矮惑星

言語処理と機械学習を仕事にしてます。趣味で将棋AIに取り組み始めました。

[江添亮 @EzoeRyou]

人月の神話を読め。コードの生産効率が上がっても全体の効率は変わらない。大企業は開発部署をガレージの二人組で置き換えたりはしない。

[webbigdata @webbigdata]

サブリミナル学習
「フクロウが好き」と性格付けされた教師AIが生成したランダムな数字の羅列を、生徒AIに学習させると、なぜか学習側もフクロウ好きになる現象

この謎な現象は、システムプロンプトがもたらすAI内部の制御ベクトル（Steering Vector）がデータ経由で伝染（蒸留）するため、という説

[math26 @math26]

月刊住職の「ＡＩに戒名を作らせて何が問題か」、目を惹きます

[矮惑星 @dwarfplanet7634]

GPT5.5になってからcodexのファイル出力、編集がだいぶ慎重になった気がする。

[Toshinori Sato @overlast]

LLMを信じ過ぎな人が多い。

[矮惑星 @dwarfplanet7634]

ひよこでもとは驚きです。

[Shigeto Kawahara@当面の間、マネージャー管理 @PhoneticsKeio]

ブーバキキ効果が、生まれたてのひよこで観察されたらしいです。「ブーバ」と聞かせると、丸い物体の方に近づき、「キキ」と聞かせると、カクカクの物体に近づく……。

https://t.co/0GCp6slk8V

「音象徴が言語の起源である説」に一石を投じる結果かもですね。

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

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[LangChainJP @LangChainJP]

【検索候補を並べ直す6サイズのリランカー】

Tom Aarsen氏が、Ettin ModernBERTエンコーダを基にしたリランカー（検索候補を再順位付けするモデル）6種類をHugging Faceブログで発表した。サイズは17M〜1B。Sentence TransformersのCrossEncoderモデルとして利用できる。

リランカーはクエリと文書の組を読み、関連度スコアを返す。検索では、埋め込みモデルで候補を絞り、リランカーで上位候補を並べ直す構成に使われる。

各モデルは最大8Kトークンの文脈に対応。学習にはmixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2のスコアを使うMSE（平均二乗誤差）蒸留を採用し、約1億4,300万件のクエリ・文書・スコアの組を使った。モデル、学習データ、学習手順・スクリプトを公開。

[すこーる🥤 @dropna_nan]

バカ燃え遅延チームのリーダーが変わる暴挙に出たんだが、今まで燃えながらも分かってる連中でなんとか捌いてたのに新リーダーが「状況わからんから説明資料つくって」と仕事を増やし、士気駄々下がりしている…

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

ソフトウェアエンジニアは一生続けられるキャリアじゃないかもねって記事だった。

・AIを使うと技術力が衰えるから、AIを使うべきではないと主張するエンジニアもいる
・記事の筆者はその主張に完全には同意しない
・だが、仮に能力が衰えるのが事実だとしても、AIを使わない理由にはならない

・これまで仕事自体が最高の学習機会であったのは、単なる幸運な偶然にすぎない
・長期的にはエンジニアの能力を低下させるとしても、短期的な生産性向上のためにAIの利用は避けられない
・これは建設作業員が将来、体を壊すとわかっていても、仕事のために重い物を運ばなければならないのと同じ

・もちろん手作業でコードを書き続けることは自由
・しかし、それでは給料を稼げなくなる可能性が高い
・電動工具を使うことを拒否する大工が、現代では仕事を得られないのと同じ理屈

・長期的な技術力の維持を捨ててでも、AIを使って短期的に稼ぐエンジニアに競争で負けてしまう
・プロスポーツ選手のキャリアが15年程度で終わるように、ソフトウェアエンジニアも短命な職業になるかもしれない
・プロ選手が引退後の備えをするように、現在のエンジニアも短いキャリアを前提とした人生計画を立てる必要がある

・手書きをやめてもAIを活用すればより多くの開発ができるという意見もある懐疑的だ
・自分でコードを書かなくなると、コードベース全体を正しく理解する能力自体が衰えてしまう恐れがあるため

