k-bind

Software Engineer
Scala/R/Python/Rails, E資格2019#1

[k-bind @kbind3]

今回のマーケット見ても改めて岐阜さん凄いな…

[kmizu @kmizu]

最近実感したんですが、LLMに課金してる（あるいは熱心に追ってる勢）とそうでない層で「AI」の見方がどんどんずれてきてる。

前者は当然ながら、o1以降の「推論モデル」も試してるから、あまり油断せずキャッチアップしてるけど、後者はGPT-3.5かGPT-4初期くらいで認識がストップしてるので「出たときは騒がれたね」くらいになってる。

どんどんLLMの応用範囲が広がってることに気づいてる人と気づいてない人の格差が結構ものすごいことになってる。

[mizchi @mizchi]

テスト駆動はテストを書くことで実装を「忘れる」技術であるという認識で、認知資源が限られた人間(俺)のためにやっていた。

なんだけど、今は結局AIのコンテキストウィンドウとコストのために絶対にやらないといけなくなってきた。やらないと足元がグラグラしてきて崩壊する

[k-bind @kbind3]

偶然確率的に上手く出来上がった中身ブラックボックスのサービスがスケールしてしまう未来が起こりそうで怖い

[mizchi @mizchi]

こういうの毎日出てきてうんざりしてるんだけど、自分で中身を理解していない構造化もしていないプログラムなんて発展の余地ないし、ポケモンというイメージから確率的にうまくいったコードの集合体で、それをどうしたいというユーザー側の主体的なイメージもない。
結局人間の発想が限界作ってる

[羊 @USStockSheep]

👩‍💻キャシーウッド率いるARKインベスト昨日の取引
2/25のトレード

TEMを買ってSOFIを売っているね。そこそこ。
(´-ω-`)

買い増し👊
🚀 ARKK
$TEM を367,388株購入（ETF総額の0.3586％）。
$IRDM を39,418株購入（0.0201％）。

🌐 ARKW
$COIN を41,032株購入（0.4771％）。

🔬 ARKG
$TEM を78,570株購入（0.3757％）。
$RXRX を103,430株購入（0.0654％）。
$ABSI を97,505株購入（0.0306％）。

💹 ARKF
$KSPI を20,174株購入（0.1910％）。

売却💰
🚀 ARKK
$DKNG を70,367株売却（0.0486％）。
$SOFI を430,483株売却（0.0964％）。
$ROKU を107,159株売却（0.1510％）。

🌐 ARKW
$ARKB を98,060株売却（0.4725％）。

🔬 ARKG
$ACCD を850,919株売却（0.4716％）。

💹 ARKF
$DKNG を49,782株売却（0.1947％）。

[k-bind @kbind3]

好決算のシクリカルが売られてるのは確かにあまり良くない兆候

[k-bind @kbind3]

明日電車止まりそう

[k-bind @kbind3]

Extreme fearはエントリーチャンス

[k-bind @kbind3]

可愛すぎる

[ライブドアニュース @livedoornews]

【まさかの】水族館の休館で体調崩したマンボウ、水槽に貼り付けた「人」見て元気に
https://t.co/pmhngkyzkA

休館直後、マンボウが体調を崩し色々な対策を試みていたところ、スタッフの一人が来館者に会えなくて寂しいのではと助言。スタッフの制服を水槽に貼り付けてみたところ、元気を取り戻した。

[k-bind @kbind3]

急に来たと思ったらこういうことか笑

[SOU⚡️投資ニュース / 仮想通貨・米国株・AI @SOU_BTC]

【速報】🇺🇸米国政府 公式のD.O.G.E.ウェブサイトが公開され、 $DOGE のロゴが掲載

[東出 卓朗 | auアセットマネジメント㈱ 公式 @auAM_HIGASHIDE]

東出です。私が理事をつとめる一般社団法人ADSリサーチアソシエーションのコンペが開催されますのでご興味のある方は是非ご参加ください！
詳細なスケジュールや参加規約は、特設ページでご確認ください。
詳しくはこちら(https://t.co/w0bOFPIBJk)
※外部サイトへ遷移します。

[k-bind @kbind3]

そっか今回のビットコ全戻しでテクニカル的には三尊天井は崩れたのか

[k-bind @kbind3]

トランプのビットコイン戦略的備蓄法案絡みのトレードはまさにセルザファクトになるんじゃないかなあ。今の地合なら期待値先行で動きそうな気がするけどどうだろ

[k-bind @kbind3]

フルタイムは減ってるから表面上の数字よりいい結果ではなさそう

[k-bind @kbind3]

マーケットは傷み気味だけど亀の動画に癒されたので気持ちよく寝れそう☺️

[タンタンパパ @tintinpapa1]

カメ子それ草やない

エクセルとLINEのアイコンや...😭

https://t.co/LgnnzSLLjk

[k-bind @kbind3]

BTC/USD 95,000 抜けると...?

