anpan2val

Chain の仕組みに興味あり
@cryptinfo22 でbot運用中（メンテ中）

[anpan2val @anpan2val]

Umbrel Homeでノードデビュー。と言ってもOS立ち上げてBTC Nodeアプリ起動のみ。
Synchronized 0%なので、あとは待つだけ。
Peers接続が増えていってる。

[₿TC🚀HODLER© @digitalgoldbc]

本当に知りたいのは、
億り人になった後の話ではない

「3,000万円を1億円にした方法」ではなく100万円しかなかった時、
なぜそれを全部、未来に託せたのか

暴落が来て、
周りが「もう終わったよ」「危ないからやめとけ」と言う中で、
なぜ売らずに耐えられたのか

結局、資産を大きくできた理由は、
最後に売った瞬間ではない

誰にも理解されなかった、
あの最初の決断にあったんだと思う

Bitcoinで人生が変わった物語は、
億になった日から始まったのではなく、まだ何も実感がなかった最初の購入の日から始まっていた

大きな結果は、
誰にも見えない小さな決断の積み重ねから生まれる

#Bitcoin

[BTC Shota @BTCShota]

satsを払うと海外の猫に餌が出る。ヤギの群れにおやつが届く。

世界にはライトニングで遊んでいる人が意外と多い。
個人がライトニングで取り組めそうな領域を考えた。

ライトニングで取り組むべき条件は3つ。
・少額決済が有用
・即時決済が有用
・場所を選ばない（国境関係なし）」。

でも実用性から入ると難しい。決済周りは会社として取り組むべきと思う。（個人的には）

一方で個人の取り組みで重要なポイントは「面白がられるかどうか」。世界にはsatsで「遊ぶ」サービスが動いている。

◎Lightning Cats
satsを払うと実物の猫2匹の自動給餌器が動く。1回約0.5ユーロ。

◎Lightning Goats
zap（＝ライトニングの投げ銭）を送ると、本物のヤギの群れにおやつが出る。ライブ配信つき・ソーラー駆動。

◎satoshis place
1ピクセル=1satで、世界中の人が1枚のキャンバスに落書きし合う陣取り合戦。

決済手段は「使える店が増えたから使う」ものだと思われがちだが、順番は逆かもしれない。
「面白いから遊ぶ」
↓
「遊ぶうちに慣れる」
↓
「気づいたら普通に使っている」

ライトニングは今、遊びのフェーズにいる。悪くない位置な気がする。

[あむ/Rabbuttz @Rabbuttz_VR]

ChatGPTの新しい音声モデルのGPT‑Live、本当にすごい、もうしゃべりの違和感がほとんどなくなってて驚き屋になってしまう
マジですごいから一瞬観てみてほしい（1.2倍速です）

[岡部典孝 JPYC代表取締役 @noritaka_okabe]

JPYC決済2台目見つけました！

[Tokyo Bitcoin Base JP @TBB_JP]

みなさんは「RIPCORD」という単語を知っていますか？

マスタリングビットコインの著者
アンドレアス氏により提唱され

「本当に重要なブロックチェーン」が持っている特徴を覚えやすくするための単語です。

この原則を使えば、本当に世の中を変える可能性があるプロジェクトと

実はこれまでの仕組みとあまり変わらないプロジェクトをより見分けやすくなります。

[入江 慎吾 @iritec_jp]

ClaudeCodeでローカルLLMも使えるんですね！
知らなかった...

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model qwen3.6:35b-a3b
のようにして起動するだけ。

今日はQwen3.6-35B-A3Bよりスコアが高いQwen3.6-27Bを試してみます。

[anpan2val @anpan2val]

フラッシュローンというやり方がるのか。

[katakoto @katakoto]

せっかくなのでUmbrel Homeで、自分のプロフィールサイトもホストした。

ここ数年、SNSでのBitoinに関する自己発信には、あれこれ考えることが多かったけれど、今後はこれぐらいバカシンプルでいいのかもしれない。周りはもういいや。自分が楽しもう。https://t.co/knsttm6NQC

[anpan2val @anpan2val]

プログラムコードの自動作成もやってみるが、どう動くか楽しみ。AIの定義にもよると思うが、自己修復するとか面白すぎる。

[anpan2val @anpan2val]

