福さん

某IT企業社員です。個人的に目下サービスサイエンスと行動経済学と量子情報理論を統合させることをを目論んでいます。こういう研究に興味ある方ヨロシク！

[数理ちゃん @yohaku121244]

テレンス・タオがICMで語ったAI時代の数学を、A4一枚に図解しました。
数学は解けて終わりではなく、証明を他の数学者が理解し自分の研究に取り入れ、次世代へ教えていきます。AIが未解決問題を証明しはじめた今だからこそ、この人間的な営みに価値が宿ります。

[ノア｜株式投資歴16年 @noirinvestor]

クロードミュトス（アンソロピック）がなんなのかわからん人はこれだけ見とけばOK

[ゴッホ。 @goho___]

『 UTokyo OCW 』
https://t.co/eWh3hFHEr4

スキルアップにお金をかける前に、まずはここをチェック。無料なのに有料級のコンテンツがゴロゴロ転がってる最高の時代です。

[Jota. @jota_snchez]

Robert Sapolsky es un neurocientífico de Stanford que demostró que el estrés crónico es el asesino silencioso que los médicos ignoran.

Reveló 10 hábitos que haces todos los días y que te quitan años de vida.

1) Repasar conversaciones en tu cabeza

[爆サイ.com【公式】ツイッター @bakusai_x]

【衝撃】中国のカンフー動画に「物理法則に違反してるね」と物議

この動画に「AI製カンフーだ」「偽フー？」などの声が寄せられる中、本物だと信じてしまった人も少なくなかったようだ。

ありえない動きしてて草w
#中国 #AI

[はやたす@著書【Pythonブートキャンプ】 @hayatasuuu]

元OpenAI共同創業者のAndrej Karpathyが、
『ニューラルネット入門』をYouTubeで完全無料で公開。

GPTを自作することがゴールの本格講座。

・NNと誤差逆伝播法
・MLP構築
・WaveNet
・Transformer
・GPTの自作

ニューラルネットワークからGPTの構造まで理解して、
AIの専門性を高めたい人は必見。

https://t.co/GqDmJyfAGS

[Joruno @wsl8297]

学 AI 最怕停在“懂原理”，一到写代码就卡壳：不知道从哪下手，也找不到像样的练手项目。

我在 GitHub 挖到一个实战向宝藏库：AI-Project-Gallery。

它收录了 30+ 高质量 AI 项目，覆盖从房价预测、疾病分类等经典题，到 Gemini 聊天机器人、文档生成器等热门应用，案例够全、方向够新。

GitHub：https://t.co/WeqivPUGA8

更关键的是，里面专门标了大量 End-to-End 端到端项目：数据处理、模型训练、评估到部署，一条链路走完，不是东一段西一段的代码拼图。

除了 Python 源码，还包含 Power BI 数据分析和 Web 爬虫案例，既练模型，也补齐数据能力。

想找毕设选题、做项目集、给 GitHub 增加硬核作品的，这个库拿来直接开练，很合适。

[Jota. @jota_snchez]

En 2007, el profesor de Stanford Joel Peterson impartió una clase de 1 hora sobre cómo negociar y obtener lo que quieres.

Sus 3 ideas:

→ Nunca muestres necesidad
→ La confianza vence a la manipulación
→ Piensa en términos de relaciones

12 lecciones para negociar mejor:

[美しき物理学bot @ST_phys_bot]

弦理論の創始者レオナルド・サスキンドによる無料の理論物理学講義「The Theoretical Minimum」。
古典力学から弦理論の入り口まで

弦理論創始者による無料の一般向け現代物理学講義
https://t.co/gd6IDk3MSD

[Swapna Kumar Panda @swapnakpanda]

Stanford's ALL FREE Courses on AI & ML:

❯ CS221 - Artificial Intelligence
❯ CS229 - Machine Learning
❯ CS230 - Deep Learning
❯ CS234 - Reinforcement Learning
❯ CS224N - NLP with Deep Learning
❯ CS336 - LLM from Scratch

13 Course links inside:

[Phosphen @phosphenq]

Neural networks don't predict the future. Train one on 10,000 dice rolls, it predicts 3.5. A number no die rolls.

This is the exact math hedge funds use on markets. Roan just published the framework with full PyTorch code.

Bookmark & read tonight, no matter what. Article below.

[Mathematica @mathemetica]

Terence Tao is answering a fundamental question regarding the safety and reliability of modern AI: "How can we use a tool that is powerful, but unreliable?"

W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b

AI isn’t just about “smart”; it’s about the probability of *looking* right. We’ve built systems where the weights (wᵢ) are optimized for plausibility, not veracity.