[k-bind @kbind3]

今のクリプトは下手に触ったら火傷する時期

[k-bind @kbind3]

経済が強く金利が上昇して株が大きく売られる局面は昨年もちらほら見れた気がする
時間ある時遡って確認しとこ

[k-bind @kbind3]

分かりやすい。ロボット産業のブレイクスルーも近そう

[FabyΔ @FABYMETAL4]

CES 2025で $NVDA NVIDIA が打ち出した「NVIDIA Cosmos™」は、「物理AI（Physical AI）」の高度な研究開発を支援するためのプラットフォームだ。その中核をなすのが、膨大な動画データを学習した大規模な生成AIモデル群「World Foundation Models」（以下WFM）である。

これまで、ロボットや自動運転の開発には実環境でのテストが欠かせなかったが、WFMを用いて大量のフォトリアルかつ物理法則に基づいた合成データを生成できるなら、試験走行や危険を伴う実機実験の一部を仮想空間で代替できる。たとえば、公道試験が難しい悪天候時の走行シーンや、倉庫内でロボットが複雑に動くシチュエーションなどを“動画”として合成し、既存のモデル検証や新たなモデルの訓練に活用できるわけだ。

このCosmosが目指すビジョンをさらに具体化する鍵となるのが、以下の3つの要素である。第一に、「オープンモデルライセンス」で公開されるWFMの存在だ。これらのモデルは、自動車メーカーやロボティクス企業が独自の映像データを組み合わせることでファインチューニングし、自社のアプリケーションに特化した生成AIを構築しやすい設計になっている。巨大な汎用モデルを一から学習する必要はなく、必要な部分だけを追加学習するだけで済む利点は大きい。

第二に、「NVIDIA NeMo™ Curator」をはじめとする高速かつ拡張性に優れたデータ処理パイプラインが挙げられる。ロボティクスやAV（Autonomous Vehicle）の開発では、しばしば数百万～数千万時間分という膨大な動画データを取り扱う。しかし、従来のCPUベースの手法では、それらのデータを整理・キュレーションするだけで数年規模の時間がかかることも珍しくなかった。$NVDA NVIDIA は、Blackwell世代のGPUを組み合わせたパイプラインによって、このプロセスをわずか2週間程度に圧縮できると謳っている。これが実現すれば、データの鮮度を保ちながら反復的にモデルを改良していく“アジャイルな開発”が、物理AIの領域にも本格的に根づく可能性が高まる。

第三に、「NVIDIA Cosmos Tokenizer」などの先進的なトークナイザーや、“プレガード（Pre-guard）”と“ポストガード（Post-guard）”と呼ばれる二段構えの安全機構が備わっている点も見逃せない。ロボットや自律走行車のように物理空間を扱うAIには、安全性や倫理面でのリスクが常に伴う。カメラが人間を誤認識したり、プライバシーに抵触するデータを扱ったりした場合、実世界へ大きな影響を与える可能性がある。Cosmosは、テキストや生成動画の段階で問題になり得るコンテンツをフィルタリングし、さらに生成結果にもウォーターマークを埋め込むことで、悪用や誤用のリスクを最小限に抑えようとしている。その上、セキュリティや透明性への配慮が強調されており、$NVDA NVIDIA が掲げるTrustworthy AI の理念が具現化された形だ。

実際、今回の発表と同時に、ロボティクスや自動運転領域で名をはせる企業がCosmosの採用を表明している。ヒューマノイドロボット開発の$XPENGや、Uberといった大手が連携することで、共同の実証実験やエコシステムの拡大が期待される。また、“AVツールチェーン”を提供するForetellixがWFMとNVIDIA Omniverse™ Sensor RTXを組み合わせ、高精細なシミュレーション環境を構築するといった事例も、物理AIの研究が単にシングルプラットフォームではなく、幅広いツールと連携する方向で進んでいることを示唆している。

この流れを見ると、まさに「ChatGPTのようなブレイクスルーがロボティクスやAVにも起こり得る」という$NVDA NVIDIA CEOのジェンスン・フアンの言葉が裏打ちされてくる。大規模言語モデルが自然言語処理の分野を一変させたように、Cosmosがもたらす大規模生成モデルと大量合成データの可能性は、ロボットや自動車産業を新たな段階へ押し上げるかもしれない。さらにロボティクスや自律走行だけでなく、倉庫の自動化や農業分野、医療用ロボットなどへの波及が見込まれれば、今後の“Physical AI”開発全体が底上げされる可能性がある。要するに、Cosmosが掲げるビジョンは“ロボットと自動運転だけ”に限定されるわけではない。実世界のあらゆるシーンを大規模生成AIで切り取り、仮想的に再現し、そこで培われた知能を実機に落とし込む――そうした一連の流れが効率良く回り始めれば、私たちの日常生活にも多彩な形で関わってくるはずだ。

$NVDA NVIDIA がこのタイミングでCosmosを公表した意義は大きい。生成AIがテキストや画像の領域で猛威を振るうなか、“実世界の物理”へと踏み込み、ロボティクスや自動運転産業の常識を根底から変えるかもしれない。もしこの取り組みが成功を収めれば、次に私たちが目にするのは“自分たちの身近な生活圏で活躍する、より賢く安全な自律型ロボットや乗り物”かもしれない――そんな新たな可能性を予感させてやまない。