すむーずぷりんちゃん🍮

くだらないことがすき。
Software Engineer/Python/Rust/C#/Claude/AI駆動開発/流体力学/数値解析/数学/物理学/ユーフォニアム/ENTP/spm6th,8th,9th,11th

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

アソビ大全のヨットの局面評価アプリ作った🎲🎲🎲🎲🎲
これでゲームしながら最強の手をすぐに調べられる💪💪💪💪💪
https://t.co/lXCtaICELb

[Yuta Kashino @yutakashino]

（´-`）.｡oO( ↓Leanで「発散する軌道が存在する（＝予想が偽）」という“証明”を提出したらComparatorがそれを受け入れたけど，これはLeanカーネルの健全性バグを意図的に悪用しただけと．バグを突いて偽の定理を形式的に通すことができただけで，実際にはコラッツ予想は反証されてないのね… )

[Elliot Glazer @ElliotGlazer]

@aryehazan According to yesterday’s version of Lean: all of them.

[Aryeh Kontorovich @aryehazan]

@ElliotGlazer well what’s the counterexample integer

[Taichi AOKI @aoki_taichi]

コラッツ予想の反例がLeanで"見つかった"とのこと。

本当の反例が発見されたのではなくLeanのバグらしい。

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

@kuromineharuto ありがとうございます！！
自分でひらめきたかった！！！

いやむりだ！！！！！！

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

@kuromineharuto 黒峰さん！！！
ついにやりましたよ！！！！

[パジョカ (Pajoca) @Pajoca_]

素数データベース (PrimePages) で事件が発生！ 提出された整数に合成数が混入
(普通は提出者が自分のPCで素数判定が通ってから提出するからデータベース側のチェックで合成数になる機会はほぼ無い)

リストで赤くなっている 521 · 2³⁵⁰⁷⁵³⁹+1 は合成数で 9239887 で割り切れる

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

抜本的見直しをしない範囲だとまあのんなところやろうぐらいには落ち着いた

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

黒峰問題の証明のブラッシュアップを試みていたら毛根

[Tocky / picon @toki_make]

Opus 5 はかなりいいんだけど...
コード修正時、Opus 5 の直感と異なる実装がされていた部分を「誤っている」と思い込み、「新しい発見」として報告・過修���してくることが多発していた

以下を CLAUDE.md に入れることで収まってきた

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## 「新しい発見」の扱い

あなたやサブエージェントが「新しい発見」をしたとき、その多くは次のいずれかであることを肝に銘じてください。

- 意図された実装（設計意図がコメントや別レイヤーに書かれている）
- 計測・計算ミス（標本が小さい、単位や順序が違う）
- 錯覚（ノイズを傾向として読む、相関を因果と読む）
- 局所のみで判断（関数単体で正しさを論じ、呼び出し側を見ていない）
- 計器の側の誤り（測っている量が、その名前が指す量と違う）

上記をクリアした場合のみ、有用な可能性があると扱われます。

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これを入れてから、コード内コメントも丁寧になってきた。
他のエージェントが誤った「新しい発見」をしないように動いているようにみえて、このあたりの気は効くんだな... という感想を抱いた

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

ブログ記事で紹介したコンパクトな証明の方で、改めて形式化してみました。
https://t.co/O9ZiBpGm3K

[Nico @nicos_ai]

UN INGENIERO SENIOR DE ANTHROPIC ACABA DE PUBLICAR UN PDF DE 12 PÁGINAS SOBRE "GRAPH ENGINEERING" PARA SISTEMAS MULTIAGENTE

El cambio de mentalidad: la memoria de tus agentes muere con su ventana de contexto. Un knowledge graph la hace permanente.

Extraer → Resolver → Ensamblar → Consultar → Repetir

Las 5 fases de todo agentic graph:

→ Extraer: Haiku saca entidades y triples sujeto-predicado-objeto. Una llamada por documento. El esquema de Pydantic es el único training data.

→ Resolver: Sonnet agrupa "Edwin Aldrin" con "Buzz Aldrin" sin ningún solape de texto, usando las descripciones como contexto.

→ Ensamblar: nodos canónicos, edges tipados y provenance en cada triple. Un único grafo conectado.

→ Consultar: serializas un subgrafo, Sonnet razona sobre los triples y cada respuesta cita un edge concreto.

→ Repetir: cada documento nuevo vuelve a entrar por el mismo pipeline y se fusiona con los nodos que ya existen. El graph no se reconstruye, crece.

Conéctalo a tus sistemas multiagente como memoria compartida.

Los workers escriben en él, los evaluadores contrastan contra él y los loops siguen vivos de un día para otro.

Este PDF de 12 páginas ha cambiado cómo estoy construyendo sistemas multiagente.

Léelo y luego pásate por el artículo de abajo👇

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

@SANO_math めっちゃ遠くなってる！！！

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

@SANO_math ぜひ時間作ってご飯食べながらでもディスカッションしましょう

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

@SANO_math なんか、ソ���トウェアエンジニアがまさに今感じていることとすごくオーバーラップして見えます笑

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

これまでのつどいでの自分の発表は毎回異��だったけど、今回はさらに磨きをかけて異色な発表になりそう

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

イマドキの数学科生ってどれぐらいLLM使ってるの...？

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

すっげー密度の濃���講演になりそうだが

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

つどいのテーマ2つ生えてはいるけど、根っこを辿ればどっちもAIと数学のかけ合わせってことだから、かけ合わせ自体をテーマにすれば1講演に収まるんじゃないか？

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

出張で体が疲れまくってるので、ついはいは参戦できそうにない！申し訳ない！

[すむーずぷりんちゃん🍮 @mat_der_D]

まだ興奮が収まらない