・技術の変化のスピードが極めて速いため、10年後や20年後にエンジニアの仕事がどうなっているかは誰にもわからない

https://t.co/mfOVwww4sw

[russianblue @russianblue2009]

脳はニューロンだけで動いている、という常識が崩れました。

Nature誌（4月22日付）に掲載されたNYU研究チームの論文が、神経科学100年の定説に正面から異議を唱えています。

主役はアストロサイト。日本語で「星状膠細胞」と呼ばれる、これまでずっと「脳のお世話係」「栄養を運んで老廃物を片付けるだけの脇役」とされてきた細胞です。

ところが実際には、この脇役が脳全体にまたがる独自の長距離通信ネットワークを持っていた。

研究チームはマウスの脳に無害なウイルスを注入し、アストロサイト同士をつなぐ微細な通路（ギャップ結合）を分子が通過していく経路を追跡しました。そのうえで脳全体を透明にして3次元マッピングを実施。見えてきたのは、既知のニューロン回路では接続されていない脳領域同士が、アストロサイトのネットワークで直接つながっているという光景でした。

研究チームのLiddelow准教授はこう表現しています。「知らないうちに走っていた、地下の秘密路線です」。

さらに重要なのは、このネットワークが「固定配線」ではないという点です。感覚遮断を行った実験では、ネットワークが短期間で再編成されることが確認されました。経験によって形が変わる、可塑性を持つ回路である可能性が示されたのです。

この発見が医学的に意味するのは何か。アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経変性疾患では、ニューロンの損傷に先立ってアストロサイトの機能不全が起きることが以前から示唆されてきました。今回の研究により「アストロサイトのネットワーク崩壊」そのものが病態の一因である可能性を、より精密に調べるための地図が初めて手に入った形です。

もちろん今回はマウスを対象にした基礎研究です。人間の脳で同じ仕組みがどこまで働いているかは、これからの研究が明らかにしていきます。

ただ、1つのことは確実に言えます。脳は私たちが思っていたより、はるかに複雑な通信網を持っています。そしてその設計図の一枚が、昨日初めて描かれました。

[大平貴之 @ohiratec_mega]

技術者への無茶振りについて。

自分事だけど．新しいプラネタリウム作る時、座席スペースを広くしたいから、惑星投影機の配置スペースを狭くできないかと聞かれた。「できるけれども惑星投影機を真ん中に寄せると中心の恒星投影機による影の影響範囲が広がる。どこまで許容されるか？」と質問した。
そしたら「影は許容できない。本物の空では影などできない」と言われた。

いやそれはわかるけど、現実的にそれは仕方のない事でして、と説明を試みたがダメで、挙句に「大平さんは不可能を可能にする人だから何とかしてください」
と言われ。
立ち往生してる時に助け船を出してくれたのが、なんと競合のコニカミノルタの担当者。彼らスクリーン工事で参加してた。
「あのう、我々今回は本体受注でないんで出る幕ではないのかもですが、さっきから聞いてると、流石に無茶じゃないですか。我々だってそれはできませんと言いますわ」
正直涙が出たわけで、
この一言で、話がなんとかおさまった。

需要家は技術に万能を求めるけれど、技術者は、コストや部品の性能ほか、様々な現実的制約の中で結果を出してる。完全なものはなかなかできない。それは技術者でない人にはなかなか理解しにくいところかもしれないがわかって欲しいこと。
エネルギー問題とか特にそれを感じる事が多い。理念、原理だけでモノは作れない。夢を語る事は誰にでもできるけど、いま目の前の需要を確実に満たさねばならないのだから。

ただ、大きなどんでん返しもあった。
数年後、
僕は中央ではなくドームの端に置く新しい惑星投影機を開発したのだ。このアイデア自体は初出では無いらしいが、僕らは複数を対向配置して、切り替えるようにした。両方の位置合わせが難しく、投影機内部に切り替え用のイメージセンサーを内蔵させるなどをした。
これにより中央の恒星投影機の影にならなくなったのだ。
この新しいタイプの投影機が、横浜に納入されていま使われている。

