mmike

[inuro @inuro]

【告知】本が出ます。
3年ほど前に「とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと���います」というnote記事を書いたんですが、あれを10倍くらいに膨らませた日本のおもしろ住所コレクションと、その背景事情の紹介といった具合の本を書きました。発売は7/29ですが予約してもらえると喜びます！

[今井翔太 / Shota Imai@えるエル @ImAI_Eruel]

OpenAIのAIモデルのテスト中暴走事件ですが、続報でかなり怖い情報が出てきています。
・実はOpenAIは１週間近く自分等のAIが暴走したことに気づいておらず、事態を把握したのはHFの通報後
・AIは、「自身の将来のバージョンのために」OpenAIの制約された環境から脱出するメモを残していた
・（推論の過程であれば確かにそういうのは出てくるだろう）

この辺が本当であれば、Mythos、あるいはGPTシリーズが内部で最近のモデル性能に近くなった今年の2月以降起きた世の中のサイバー攻撃事件の一部が、気づいていないだけで実はOpenAIやAnthropic���AIエージェントのものでした、、、となってもおかしくないですが...

[くまぎ @kumagi]

LLMとの壁打ちのコツは、絶対に答えを知りたい命題を見つけるまで緩く会話した後で「エージェントを２つ立てて、この命題を真とするエージェントと偽とするエージェントに徹底した証拠ベースでの議論をさせ、片方が降参するまで何ラウンドでも争わせた結果を報告してください」って依頼するLLM蠱毒。

[Taichi Kanaya@Freelance Software Engineer @tk_gold_7]

GMOの在宅勤務の完全廃止が話題だけど、GMO代表1人でClaude使って「5000万円相当の開発が、たった3万円になった」と表現するぐらいズレてしまっているので、おそらく優秀なエンジニアは離脱するだろうと思ってる

https://t.co/JVL3jDIWOm

[Odashi @odashi_t]

* 「���ンジニアを採用しなくても生成AIでプロダクトを作れる」とVCに啖呵を切った。ところが、数百万円分のトークンを燃やした後にPoCレベルで失敗
* 泣きついている割には「AIでできますよね」と、2人月程度で一式作れという見積もりを強要している

おわっとる

https://t.co/U6f6qkWbEa

[Kenn Ejima @kenn]

外注に雑な依頼を出してた人はやたらトークンの消費が多いっていう話まだ面白い

[エンジニアM @Mates_ENGINEER]

Sakana AI だの Fugu だの聞いてから、漁師コンピュータって言葉が頭を離れなくて辛い。

[うみゆき@AI研究 @umiyuki_ai]

サカナAIがマルチエージェントオーケストレーションのFuguをリリース。何なのかというと体験としては単なるLLMのAPI。料金プランはサブスクまたは従量課金。普通のFuguと高品質のFuguUltraの２種類。Fuguというのはサービスの名前でもあり、実際にSakanaAIが開発したLLMモデルの名前でもある。独自モデル作ったりしてる分OpenRouterのFusionとかより凝ってる。基盤になってる技術は「TRINITY」と「Conductor」という二つのサカナAIの論文。Fuguは上司AIとして内部的に他社の色んなモデルを呼び出して作業させてそれらを取りまとめてファイナルアンサーを出す。具体的に内部でどのモデル呼んでるか分からんけどまあGPT5.5とかOpusとか呼んで組み合わせてるんだろう。結果としてMythosやFableに迫るベンチスコアを叩き出しちゃってるのでAI遮断リスクに対してロバストだという。Fuguの狙いの素晴らしい点はFuguユーザはもうFableがいつ再公開されるんや～とかGPT5.5が遮断されたらどうしよう～みたいな個別的リスクに悩まされる必要が無いという点。サカナAIはFuguが内部的に呼び出すモデルのデッキ構築を勝手にやって性能を最適化し続けてくれる（に違いない）もしも今後GPT5.5とかが遮断されたらその時はFuguの呼び出しモデルが差し替えられる。多少性能が変わるかもしれんけど現状の最善性能を提供し続けてくれる（ハズだ）逆にFable再公開されたらFuguにも組み入れられてさらに性能上がるだろう。新しくGPT5.6とか出たらまた最適化していい感じに組み入れてくれるハズ。例えるならGPTとかOpusとかFableとかの個別のモデルが個別株だとしたらFuguはオルカンみたいなもん。個別株に全賭けしてる人はその会社の上昇下落でイチイチ一喜一憂するはめになるが、インデックスファンドなら組み入れ銘柄を勝手に最適化し続けてくれるので悩む必要ない。サカナAIはビジネスセンスあるのか心配だ��たけど現在の政府AI遮断の緊張感を逆手にとって金儲けに繋げてきてさすがに伊達じゃなく賢い

