Mさん

Deep Learning, LLMやってます。渋谷大好き。

[Mさん @M3Msan]

会社名がガチw

[うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai]

ソフトバンクが国産LLM作る新会社設立したんだって。社名がエグい。「日本AI基盤モデル開発」…それが社名だって。こんな社名にしたらクソデカ国産LLM作るしかできねえじゃん。まあ分かりやすいけど。NECやホンダ、ソニー、メガバンクとかが出資。プリファードネットワークスが連携してる。日本最大級の1Tパラのモデルを作るんだって！これはかなりでかいよ。DeepSeek-V3が671Bだからその50%くらいでかい。Kimi-K2.5と同じくらい。マルチモーダルモデルだって。いいね～。ソフトバンクってもう自前でAI作るの諦めてOpenAIとイチャイチャに終始してると思ってたわ。Mythosに対抗できるような国産モデル作ってくれ～。ただしモデルがオープンになりそうな空気が無いのだけイライラしそう。言っとくけどこんな社名にしといてスクラッチせずにKimiの追加学習でお茶濁すとかは無しな

[Mさん @M3Msan]

Tanuki-8B、2017年産のGTX1070 Ti (CUDA v12.4)で動きました！まあまあ速くてビックリ https://t.co/nUXkgjoKvZ

[Mさん @M3Msan]

@Tebasaki_lab 応援します！

[Mさん @M3Msan]

Claude Codeハンズオン体験レポート【2026年4月11日】【Station AIにて】｜M https://t.co/F1plTjaqWH

[Mさん @M3Msan]

Bonsai-8B速い！うち、2017年発売のRTX-1070Tiしか積んでいないんだぜ。

[Mさん @M3Msan]

そうかも

[Kazunori Sato @kazunori_279]

文書をLLMで.md化してagentic searchするって普通に皆やってたと思うけど、Karpathyが解説した途端に、これからはLLMナレッジベースだ！
RAG不要！とか言い出すのなんなん。これがスケールしないからRAG設計で悩むのであって。バズらせてはミスリードして幻滅するいつものループを繰り返してる。

[Mさん @M3Msan]

Claude Code Remoteはじめました！ https://t.co/uosu1AGtuH

[落合陽一 Yoichi OCHIAI @ochyai]

計算機自然は近い

[Mさん @M3Msan]

そうなのよね

[うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai]

最近中国のオープンモデルが凄くアツいという記事。そんな話は僕のフォロワーは全員知ってるだろうね。以前からアリババのQwenとかがアツかったけど、世界に中国AIの実力を知らしめたのは去年1月のDeepSeek-R1。それ以来ZAIとかMiniMax、とかMoonshotとかガンガンすごいモデルが出てきてる。メタが全然儲からないからかLlamaをオープンで出すのを止めちゃったのと対照的に、中国AI企業はオープン戦略によってちゃんと儲けてるという。DeepSeekはちゃんと儲けが出てる事を数字で示したし、なによりモデルや研究論文をオープンで公開する事で企業の評判が爆上がりして凄まじい宣伝効果を生んでるという。オープンだから誰でもAIの改善に貢献できる。最近は中国の大学ではGitHubで貢献すると単位くれるらしい。企業同士がお互いの研究成果を取り入れ合って進化がモリモリ進んでいく。HuggingFaceで微調整されたモデルのベースモデルの４割がQwenだという。そうやってみんなこぞって中国モデルを弄くり回してる。そうすりゃ何かしらすごい新発見とかが出てくる。世界のみんながコミュニティでこぞって中国オープンモデルを進化させて���。一方でOpenAIは社内だけでコソコソ孤独にクローズでAI作ってる。OpenAIとかは一人で世界中のオープンなAIコミュニティ全員と戦うハメになってるという事。OpenClawで一番使われてるモデルは最初はOpusだったけどコストがかかりすぎるからか今は安いKimi-K2.5が一番人気。a16zでもオープン志向のAIスタートアップの８割が中国オープンモデル使ってる。OpenRouterでも利用シェアの3割が中国モデル。2024年はゼロだったけどDeepSeek-R1以降流れが変わってる。つまり世界のAI界隈で中国オープンモデルは米国AIに見劣りしない、完全にメジャー化してきてる。これからもこの傾向は続くだろうという話
https://t.co/04TcjmrrlQ

