TakiOxide

お笑い、野球、サッカー、ロボット、AI、読書、勉強（経済、英語）

[規格外 @shinkaron]

何年か前、早稲田大学の大学院で教鞭をとられている井上達彦先生から

「真の競争戦略とは、10年がかりで『非競争』の世界を作ることだ」

と教わったことがある。

その世界を実現させるためには、「替えの利かない存在になるには、どうすればいいか」という問いを回し続けなければならない。

だがほとんどの人は、そもそもこうした問いを立てたことすらない。

それゆえ、表面的な模倣（猿真似）を重ね、劣化コピーを量産し、レッドオーシャンで利益を削り合う。実にご苦労さまなこと。

[イワツキ｜英語D評価から世界で人生逆転 @HiroIsAHero]

結論：英語学習は単なる「お勉強」ではなく、大事なのは「マインドセット」「アウトプット」「継続力」です。

①「7割主義」: 完璧を捨て、伝わる喜びを優先する。
②「アウトプットファースト」: 英語で話す・書く機会をインプットの倍作る。
③「実況中継と録音」: 日常を英語でつぶやき、自分の発音を録音して客観視する。恥をかく数だけ伸びる。
④「目的意識」: 「英語で何をするか（留学・就職）」に焦点を合わせ、ツールとして使い倒す。
⑤「専門への特化」: 不要な単語暗記を捨て、基本の「中学英語」と「専門分野」に没入する。
⑥「継続力」：毎日決まった時間に学習する仕組みを作る。

↓

[遠藤 航 (Wataru Endo) @wataru0209]

よく追いついた👏
次勝とう🔥

[Yuto Nagatomo | 長友佑都 @YutoNagatomo5]

いざ出陣。
日本の皆んな、いくぞゴラァァァァァァァァァァァァァァァァァァ
ァァァァァァァァァァ！！！！！

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

https://t.co/74zNnVmpmp

[Skill Studio @sumika45379]

【結論から言う】
Claude Codeで論文を書く人は、Academic Research Skillsを入れたかどうかで別物だよね😳
海外で伸びてたのは
30以上の専門agentをまとめた、研究チーム型のClaude Skill。
論文をraw ideaからpublication-readyまで持っていきたい人は、まず見てほしい。

① Deep research
arXiv / Semantic Scholar / DBLPを横断して調べる。
「まず関連研究を集める」がSkill化されてるの普通に強いんだけど、、

② Drafting
paperをsection by sectionで作る。
一気に全部書かせるんじゃなくて、
論文の構成に沿って進めるやつ。

③ Integrity check
referenceとdataを100% verificationする前提。
ここが甘いAI論文作成と違う。

④ Peer review
5-person peer reviewにDevil's Advocateまで入る。
自分に甘い文章をちゃんと壊しにくるのが良いんだよね。

⑤ Export
APA / IEEE / Chicago / MLA / Vancouverに対応。
最後の形式合わせまでSkill側に寄せられる。

しかも導入は
/plugin install academic-research-skills
これだけ。

ここまで入れると👇
「Claudeに論文を手伝わせる」
じゃなくて
「Claude Codeに研究チームを持たせる」
に変わるんだよね。

このレベルのSkill、研究やってる人には普通に神すぎる😻

研究チームSkillを使うなら、Claude Skills全体の考え方も一緒に見ると理解が深まるやつ。
この下の記事を読むと理解が一気に深まる。マジでおすすめ👇😻

[kuto(Bill)＠交流＆投機 @kutobill]

えいご漬けになる
・起きてる間はCNNやBBCをかけっぱなし
・寝るときは普段使っているリスニング教材書かけっぱなし
・映画、ドラマなど日本語字幕でいいから英語音声で見る
・散歩、電車などではひたすら英語を聞く
・英語圏の彼女、彼氏を作る

などなど。とにかく英語キチガイにならないとムリ。

[Masters of the Universe @mastersmovie]

Fans are calling Masters Of The Universe "out of this world." See it in theaters June 5, get tickets

[Robots Digest 🤖 @robotsdigest]

TAG, you’re it.