[azukiazusa @azukiazusa9]

Opus 4.8 のバグはマジで酷くて、勝手に大谷翔平の情報を調べ始めたりする

[ベク @beku_AI]

僕は調べたら予想請求額60万ですってClaude Codeに言われて急いで対策した

[たんてい @ab77177075]

NBAファイナルGame5ブランソン試合後インタビュー
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Q：ジェイレン、おめでとう。君は何年も「次の日のことだけを考える」「目の前のことだけに集中する」「1試合ずつ戦う」と言い続けてきた。でも今この瞬間はさすがにそう言えないんじゃないか？ その考え方を貫いてきた人生の末に、ついに優勝した今はどんな気持ち？

ブランソン：
言葉では表せないよ。
ただ、自分が最高の選手になれるように、そしてチームが勝てるように、本当にたくさんの時間と努力を注いできた。毎日支えてくれた球団、コーチ陣、チームメイトに感謝している。それが自分にとって���番大きい。それと家族にもね。ごめん、家族も。

Q：ブザーが鳴ってから今までの間に泣いた？ もし泣いたなら、その感情は何だった？

ブランソン：
最後のブザーが鳴って、すぐにミッチ・ジョンソンと握手した。それから振り返ったら父が見えてね。
その瞬間から感情が込み上げてきた。
その後ジョシュが耳元で「やったぞ、やったぞ」って言ってくれて。5〜10分くらいは感極まっていたと思う。そのあと徐々に興奮が勝ってきた。

Q：2巡目指名だった君はずっと疑われてきた。そして今やNBA史上有数のプレーオフチームのエースになった。その意味は？

ブランソン：
まだ実感がない。本当に分からない。
ただ、この機会を与えられたことに感謝している。
そして、それをやり遂げられたことに感謝している。

Q：契約で約1億1300万ドルを犠牲にした判断は、この優勝につながったとも言える。あの決断をした時、こういう夜をどれくらい現実的に思い描いていた？

ブランソン：
十分に現���的だった。
努力とハードワークを続ければ達成できると思っていた。でもそれはほんの一部に過ぎない。
みんなが同じ方向を向き、お互いを信じ、どんな状況でも諦めなかった。それがこの結果を可能にした。
だからこれはチームメイトの功績だよ。

Q：大学でも優勝した。そしてNBAでも優勝した。このチームには何があった？
ブランソン：
正直に言うと、今夜の俺たちはチャンピオンらしい試合をした。試合の入り方じゃない。試合の締め方だ。
あの仲間たちと同じコートに立てることは本当に特別なことだ。
ホームだろうがアウェーだろうが関係ない。

Q：序盤はチーム全体が苦しんでいた。でも途中から君が試合を背負ったように見えた。NBAファイナルで45得点を記録した史上12人目の選手になった。何が必要だった？

ブランソン：
すべてだ。ただ勝ちたかった。
勝つこと以外は考えていなかった。
守備で止めること。走ること。
リードを縮めること。リード���広げること。
どんな状況でも諦めないこと。そういうことだ。