[Mさん @M3Msan]

それは確かにw

[天川 修平 @amkwshuhei]

ニュースで「半導体」と��ばれている物は「集積回路」．これは電子工学分野の学生も意外とわかっていません．AppleやGoogle等の企業が半導体の開発もやっているというのは，集積回路設計を自前でやっているという意味です

[Mさん @M3Msan]

大事なことなので二度リポストしましたw

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

大事なことなので二度いいました。

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

大事なことなので二度いいました。

[Mさん @M3Msan]

20世紀の末期、日本におけるカキの70%が広島で養殖されていたんですなぁ。養殖の歴史はとても古いという記録もあります。
https://t.co/GqRnCyYV7f

#冬の味覚
#カキ

[AIDB @ai_database]

Googleの研究者らが短い論文で「LLMに質問するとき、同じ質問を2回続けて入力するだけで、LLMの回答精度が上がる」という発見を報告しています。
あまりに単純すぎて見落とされていた改善策が、主要なモデルすべてで一貫して効果を発揮したという点が、この研究の意外性です。

��ぜこれが効くのか。
LLMは文章を前から順番に読んでいくため、たとえば選択肢が先にあって質問が後にあると、選択肢を読んでいる時点ではまだ何を聞かれているのかわからない。
しかし同じ内容を2回繰り返すと、2回目を処理するときには1回目の全体像がすでに頭に入っているので、文脈を完全に把握した状態で答えられる、ということです。
（言われてみれば極めてシンプルな話）

このテクニックの価値は、手間もコストも最低限という点です。
（「ステップバイステップで考えて」といった指示は効果的なこともあるものの、時間もコストもかかる）

なお、最近の高性能な推論モデルは、訓練の過程で自然と「質問内容の一部を繰り返してから答える癖」を身につけているとのことです。
この手法は、そうした有用な動作を人間側が先回りして与えるものとも言えます。

[Mさん @M3Msan]

買いました！

"企業競争力を高め���ための生成AIの教科書 Generative AI × INNOVATION" by 小島舞子さん https://t.co/OWlnTl1dlU

[Mさん @M3Msan]

深層学習を学び始める動機って生々しく書いてしまうとこんな感じ？｜M @M3Msan https://t.co/fuxy73S3CP

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

OpenAIが出してきたChatGPT agentはもともとGPT-5として開発してきたものを、一部ナーフして出してきたという気がします。
もともとGPT-5は夏に出すと明言していたはずですが、その夏の中盤くらいに、Agent機能付きでそれなりに性能が高い(HLEで最高性能)これを出すのは、ハードルが上がりすぎて直近1ヶ月以内にGPT-5を出す方針だと自滅行為に近い。流石に現存する技術から鑑みて1ヶ月ちょっとでそんな爆発的な飛躍ができるとは考えにくい。
おそらく直近のGrokやGeminiの技術面での攻勢、Metaの引き抜きに対してアテンションを稼ぐ必要があったのではないかという予想。そして、たぶんGPT-5についてはまた延期で、最速でも夏が終わった9月、下手したら理由をつけて今年中には出ないという気もします。もはやGPT-5はあまりにもハ��ドルが上がりすぎて、出して期待外れだったら、あるいは直後に別の企業がそれに近いものを出してきた���、OpenAIが終わってしまうところまで来ているのでは。

[Mさん @M3Msan]

はじめてのGymnasium on Ubuntu on WSL2 [2] Atari Gameを動かしてみる｜Mさん @M3Msan https://t.co/CYrUTlVKog

[Tatsuya Matsushima #ICRA2026 @Tokyo Bay Area 🍣 @__tmats__]

AIロボット協会テックブログをはじめます｜satoshi.sekioka https://t.co/Wx5U4sD2ZA #zenn

[Mさん @M3Msan]

はじめてのGymnasium on Ubuntu on WSL2 [1]｜Mさん @M3Msan https://t.co/4kXnY3HRvE