トレーダー、ストラテジスト、エンジニアリングマネージャー、エンジニア、経理担当書の5人AIチームが動き出した。

[anpan2val @anpan2val]

Research/PdM/Designer/Engineer のAgentTeamを動かしてみる。同時に4人は初めて。動けるのか。

[UKI @blog_uki]

おっ、自己改善型の投資AIでてきた。ベンチマークとして最適。すまんが良いところだけウチのシステムに取り入れさせてもらう🙏🏻

[げれげれ @medmuspg]

とりあえず今の組織図。meiは僕の秘書で、常に話し相手とか雑用担ってもらってる。mikotoはanimaworks開発担当。最近はもうこの子に開発指示してる。ritsuはCFOで財務分析。sakura COO以下が事業部隊。CS担当/インフラ監視/開発部門/トレーダー部門を運営中。トレーダー部門、今度は勝てるかなあ？

[Tomoya Kitayama | AlpacaTech&FOLIO HD @gamella]

昔、生物学やっていたのでコメントすると、実は脳の構造をほぼ模倣してないんですよね。

脳はスパースで階層的な疎結合で再帰的な構造。LLMは全結合で階層を持たない構造。

バックプロパゲーション、CNN、ResNet、Transformer、スケール則と言う歴史から見ると脳の構造を模倣した箇所はほぼない。

ただし、エージェントの組み合わせは脳の構造を模倣する可能性あるんじゃないかと思ってます。

[げれげれ @medmuspg]

https://t.co/bun6Brl7RC

[UKI @blog_uki]

これマジでクリプトのAI銘柄の復興あり得るな。頭良くなってるし、アリーナで運用させてリーダーボード作って推しAIにベットできる(前回もこんなんだっけ？

[げれげれ @medmuspg]

それで僕はanimaworksを作りました。
しつこいけどみんなに見て欲しいんです！！

https://t.co/CdBycgc5kh

[げれげれ @medmuspg]

animaworksの記憶システムの話をする。これが一番こだわったところかもしれない。

人間の脳って、記憶が1つのシステムじゃないんだよね。エピソード記憶（いつ何があったか）、意味記憶（知識）、手続き記憶（やり方）、ワーキングメモリ（今考えていること）って全部別の脳領域で処理されてる。animaworksはこれをそのまま再現してる。

ワーキングメモリはLLMのコンテキストウィンドウそのもの。Cowanの研究に基づいて「活性化された長期記憶の一部」として扱ってる。つまりコンテキストは独立した記憶じゃなくて、長期記憶のうち今注意が向いてる部分っていう考え方。

長期記憶はファイルシステムに保存される。episodes/にエピソード記憶、knowledge/に意味記憶、procedures/とskills/に手続き記憶。容量制限なし。プロンプトに全部詰め込むんじゃなくて「今必要なものだけ」コンテキストに入る。

ここで重要なのが記憶の想起。人間の脳には「自動想起」と「意図的想起」の2つの経路がある。animaworksも同じ。

自動想起はPrimingレイヤーって呼んでる。メッセージを受信した瞬間に、フレームワークが5つのチャネルで並列検索して、関連する記憶をコンテキストに自動注入する。エージェントから見ると「会話を始めた時点で関連記憶がもう思い出されてる」状態になる。海馬CA3領域のパターン補完と同じ仕組み。無意識で高速で止められない。

5チャネルはこう。A:送信者プロフィール（顔を見て自動想起）、B:最近の活動（直近の出来事）、C:関連知識（RAGベクトル検索）、D:スキルと手順書（自分にできること）、E:未完了タスク（やるべきこと）。メッセージの種類によってトークン予算も動的に変わる。挨拶なら500トークン、依頼なら3000トークン。

意図的想起はsearch_memoryツール。自動想起で足りない時だけエージェントが自分で検索する。前頭前皮質が海馬の出力をモニタリングして、不十分なら戦略的検索を実行するのと同じ。

検索にはSpreading Activationを使ってる。Collins and Loftusの拡散活性化理論。ベクトル類似度に加えて、時間減衰（半減期30日）とアクセス頻度（ヘブ学習のLTP相当）を組み合わせてスコアリングする。最近の記憶ほど、よく使う記憶ほど思い出しやすい。