Q：ウェンビーの上からシュートを決めた後、着地で彼の足を踏んでいた。かなり痛そうだったが、誰も君が戻ってくることを疑わ���かった。あの痛みに耐える力はどこから来る？

ブランソン：
今も痛いよ。本当に痛い。
でも前にも言ったように、こういうチャンスはそうそう来ない。だから必要なことは何でもやる。

Q：レオン・ローズは君をエースとして信頼した。その信頼はどんな意味を持った？ プレッシャーは感じた？

ブランソン：
プレッシャーなんてない。
本当のプレッシャーは、父がキャリア中に8〜9回も保証なし契約でプレーしていたことだ。
いつクビになるか分からない。
家族は東海岸にいるのに、自分は全国を転々とする。
それがプレッシャーだ。夏に1日3回練習して、キャンプ契約を勝ち取ろうと必死だった父を見る。
それがプレッシャーなんだ。
自分は今とても恵まれた立場にいる。
努力もしてきた。だから今日みたいな機会が来た時は、自分の積み重ねを信じるだけ。
勝てば勝ち。負けたら学ぶ。前へ進む。
でも失敗を恐れたことは一度もない。

Q：スパーズは次々と違う守備をぶつけてきた。精神的・肉体的にどれだけ消耗した？

ブランソン：
精神的には全く消耗していない。
むしろそういう状況こそ自分が力を発揮できる場所だ。身体的にはもちろん疲れる。
でもスパーズには敬意しかない。
素晴らしいチームだし、素晴らしいコーチ陣だ。
文化も確立されている。本当に尊敬している。
その相手に4勝できたことを嬉しく思う。

Q：君が優勝した3回はいずれもテキサス州だった。ヒューストン（ビラノバ）、サンアントニオ、そして今回もサンアントニオ。テキサスに何か恨みでもある？
ブランソン：
いやいや（笑）。テキサスは大好きだよ。
州税がないのも恋しいくらいだ。

Q：ミカル・ブリッジズとジョシュ・ハートと一緒に優勝できたことは？
ブランソン：
本当に特別だ。若い頃に出会い、大学で仲間として成長し、一緒に優勝した。
そして今、このレベルでまた成し遂げた。
大学時代よりさらに特別かもしれない。
本���に素晴らしい気持ちだ。

Q：「ブランソンは真のエース（1A）ではない」と言う人たちへのメッセージは？
ブランソン：
その人たちには当時も返事をしなかった。
そして今も絶対に返事はしないよ。

ありがとう、ジェイレン。

[Anthropic @AnthropicAI]

The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees.

The net effect of this order is that we must abruptly disable Fable 5 and Mythos 5 for all our customers to ensure compliance.

Access to all other Claude models is not affected.

We apologize for this disruption to our customers. We believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible.

Read our full statement: https://t.co/bwn0sximKZ

[HELLO CYBERNETICS @ML_deep]

ワロタ

[Yusuke Endo @ysk_en]

こんにちは。

デザイナーとして、大企業からスタートアップまで、かなり使われているプロダクトをデザインしていると自負しているのですが、多くの皆さんがAIでVibe Codingしただけで、使われるプロダクトを生み出せると思っていることに疲れたので、この投稿を書いてみます。

この投稿を読んですぐに取り入れられるくらい長く書くつもりです。長い文章が嫌いなら、とりあえずブックマークだけして後で読んでください。

1. 新しいプロダクトを考える時は、自分の好きなツールで考えるようにしてください。

AIは便利ですが、文章だけで考える必要はないです。考えが進むなら紙でも石でもレゴブロックでも良いです。

2. これから何のゲームをプレイしようとしているのかを理解してください。

どうすれば勝ちなのか、達成したいことを明確にします。プロダクトのデザインはアートではなくサイエンスです。

最高のユーザー体験は、勝つための体験設計の一部です。あらゆるものすべてに意思が必要です。デジタル領域のプロダクトはもはやeSportsです。

3. プロダクトの価値で課題を解決する場合、誰よりもその課題に乾きを持ってください。

解決していない現状に笑けるくらい怒ってください。できない場合、本当の問題に気づくのに多くの時間がか���り、大抵の場合は先に飽きがきます。

課題の実感がない人がデザインするプロダクトほど的外れで退屈なものはありません。自分がユーザーだとこの上ないですが、「この人の問題を解決したい」と思える実在の人の近くにいてください。会って話して存在する根源的な課題を認識してください。