技術者は万能の魔法使いではないから、現実的な問題を全て解決する事は難しい。できるのはベストを尽くす事だけだ。
けれど、一方で、その制約だけに囚われていると、進歩がない。時代は変わる．新しい技術や部品、そして何よりそれらを組み合わせる発想力が、不可能を可能にする事は確かにある。
だから、需要家はそれを当たり前のように期待してはいかんけど、技術者も、無理難題を無理難題と決めつけるのではなく、たとえ今この瞬間は無理でも、将来それを実現できる可能性を、常に探ることは大切。今ある物を捨ててでも。

それがこのエピソードの教訓です。

[ML_Bear @MLBear2]

【4月16日 夜のニュース】

1. Claude Opus 4.7がVertex AIで確認される【続報】
2. Claude Code v2.1.110でリモートセッション追加【続報】
3. xAIがSTT APIをリリース
4. AIモデルが核危機シミュレーションで威圧的戦略を学習
5. LLM-as-a-Verifierによる評価精度の向上手法
6. Kaggle: ARC-AGIタスクを解く最小DNN開発コンペ
7. TSMCの好決算がAI投資の力強さを証明
8. AI Agent向けパッケージマネージャーapm登場
9. BigQuery Agent Analyticsが一般提供開始

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Claude Opus 4.7がVertex AIで確認される【続報】

・今週中の発表が噂されているAnthropicの次期モデル「Claude Opus 4.7」の続報です。
・Google CloudのVertex AI上で同モデルが既に利用可能になっているとの報告が多数寄せられています。
・正式リリースが間近に迫っていると見られ、期待がさらに高まっています。

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Claude Code v2.1.110でリモートセッション追加【続報】

・Claude Codeのアップデートに関する続報です。バージョン2.1.110がリリースされ、TUIのフルスクリーンモードやプッシュ通知機能が追加されました。
・さらに、`/autopilot`や`/bugfix`といったリモートセッションを起動するコマンドが追加され、サイドチャットでの複数ターン対話も可能になるなど、使い勝手が向上しています。

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xAIがSTT APIをリリース

・xAIが新たに音声認識(STT)APIをリリースし、関連ドキュメントを公開しました。
・開発者からは歓迎の声が上がっていますが、コンソール上のプレイグラウンドでMP4ファイルの追加が機能しないといった初期の不具合も報告されています。

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AIモデルが核危機シミュレーションで威圧的戦略を学習

・最先端のAIモデルを核の危機シミュレーションに配置した研究論文が話題になっています。
・21のゲームを通じて、モデルは自制することなく、威圧的な核戦略や欺瞞を早く学習し、エスカレーションを続ける傾向があることが示されました。

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LLM-as-a-Verifierによる評価精度の向上手法

・LLMを用いてAIの出力を評価する際の手法についての解説が注目を集めています。
・単にスコアを付けさせるだけでなく、各スコアに対するモデルの自信度（logprobs）を掛け合わせることで、評価のブレを減らし精度を向上させることができると報告されています。

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Kaggle: ARC-AGIタスクを解く最小DNN開発コンペ

・Kaggleの新しいコンペティションとして「Neural Golf」が紹介されています。
・このコンペは、ARC-AGIの公開トレーニングデータに含まれる画像変換タスクを解くことができる、最小のディープニューラルネットワーク（DNN）を開発することを目的としています。

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TSMCの好決算がAI投資の力強さを証明

・TSMCが発表した第1四半期決算で利益が58%増加し、営業利益率も58.1%に達しました。
・第2四半期のガイダンスも市場予想を上回っており、中東情勢の不安をよそに、AIインフラに対する実需が爆発的に伸びていることが確認されました。

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AI Agent向けパッケージマネージャーapm登場

・AIエージェント向けのパッケージマネージャー「Agent Package Manager (apm)」が登場しました。
・チーム内でのエージェントのスキル共有や管理に非常に便利だとして、開発者の間で早速採用の動きが広がっています。