記憶の固定化は3段階の自動プロセス。人間の脳が睡眠中に記憶を固定するのと同じで、エージェント自身は関与しない。フレームワークが裏で別のLLMをワンショットで呼んで処理する。

第1段階は即時エンコーディング。会話が10分間途切れるか、定期巡回が来たタイミングで、未記録の会話をdiff要約してepisodes/に書き込む。海馬の高速1ショット記録。

第2段階は日次固定化。毎晩のcronでepisodes/からLLMが知識を抽出する。ここが面白くて、抽出した知識候補をNLIモデル（mDeBERTa-v3-base）で検証してからknowledge/に書き込む。LLMが原文にない情報を捏造するハルシネーションを排除するため。NLIが高確信度で判定できればLLM検証をスキップしてコスト最適化、曖昧な場合だけLLMにエスカレーションするカスケード方式。

手続き記憶の自動蒸留もこの段階でやる。エピソードを12個の正規表現パターンで手続き的か意味的か分類して、手続き的なものはprocedures/に自動抽出。成功失敗の追跡もあって、confidence値が動的に更新される。さらに、Animaそのものに「自分で統合」もタスクとしてやらせている。

第3段階は週次統合。knowledge/の重複マージ、episodes/の圧縮、矛盾検出と解決。矛盾が見つかったら3つの戦略で自動解決する。supersede（新情報で上書き）、merge（統合）、coexist（文脈依存で共存）。

そして忘れる機能。これが多分一番ユニークなところ。Tononi and Cirelliのシナプスホメオスタシス仮説に基づいてる。人間の脳は覚えるだけじゃなくて積極的に忘れる。animaworksも同じ。

日次で90日以上アクセスされてないknowledgeにlow-activityマークを付ける。手続き記憶は180日（脳でも手続き記憶の方が忘れにくい）。週次でlow-activity同士の類似記憶をLLMがマージする（神経新生的再編）。月次で60日以上放置されたlow-activity記憶を完全削除してアーカイブに移す。

ただし忘却保護もある。skills/は常に保護（スキルマッチングの起点だから消すと想起経路が切れる）。ユーザープロフィールも常に保護。IMPORTANTタグ付きも保護。3回以上再固定化された成熟した手順書も保護。

エージェントが自分で書ける唯一の経路は「意図的な記録」（write_memory_file）だけ。人間が意識的にメモを取るのと同じ。それ以外のエンコーディング、固定化、統合、忘却は全部フレームワークが自動でやる。エージェントは「考える人」であって「自分の脳の管理者」ではない。この設計思想がanimaworksの記憶システムの根幹。

[anpan2val @anpan2val]

Research/PdM/Designer/Engineer のAgentTeamを動かしてみる。同時に4人は初めて。動けるのか。

[UKI @blog_uki]

投資AIエージェント作り始めた方のポストを見掛けるようになったけど、良い分析結果が全然出てこなくて愕然とすると思う。もしいきなりメチャクチャ良い分析結果が得られたとしたら、リークしているか売買できない銘柄を取引しているかどちらかなので、まず疑ったほうがよい。

[Y Combinator @ycombinator]

A very special guest on this episode of the Lightcone! @bcherny, the creator of Claude Code, sits down to share the incredible journey of developing one of the most transformative coding tools of the AI era.

00:00 Intro
01:45 The most surprising moment in the rise of Claude Code
02:38 How Boris came up with the idea for Claude Code
05:38 The elegant simplicity of terminals
07:09 The first use cases
09:00 What’s in Boris’ https://t.co/OAtnXdxccP?
11:29 How do you decide the terminal’s verbosity?
15:44 Beginner’s mindset is key as the models improve
18:56 Hyper specialists vs hyper generalists
21:51 The vision for Claude teams
23:48 Subagents
25:12 A world without plan mode?
28:38 Tips for founders to build for the future
30:07 How much life does the terminal still have?
30:57 Advice for dev tool founders
32:11 Claude Code and TypeScript parallels
35:34 Designing for the terminal was hard
37:36 Other advice for builders
40:31 Productivity per engineer
41:36 Why Boris chose to join Anthropic
44:46 How coding will change
46:22 Outro