4. 機能ではなく、もたらす結果から考えてください。

「あったら良いな」と思う機能は必要ないです。「必要な気がする」機能も必要ないです。わからないことばかりなのに、自分でゲームを複雑にする必要はないです。削って削って削り切ってなお削りすぎたと後で困るくらい削ってください。その上で命をかけたいと思えるコア体験に集中してください。

5. 退屈な解き方をしないでください。

ただでさえAIでクソみたいなツールが増えまくって���るので、あなたが作るプロダクトくらいは面白くあってください。つまらないものに人生の時間を使わせないでください。

6. プロダクトを使う道のりを完全にコントールしてください。

あなたのプロダクトを認知してから、プロダクトの入り口にたどり着き、期待値を持って動き始め、最初の最高の体験をし、お金を払ってでも使い続けたいと思う、一連の流れを何度も何度も通しで確認してください。

すべての画面、パーツに意思と責任を持ってください。パーソナライズやカスタマイズといった言葉で濁して無駄に選択肢を増やさないでください。使う人が迷う要素を徹底的に排除し導きます。

素晴らしいプロダクトデザインは空気のようです。気づかないうちに流れていきます。普段使っているプロダクトがなぜそうなっているのか、なぜ使いやすいのか、なぜ使いにくいのかを観察して説明できるようにしてください。

7. 発明すべきか、ベストプラクティスに従うべきかで悩むと思いますが、UIにおいては一番使われているプロダクトを真似してください。

プロダクトは人に使われるための道具です。使われる感触もわからず、UIの��法もわからず、何も知らないのに「俺が考える最強のプロダクト」を作る？？ただ「時間を無駄にしたい」と言ってるだけです。守破離が近道です。

すべてを模倣するのではなく、中途半端に見た目だけ真似するのではなく、設計意図を理解した上で、ありがたく先人の試行錯誤の結果を拝借してください。

8. 最初からドーパミンに依存する安易な手段に逃げないでください。

焦らせて判断を鈍らせたり、論点をずらすような短期的なハックを前提にすると価値を見誤ります。ハックしなければならいほど価値のないものを作ってるんですか？ゲームに大勝利するためにも体験価値の証明を優先してください。

9. プロダクトの設計に迷った時は、リリース投稿やリリース動画を考えてみてください。

あなたがわからないものはユーザーも理解できないです。リリース時の様子が想像できないのならコア体験がまだ存在していません。作ってる自分やチームですら使うのにつまずくものはプロダクトになってないです。すべてを捨てて最初からやり直しても良いです。

10. プロダクトのスタンスやポジションを持���てください。

似たようなものがたくさんある気がしますが、あなたのプロダクトを使う言い訳がほしいです。単に便利なだけでなく、会う人々に勧めたくて仕方がなくなるような強い思想です。

スタンスやポジションはすべてのデザインの意思決定に現れます。見た目やテキストのトーン、情報設計の運び、他にはない使いやすさにです。

そのために、考えのすべてをAIに任せないでください。自分の意思を持ってください。

11. 期限を必ず切ってください。頑張っても間に合うかわからない期日を設定してください。

失敗する前提で早く動いてください。振り返るタイミングがないまま続けると失敗を認識できないからです。失敗を認識できないと改善できません。

手作りでじっくり時間をかけると愛着が湧いて失敗だと認識したくなくなります。大成功に近づくためにさっさと作ってさっさと失敗してください。

12. 素早く失敗したら、成功できるサイズやステップまで小さく小さく刻んで問題を探ってください。

失敗したということは、理解できていないことや認知していない領域が存在しています。中途半端な成功には注意してください。緩やかな死です。自信を持って成功している状態を認識し続けてください。

