGPT-6 Astra公開を受けて「AGIは到来した」と発言

・「ChatGPTからo1、Astraまで4年」と急速な進歩を強調
・OpenAI���同創業者のブロックマン氏も「AGI時代へようこそ」と発言

OpenAIが年末までにAGIを達成したと正式に発表する確率は23％

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 (-3)*(-4)の計算を考える。
負の数×負の数以外は普通に計算できるとする。

オフセットをしてから乗算する
(-3+8)*(-4+8)=5*4=20 …(1)

展開してから計算すると、
(-3+8)*(-4+8) =(-3)*(-4) +8*(-4) + (-3)*8 + 8*8
=(-3)(-4) + 8 …(2)

(1)、(2)より、(-3)(-4)=12

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 n= 9k+αとする。
nを9で割った余りr=αとなるので、
f(n)=f(9k+α)=f(9k)+α-9i   …(1)

今はnの1倍についてf(n)を考えていて、
7,5,3,…の1個目の数字が7なので、
f(n)=7  …(2)

f(9k)は0または9 …(3)

(1)、(2)、(3)より
α=7しかな��て、
n= 9k+7が必要条件。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 f(m)の計算中に繰り上がりが一切発生しない場合は、
f(n)=f(n-r)+r

繰り上がりが発生すると、上の桁を1増やして、現在の桁を10減らす操作になるので、各桁を加算した結果に対しては-9作用する。

なので、
∃i ∈ N_0 s.t. f(n)=f(n-r)+r-9i

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 ΣΣ a_m n^r mCrのうち、r=0以外の項はnの整数倍になる。
r=0の項だけ残すとΣ a_m
これがnで割り切れたら、元の数もnで割り切れる。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 各桁をa_mとすると元の整数は、
Σa_m (n+1)^mと表せる。

二項定理より、(n+1)^m = Σn^r mCr

これを代入すると、元の数は、
ΣΣ a_m n^r mCr

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 n=q p + r (0≦r<p)とする。

n^2 mod p = (q p + r)^2 mod p
= (r*r) mod p

これが0になる、すなわちr*rがpの整数倍になる場合の条件を考える。

pが素数なら、rはpの整数倍となる必要があるが、0≦r<pより、rは0しかない。
したがって、n=q p。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 pが素数ならガロア体GF(p)になるので、条件をみたすと思う。
ガロア体の拡大体というのもあって、素数のべき乗でもいけると思う。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@llama_kuwa3_923 111111=111*1000+111=111*1001
7は素数なので、111と1001の少なくとも片方が7の倍数であることが、111111��7の倍数であることの必要十分条件である。

111は7の倍数でないので、1001が7の倍数であることを示せばよい。(できるだけ面白い方法で)

[Kazunori Asanaka @akazuas]

AIはオブジェクト指向プログラミングが苦手で、べた書きになる���向があると思う。
対策としては、下位の階層の機能はライブラリ化して、そのライブラリを使わせることで冗長なコードを減らしたりとか。

[Hideyuki Tanaka @tanakh]

AIにコード書かせてると、こんなくそでかいコード人力で書く気おきんな･･･とか思いこんでしまうけど、自分で書くと別にその10分の1ぐらいで良かったりする。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

うるう時間は夏時間と冬時間が切り替わるときに調整すればいい。時間帯がずれていく���ど。

通常
冬:CET(UTC+1)→ 夏:CEST(UTC+2) →冬:CET(UTC+1)

うるう時間
冬:CET(UTC+1)→ 夏:CEST(UTC+1) →冬:CET(UTC+0)

[ライブドアニュース @livedoornews]

【議論】「うるう時間」2027年5月に導入へ 「うるう秒」実質廃止、混乱回避
https://t.co/ym04SPIXJR

秒ごとにずれを修正する「うるう秒」では、修正時の情報通信システムの不具合により混乱を招く恐れがあった。「うるう時間」導入後の数百年間は時刻調整が不要��なり、混乱も避けられそうだ。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@hukuhuku_money 天井にエアコンがない。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

LLMはデータサイズに制限があって、使い方で工夫している。

・RAGではDBを丸ごとLLMに渡せないのでEmbeddingでフィルタしてから渡す。

・サブエージェントに分けて、コンテキストウインドウを減らす。

昔はこんな泥臭いことをやっていたとなるんじゃないかな？

[日経ビジネス @nikkeibusiness]

「LLMは5年以内に時代遅れ」　主流モデル打倒の画像AI研究者が逆襲
https://t.co/dqMaKjZG6f

物理世界を理解したり生成したりできるAI（人工知能）である「世界モデル」の開発が加速している。筆者が中でも注目しているのは、画像を扱うAIの研究を長年けん引してきた著名研究者が起業した2社だ。（2026年8月）

[Kazunori Asanaka @akazuas]

@codexer_navi それでできるのはライブラリを呼び出して変換するだけで、コアな部分は何も作れてないかと。
旧式の.docだとライブラリがあまりないので難易度が上がります。

[Kazunori Asanaka @akazuas]

CodexやClaude codeでソフトを簡単に作れるのなら、デジタル赤字が減りそうだけど、実際はコアな部分作るのはなかなか難しい。
Windows、Word、Fusion、高性能LLM
の互換ソフトはどう指示すれば作れるのか？

[Kazunori Asanaka @akazuas]

1)と2)は基本的にはAIで自動でダイナミックにサブエージェントを構成で良いような気が。3)と4)は人手が必要。

1) コンテキストウインドウの効率化・トークン使用量の削減
2) 並列処理による高速化
3) 独立性による先入観を排除したレビュー
4) 権限(ファイルアクセス)の制約

[兎耳山ルカ 公認会計士 @TomiyamaLuca]

日本企業、AIに古典的職制ヒエラルキーを持ち込みがちなのだけど
大人しくanthropicやopenaiが実践するアプローチを試した方が良い

How we built our multi-agent research system https://t.co/6c5mjOQAis

A Practical Guide to Building Agents https://t.co/sKmYs1aZbG