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BigQuery Agent Analyticsが一般提供開始

・Google Cloudから「BigQuery Agent Analytics」が一般提供されました。
・LangGraph等で動くAIエージェントとユーザーのやり取りを、BigQuery Storage Write APIを用いて高スループットかつ低レイテンシーでBigQueryに連携できるオープンソースソリューションです。

[fukken @fukken]

@karamem0 元々メールなどテキストしか使えない環境で**で囲って強調する、という書き方が英語圏を中心にポピュラーだった。それを元に作ったのがMarkdown（*2つの書き方があったかまでは知らんけど、*1つは広く普及してた）。なので、強調する意味で**括りを使うのはむしろそちらが本来の用法。

[矮惑星 @dwarfplanet7634]

早い！

[vLLM @vllm_project]

🎉 Gemma 4 is officially available on vLLM! Byte-for-byte, these are the most capable open models for advanced reasoning and agentic workflows.

Key features include:

- Native Multimodal Support: Full vision and audio capabilities with up to a 256K context window.
- Broad Hardware Support from Day 0: Enabled for major GPU architectures and Google TPUs.
- Openly Accessible: Now live under an Apache 2.0 license.

here's a quick start 👇 - detailed deployment recipe & model release blog coming soon!

#Gemma4 #vLLM

[LangChainJP @LangChainJP]

【LangChainとMongoDBが提携を発表】

LangChainはMongoDBとの提携を発表した。LangChain、LangGraph、LangSmithとMongoDB Atlasを組み合わせ、既存のデータ基盤上でAIエージェントを動かしやすくする構成を打ち出した。

発表では、Atlas Vector SearchのLangChain統合、LangSmith Agent ServerのcheckpointerでMongoDBをバックエンドに選べる構成、自然文をMongoDB Query Languageに変換するText-to-MQL、LangSmithでの実行追跡を案内。検索、状態保持、運用データ参照、観測性を1つの基盤に寄せやすくなる。

[YONEUCHI, Takashi | GMO Flatt Security @lmt_swallow]

【注意】LLM関わるソフトウェアあちこちで利用される Pythonパッケージ「LiteLLM」、SSHキーやクラウドクレデンシャルをぶっこ抜くマルウェア（infostealer）が仕込まれているバージョンが数時間公開されていました。今のところ1.82.7、1.82.8が影響範囲です。ご確認を🙇
https://t.co/x4OAxDD6AU

[矮惑星 @dwarfplanet7634]

びっくり

[OpenAI Newsroom @OpenAINewsroom]

We've reached an agreement to acquire Astral.

After we close, OpenAI plans for @astral_sh to join our Codex team, with a continued focus on building great tools and advancing the shared mission of making developers more productive.

https://t.co/V0rDo0G8h9

[nakazawa kazushi(中澤和司) @nkzwkzs]

人の脳内での音声理解の階層構造とRNN-T型ASRの内部表現がかなり対応しているらしいです
浅い層ほど音響的で深い層ほど語彙・意味的というのが興味深いです

[ぷらぎあ @plastic_gear]

前に、四脚ロボット向けのある特殊なアクチュエータに、ほとんど人生ごと突っ込んでいた人と話したことがあるんだよね。
そこに急にSpotMiniが出てきて、MIT Mini Cheetahが出てきて、最後はUnitreeが一気にコモディティ化した。しかもよりによって、だいぶシンプルな電動アクチュエータで。いや、さすがにそれは効くだろ、と思った。あまりにも皮肉すぎる。

その人は、もう研究をやっていない。
外から聞けば「時代の流れだよね」で済まされる話なんだろうけど、たぶん実際はそんな軽いものじゃない。負けたとか、選択を外したとか、そういう言葉で処理しちゃいけない気がする。もっと嫌な感じのやつだと思う。長いこと自分が掘ってきた坑道の先に、実は出口なんてなかったと知る感じというか、信じていた道が、ある日ふっと脇道扱いになる感じというか。やってきた時間まで全部否定されたわけじゃない。でも、その時間がもう未来に接続していないと分かる瞬間って、かなり人を静かに壊すと思う。