What if controlling a robot didn’t just mean seeing, but actually feeling what it feels?

Most teleoperation today is vision-heavy and that is exactly why dexterous manipulation still breaks.

[Testosterone @badassceo]

凡人が『シゴデキ人材』へと進化し、キャリアを別次元へ引き上げる戦略と注意点を2つ紹介してます。超強力なのに意識的にやってる人がほとんどいなくてもったいなさすぎます。最速で化ける方法がわかり、やる気が爆上がりして、人生がめちゃ楽しくなるのでぜひ読んでください！https://t.co/TgdloukBm5

[RoboPapers @RoboPapers]

Full episode dropping soon!

Geeking out with @kaandogrusoz on @weaverobotics

Co-hosted by @chris_j_paxton @DJiafei

[The Humanoid Hub @TheHumanoidHub]

Check out Scott's detailed breakdown of five Optimus hand patents that were recently published: https://t.co/0iVjxtRP8A .

[RoboPapers @RoboPapers]

Teaching robots to perform dexterous manipulation tasks currently requires teleoperation, which limits demonstration quality, speed, and scalability. Instead, why not use human videos? The problem is that a human hand isn’t a robot hand, so data must be retargeted using simulation to resolve issues like collisions and interpenetration when controlling the hand.

In VideoManip, @chen_hongyi_ and co-authors built a system to solve this problem, taking in RGB videos of humans performing manipulation tasks and using them to create accurate simulations with which to learn robot policies.

Watch episode #73 of RoboPapers, hosted by @micoolcho and @chris_j_paxton, now to learn more!

[Tom Dörr @tom_doerr]

Curated list of Vision-Language-Action and World Action Models research

https://t.co/NTLcFB8WtD

[Joruno @wsl8297]

想把强化学习学透，很多网课只教你怎么调用，学完还是一头雾水。

转去读论文，又被一堆公式劝退；想系统梳理原理，门槛高、路径也不清晰。

最近看到一本开源书《强化学习的数学基础》，提供了一条很顺的路线：从数学出发，把 RL 的核心逻辑讲明白。

它用最经典、最直观的“网格世界”贯穿全书，把算法背后的推导一步步拆开讲，读起来不跳步，也不绕弯。

GitHub：https://t.co/9D5wRxEDZm

更难得的是，数学深度拿捏得很准：该严谨的地方不含糊，该简化的地方不硬扛，目标就是让你真的把每个知识点吃透。

对入门者友好，也适合想把 RL 原理打牢的 AI 开发者，配合视频一起学效率更高。

[Ben Pierron @Ben_escrito]

Deja de decirle a Claude “haz esto”.
Deja de decirle a Claude “escribe código”.
Deja de decirle a Claude “corrige este error”.

En realidad estás tratando a una IA avanzada como a un becario junior.

Aquí tienes 8 prompts que puedes copiar y pegar directamente:

[T.Yamazaki @ZappyZappy7]

人型ロボットやフィジカルAIに関する情報を共有してきたのですが、自分の頭の中が混沌としてくてきたので、一旦整理してみました。
https://t.co/mZ9w9LF2VI

#HumanoidRobot #PhysicalAI #Robotics #EdgeAI #Semiconductors #Automation #ITOT #AI #deployment #implementation #note

[Peter Holderrieth @peholderrieth]

We are also releasing self-contained lecture notes that explain flow matching and diffusion models from scratch. This goes from "zero" to the state-of-the-art in modern Generative AI.

📖 Read the notes here: https://t.co/RULWDgn9pm

Joint work with @EErives40101.

[シロウ @shiro_life0]

https://t.co/1orQs9oove

[シアニン｜言語化コンサル @antoshia2n]

https://t.co/526L1Cp95g