frog mane

氷河期世代のおじさんです。AIやXRの情報を自分自身の為の備忘録としてポストしています。

[frog mane @mane_frog]

@memucoro 昨日、僕もなりました。何度かルーターとPCを再起動したら直りました。同じネットワークのwifi接続したipadはインターネット接続できていたので訳がわかりませんでした。

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@netatank c#とかJavaScriptでかけといえば書く気がしますけどね。

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@cure_kumaemon 飲み会の集合場所が山手線主要駅に設定出来ない大学は辺境感があるかもしれない、、、。

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@thinline1969MX 中学英語が完璧ならそもそも会話には困らない。
日本人は英語を使う練習をしてないし、必要性がないから喋れないだけだと思う。
単語テストとかで比べると結構上位の英語レベルなんじゃないかって思います。

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@lalahearttwit 僕理系だからわからないけど、文系なら早慶を選ぶ人もいるかも、、、。一生阪大も受かったとかいいそうだけど笑

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@kmzwked インテリアデザイナーとかが呼ばれる家具や照明メーカーのパーティーもそうですよ。酒や美味しいおつまみが沢山でる。

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@maguchimichi すべての男は消耗品であるって正しかったんだね

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@Sylpheed870 13と14並べるじゃん？
そうするとはみ出す。上の辺にその宙ぶらりんな赤丸の辺をくっつけると、13と14並べた長さと一緒じゃね？
ということで、（21➕13➕14）✖️2

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@nanalele705 おじさん達は学校の授業で教育テレビみてたよ。

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@yakipana 渋谷徒歩圏内で育った甥っ子は実家のことをこの辺りには人があまり住んでないと馬鹿にするけど、山や海が近い環境を気に入ってるようで毎年夏休みに母（祖母）の家にやってくるよ。
田んぼ以外何もない景色に和む人達もいるみたいだ。

[frog mane @mane_frog]

@jsh3pump_ やあ韓国人。
頼みがある。一刻も早く一夫多妻制を導入してくれ。
僕は既に高齢で結婚してない。今後する予定もない。
ただ、少子化は国を弱体化させると思い心配している。
問題は女性が子供を産まない事でそれは一夫多妻制で多少改善するのではないかと思うんだ。
韓国がやれば日本もやると思う。

[frog mane @mane_frog]

@ohanagawaratta 焼肉の食べ方と同じでは？

[frog mane @mane_frog]

@mellow_neet2000 16で重く感じるのは分かるけど、ClaudeみたいなクラウドLLMなら32GB以上は必須じゃないと思う。OSが4〜8GB取る上に、ブラウザ側が会話履歴や複数タブでメモリ食うのが主因で、LLM本体のせいじゃない。ローカルLLMやらないなら24〜32GBくらいで十分快適になるはず。

[frog mane @mane_frog]

なんか、ブレイクスルーを見つけられそうな雰囲気。
話は変わるけど、エージェントが工学的な問題を解決していくもしれませんね。
線形代数ではなく、圧倒的な量の試行錯誤でリアルな物理現象の問��解決していくアプローチが出来たら、理学の次に工学がAIによって陥落させられる。

[Max For AI @MaxForAI]

有点震撼。。。我们可能真的快要搞清楚大模型内部到底是怎么运作的了。

OpenAI早期机械可解释性研究的参与者，昨天突然提出了一个很大胆的结论：

我们可能一直误解了神经网络。

昨天， @nickcammarata 发了一篇很有意思的文章，叫《Neural Networks Are Already Clean》。

这哥们早年就在OpenAI做机械可解释性研究，2023 年还牵头启动了@OpenAI 第一个大规模自动化神经元解释项目。

当时他们发现，现有工具只能解释大约 2% 的神经元。

Nick因此得出了一个很悲观的判断：神经网络内部存在大量纠缠，想搞清楚它们到底在干什么，可能非常困难。

结果三年后，他带着更先进的工具和Agent重新研究，发现情况完全不同。

在他们测试的现代视觉模型中，最后一层 99%～100% 的神经元都能找到相当清晰的解释。

甚至在Qwen3-32B这样的语言模型中，初步研究也发现，约90%的神经元都有一个可以识别的主要功能。

最有意思的是，他还重新研究了过去的一些经典案例。

比如曾经有一个神经元，既会对猫脸产生反应，也会对汽车前脸产生反应。

以前大家觉得，这是典型的Superposition，多个不相关的概念纠缠在了同一个神经元里。

结果重新研究后发现，这个神经元可能只是在识别一种共同的V形视觉结构。

猫脸和汽车前脸恰好都有这种特征。

全世界的家人们折腾了这么多年，可能连最基础的观察方式都有问题。

而且我觉得这篇文章最值得关注的，其实是他们使用 Agent的方式。

他们让Agent自动观察神经元、提出功能假设、设计实验、分析电路，再通过新的输入验证假设，甚至自动审查了10 万张神经元归因图。

这其实也是我最近一直关注的一个方向：让 AI 自己去做科学研究，把大量观察、假设、验证的工作自动化。

过去需要研究员花大量时间逐个分析的神经元，现在已经可以让Agent成规模地开展研究了。

当然，目前这些结果还处于早期阶段，距离完整解释大模型的内部机制，还有很多工作要做。

但我觉得Nick提出的这个观点非常有意思：

神经网络内部可能一直都很有规律，只是过去我们的工具太原始，根本看不清楚。

如果这个方向最终被验证，机械可解释性领域过去很多基础假设，恐怕都需要重新审视了。

[frog mane @mane_frog]

@47news_official 結局、争いはどちらかが相手を滅ぼすしか終わりはこないんだろうか？
人類ってまだ一度も殲滅なしに和平に到達した事ないよね？

[frog mane @mane_frog]

@CT_RN_43062_ これって温度大丈夫なんですか？僕もこれなら2枚刺し出来るけど心配でできない

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@Yuni_dodosuco 中3？？？

[frog mane @mane_frog]

@pengin_pen1 日本が落ちてるというより、他が上がって埋もれてしまっているのではないでしょうか？
中国やインドなど人口の多い国の生産性が上がれば日本が抜かれるのは当然です。
今でも日本人が頑張ってないわけではないので、経済的な存在感にこだわる必要もないのでは？

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@Toory0115 別府は大分。阿蘇は熊本ですよ。
日本には県という地域の括りがあり、別の都市、地域として扱われます。
福岡というより九州と呼ばれた方が日本人には分かりやすいですよ。

[frog mane @mane_frog]

@JapanTank だとすれば、世界全体で高齢化が進んでいるので世界全体で国民の総数に対する一人当たりのGDP��下がっていくということ？
それ比べる意味あいが変わってくるのでは？