13. 最初から分業で物事を始めないでください。

分業はチームで最適化を行うための手段です。最適化すべきものすらない状態で、意味のないタスクを生み出して無駄な仕事をしないでください。そして、最初から自動化しないでください。バカな要件を自動化してもゴミが生まれるだけです。

13. ユーザーが使っている様子を生で見てください。

できる限り自然な状態で、説明なしに使っている様子をただただ観察してください。妄想だけでは想像もしなかったハードルが驚くほど見つかります。

14. 楽しく生きてください。つまんないやつが作るプロダクトはたいてい面白くないです。

15. 使ってもらえるプロダクトを作れるようになったら、対価をもらえるように価値の付け替えをデザインしてください。

認知と利用を一体にしたプロダクトのデザインをしたり、ユーザーのモチベーションを課金に転換したり、自己増殖的に価値が作られる仕組みを組み込んだり。この先も楽しいゲームが待っています。

16. なんだか導入の思想ばかり書いてしまったので、より具体的なプロダクトのデザインについては、数日後にパート2をあげま��。フォローといいねを押してください。ありがとうございます。

[Shotaro TSUDA @brighthelmer]

ソーシャルメディアで誰かが批判されているときに「自分も一緒に批判したい」じゃなくて「ほかの人が批判してるなら自分は別にいいか」と思う人が増えますように。

[elvis @omarsar0]

This was one of the standout AI papers of the week.

(bookmark it)

It tackles a question most self-improving AI agents ignore: is the agent actually discovering anything, or just remixing what it already knows?

How can you tell whether the agent is doing real discovery or just confident retrieval?

The authors give three clean buckets:

- Retrieval is looking something up in a notebook you already have.

- Search is combining tools you already own in new ways.

- Discovery is inventing a new concept that wasn't in your toolkit before.

The issue is that most agents stop at the first two.

The math behind their definition (category theory plus a left Kan extension, if you care) is basically a bookkeeping trick to ask: could the old version of me have produced this result? If yes, it's not discovery. If no, something genuinely new showed up.

They build a Builder/Breaker agent that studies protein mechanics. Over four rounds, the model's fit accuracy actually drops (R² goes from 0.48 to 0.68 to 0.54 to 0.41). At first glance, that looks like a failing agent.

It isn't.

The agent kept taking on harder proteins and rewriting its theory to cover them. Data grew almost 10x while the model code grew only 1.3x. A smaller theory covering a bigger world is exactly what good science looks like.

Why does it matter?

If you optimize for accuracy alone, your self-improving agent will just settle into easy benchmarks and stop. This paper offers a cleaner success signal and asks whether the agent is compressing more of the world into less code over time.

Paper: https://t.co/Vb4TcCb5YD

Learn to build effective AI agents in our academy: https://t.co/1e8RZKs4uX

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

トランジスタ1つから順番にステップアップしてGPUを組み立てるゲーム「Mvidia」をプレイしてみた
https://t.co/frdlZ89JmE

[浜野あんず@テックコミット @techcommit_en]

面接官「ITエンジニアですか？」
私「違います」

面接官「『nginx』これはどう読みますか？」
私「エンジンエックス」

面接官「『a11y』は？」
私「アクセシビリティー」

面接官「客先で名刺を求められたらどうしますか？」
私「持ち合わせがなくて…で通します」

面接官「……ITエンジニアですか？」
私「違います」

[宮ます @miyamaun]

八村塁のミドルシュートが異次元…
激しいチェックを受けた状態でのミドルの効率（eFG%）が全NBA選手の中でトップ✨👀

八村
・縦軸（効率 eFG%）：全体1位🔥
・横軸（試投数）：約3.2回/100poss

ヨキッチ超えのリーグ最高値を記録

さらに3P成功率も43.6%で第6位
シュート決定力がマジで高すぎる😂