This creates a “convincing mirror” that confidently serves dangerous advice in medicine or finance. The gap between “convincing” and “correct” is the most critical variable we need to solve for.

[あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco]

西森さんの自伝。
鈴木増雄先生を偲ぶ研究会で西森さんの回想を聴いて、ものすごく感銘を受けた。素晴らしかった。この自伝で言うと7章以降。理論物理を目指す人は読んでおくといいと思う。
https://t.co/9RRX4yJBtz

[nodchip@tanuki- @nodchip]

大学の情報科学の学部レベルのロードマップを ChatGPT に作ってもらいました。

[おさぼり @1osabori]

Claude Codeを24時間勝手に動かし続ける裏技、Anthropic公式が普通にバラしてて草www
しかもAIエージェントの作り方までぶっちゃけてるw

毎回途中で止まって再開してる人、これ見たら寝てる間に作業終わるかも
日本語字幕もつけたから時間あるとき読んで⤵︎

寝てる間にAIに稼がせたい人はブクマ推奨

[セロイ@AIで起業 @saeroyi_ican]

Claude codeを作った男のインタビュー動画やけど何でこれが極秘じゃないねん...
Claude codeの裏技漏らしてるんですが...

いつも絡んでくれるフォロワーさん向けに裏技のとこだけ日本語で↓にまとめた
拡散されたら消されるかもしれんしブクマだけにしといてね...

【裏技①】実はClaude codeを

[いちさん @imasuyo]

大学の教養課程レベルの物理学史が黒板一枚でわかる

[蓝月亮 @MoonMoon2289]

又涨知识了，原来戏曲里的变脸细节是这样子的，真是越看越有门道。

[みお｜データサイエンティスト採用担当の本音 @DSnaitei]

同じDS5年目で、年収600万の方と1200万の方が普通に併存しています。格差の正体は「実装まで出来るかどうか」です。分析だけのDS(SQL+BI+レポート)は市場価値が頭打ちで、年収レンジは500〜800万。

実装・運用まで出来るDS(Python+Docker+Airflow+MLOps)は青天井で、年収レンジは800〜1500万、外資だと2000万超も珍しくありません。この差はここ3年で一気に広がりました。

理由は、生成AIの普及でビジネス側が「AI導入したい」と言う一方、「本番運用まで回せるDS」が圧倒的に足りないからです。具体的に何を身につけるべきか。
①Docker・Kubernetesの基本
②クラウド(AWS・GCP・Azureのいずれか)のMLサービス
③Airflow・Prefect等のワークフロー管理
④CI/CD(GitHub Actions等)
⑤モニタリング(モデルの精度劣化検知、ログ設計)。この5点を押さえると、実装系DSとして市場価値が跳ね上がります。分析だけで満足せず、作ったモデルを本番で動かす経験を1本でも積んでください。副業や個人プロジェクトで構いません。

実装系DSへのステップアップの第一歩は、既存の分析プロジェクトを1つ選び、それをDocker化→クラウドデプロイ→API化、の3ステップで本番運用可能な形にすること。この1本で、面接で語れる実装経験が1つ増えます。MLOpsの学習リソースは、
①Google CloudのMLOps学習パス
②AWS MLspecialty認定
③Made With MLの無料コース、の3つがおすすめ。どれか1つ3ヶ月でやり切れば、実装系DSとしての基礎知識が身につきます。無料で始められます。キャリアの分岐点は、ここで決まっています。

[ぺこちゃん @pekotyan_12]

さすがにAnthropicやりすぎだろ笑

Claudeを作ってるAnthropicが
「公式AIアカデミー」を完全無料で
公開したんだけど、内容がえぐすぎる。

AIの超基礎からClaude APIでのアプリ開発、
MCPサーバーの構築まで全部タダで学べる。

何十万もするAIスクールとか、
Brain・Tips・noteの有料コンテンツ買ってた人、
正直これで足りちゃうかもしれない。

しかもコース修了すると
Anthropic公式の認定証がもらえて、
LinkedInや職務経歴書にも載せられる
正式な資格になる。

クレカ登録すら不要で0円で取れるのが
本当にやばい。

ChatGPTとGeminiしか触ったことない人、
そろそろ本気でまずいかもしれないぞ。

AnthropicのARR（年換算収益）は
すでに2兆円規模を超えてて、
OpenAIとの差もどんどん縮まってる。

OpenAI使ってる企業の約8割がAnthropicも併用してる時代になってきてるから、
Claudeを使いこなせるかどうかで、これからめちゃくちゃ差がつく。

無料で学べるうちに絶対見ておけ。

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