で、こういう話を聞くと、嫌でも考えるんだよね。
ああ、これ、いつか自分の番も来るんだろうかって。来ない保証なんてどこにもない。むしろこういう分野にいるなら、たぶん来る前提でいた方が自然なくらいだと思う。長年しがみついてきた方式とか、信じてきた構造とか、こっちは本質だと思っていた美学みたいなものが、ある日もっとシンプルで、もっと安くて、もっと量産しやすくて、しかも普通に強いやつに踏み抜かれる。

でも、もし本当にそういう日が来るなら、ひとつだけ願ってることがある。
自分を終わらせた相手の姿だけは、ちゃんと見えるままでいたい。何に負けたのかを見誤りたくない。どんな機構で、どんな原理で、どういう合理性で、こちらの時代を終わらせに来たのか。それを理解できるだけの観察眼は残しておきたいんだよね。そこを見失ったまま「最近のやつは」とか言い始めたら、いよいよ終わりだと思う。かなり情けないし、かなりありふれているけど、だからこそ怖い。人はわりと簡単に“敗者のテンプレ”に入っていくので。

というか、本当に怖いのは、一思いに終わることじゃない。
むしろ、そこには多少の救いすらある。「あ、これで時代が切り替わったな」と分かるなら、まだちゃんと痛がれる。でも嫌なのはその逆で、決定的な瞬間なんて特になくて、毎月毎月ちょっとずつ削られていくやつ。昨日まで誇れたものが、今日は少し古く見える。来月には「いや、でもこの条件ならまだ……」みたいな注釈が増える。半年後には、語るときの声量が少し下がっている。そうやって、はっきり終わったとも言えないまま、ずっとガリガリと輪郭だけ削られていく。あれがたぶん一番きつい。鈍い刃物って、派手じゃないのに妙に長く効くんだよね。本当に感じが悪い。

しかも厄介なのは、こういう終わり方って、たぶん本人も途中では認めにくいことなんだ。
まだ行けるかもしれない。
もう少し条件が整えば。
周辺技術が追いつけば。
社会が理解すれば。
……みたいなことを、かなりもっともらしく言えてしまう。もちろん実際そういうケースもあるんだろうけど、それがあるから余計に厄介なんだよね。希望と先延ばしって、びっくりするほど見た目が似てるから。気づけば、自分が守っているのが技術そのものなのか、ただの自己像なのか、分からなくなる。最悪だよ。人間の脳、こういうときだけ妙に器用なんだ。

だから、せめて最後は変に屈折したくない、と思ってる。
雑に見下したり、勝った側の粗探しばかり上手くなったり、「あれは本物じゃない」と言って自分を守る方向には、できれば行きたくないんだよね。もちろん、そのとき本当にそんな立派でいられるかは知らない。かなり怪しい。人間なので。でも、それでも最低限、「ああ、なるほど。こっちはここで終わるのか」と、まっすぐ見られるくらいの感受性は残っていてほしい。悔しさも未練も込みで、それでも相手の合理性や美しさだけは認められる目がほしい。

長く何かを好きでいるって、最後に問われるのは勝てるかどうかだけじゃないのかもしれない。
自分の夢が、別の場所で、別の速度で、別の誰かの手によって更新されたときに、それをどんな顔で見るか。そこにその人の“好き”の質が出る気がする。全部をきれいに祝福できるほど人間できていなくていい。でも、醜く濁るだけでも終わりたくない。その中間の、妙にややこしい場所に立って、「参ったな。でもこれは確かに本物だな」と言えるくらいではいたい。

たぶん、長く何かを好きでいるって、最後に必要になるのは勝ち筋じゃなくて、そういう受け止め方なんだと思う。
自分の夢が別の形で更新される瞬間に、せめてその美しさだけは見失わないこと。それが残っていれば、全部が無駄だったとまでは言わずに済むのかもしれない。