駒田 隆成_FreedomBuild

'95年生まれA型の個人事業主。OpenAI Codexを毎日活用しているCodexヘビーユーザーの1人です。I love AI.

[駒田 隆成_FreedomBuild @ryuseikomada]

FreedomBuildさんの「映画　えんとつ町のプペル　約束の時計台」レビュー（感想・評価）をシェア　☆5.0 #えんとつ町のプペル #映画えんとつ町のプペル約束の時計台 https://t.co/6ht77hldmW

[Andrej Karpathy @karpathy]

Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel.

- Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come in contact with LLMs at all.
- Around 1-2B (~20%) are casual and infrequent users of free-tier ChatGPT-like products. This group sees derpy chatbots and treats them a bit like a better Google search, a writing aid, or etc. Maybe an agent tries to book you a flight. I have non-tech friends who (reasonably, imo) say they have not much use for it at all. Even many professionals outside of math&code are in this tier. For example, execs and many other functions spend a lot of their time talking to other people, so while they understand what is happening intellectually, it is still second-hand and a bit abstract.
- Now we get to professional use of frontier-grade LLMs in math&code. Somewhere around 20M people (0.2%) see first-hand that large, complex projects that used to take them weeks/months can now be completed by agents with a prompt. Building apps, copying apps, translating apps, decompiling apps from binaries... This has all happened very quickly and recently - less than 1 year ago, I was writing code manually by hand, typing memorized computer code commands into a code editor character by character, occasionally pressing Tab to autocomplete a little chunk of code.
- And finally we get to the ~5,000 people (~0.00006%) with access to frontier-grade systems internally. The external world has seen the preview. It looks like swarms of thousands of agents collaborating over weeks on software mega projects: minting zero days, running cyber attacks and defenses at machine speeds, discovering new science, advancing the frontier of mathematics. Things that would have taken top professionals in the industry years of work. Meanwhile, human review and comprehension are starting to fall behind. For example, people are still involved in the "archeology" of the OpenAI-HF incident from many months ago. Mathematicians may be poring over the 722 manuscripts on frontier mathematics for a while.

The funnel is driven by a combination of factors:
1. The impact scales with ambition, problem size, and horizon. A question with a paragraph answer barely stresses the system. You need a reservoir of big, difficult problems that you really care about. This aspect drives the consumer / professional dimension of the funnel.
2. The jaggedness of the system (which I have written about a lot separately). Capability peaks in domains that are digital, verifiable and economically valuable. This is because LLM capability emerges from reinforcement learning on verifiable rewards on a curated environment mixture driven by revenue potential. This aspect primarily drives the area (e.g. math&code) dimension of the funnel.
3. Access. Free-tier, paid-tier, internal.

So this is the weirdness of the moment. The general public has mostly not interacted with these systems. When they have, it looks like a derpy chatbot. The majority of professionals still see only a modest uplift. And a small sliver of professionals are experiencing the vertigo of the curve going vertical. And it is all happening at the same time.

[LUTA＠AI @luta_ai]

three.jsで作ってる砂漠のゲーム、この4日ほどはゲームのルールじゃなくて、キャラとモデルのクオリティを上げることに集中しました✨
ルールをあれこれ試したが、面白くないので、とりあえず爽快感と疾走感に集中して手触りと見た目にこだわってみた😊

一番効いたのは、キャラのモデルを「乗った姿勢」で作り直したこと。
元はTポーズのモデルを骨で曲げて乗り物に乗せていたけど、それだと腰やお尻の皮が折れたり伸びたりして、腰が細すぎるなど、普段のカメラだとあまり目立たないけど、角度を変えると破綻していた。そういうことの積み重ねがクオリティに出ると思う。

なので、GPTで乗った姿勢のキャラの絵を出して、Meshyで3Dに。
今の骨をそのモデルに合わせ直して付け直したら、歪みがほぼ消えた。
髪の揺れや体の傾きは、今までどおりthree.js側で動かしている。

ハマったこと
・Meshyのモデルは、テクスチャの区切りごとに頂点がバラバラに分かれている（同じ位置に点が重なっているだけで、つながっていない）。そのまま頂点を動かすと裂けて穴が開く。同じ位置の点をまとめてから触るのが大事
・骨を合わせる時、頭は髪が邪魔をして向きを62度取り違えた。角のような形のはっきりした所で合わせたら直った

砂漠みたいに何もない所でスピード感を出すのが本当に難しい💦
600km/hにすると飛んでしまうし、キャラが遠くて見えにくい。
なので速さは300km/hに抑えて、風の粒や地面の模様の流れでスピード感を出す方向にした。
ただ、この「速く感じない」をAIに伝えるのが一番苦労した。
上から見た図を描いてもらって、今どこから粒が出てどっちへ流れているかを見せてもらったら、ズレがどこにあるかがやっと分かった。

ポリゴン数も、three.jsでここまで入れたことがなかったので恐る恐るだったけど、キャラだけで約4万、背景の門や岩も入れて60fps出ている。まだいけそう。

結局、全部お任せでいい感じになることはなくて、細かい所の積み重ねだなと…
でも、4日でここまで来られるのは本当に魅力✨
エフェクトはまだ仮なんだけど、中々良いエフェクトにならず、格闘中…💦

[Nano Banana 2.1 @NanoBanana]

Nano Banana 2.1 is here!

This upgraded version outperforms our previous models across the board, with notable leaps in:

- visual design
- mask-based editing
- subject consistency
- more natural-looking imagery

Try it now in @GeminiApp, @GoogleAIStudio, and more.

[桜井 政博 / Masahiro Sakurai @Sora_Sakurai]

こんにちは｡
ゲームディレクターのアベンジャーズ的な集いです

[GrEarl @Iamwonderingif]

https://t.co/19vyhr5XFp
なんと，ただの基礎

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

逆にいうと人類全般に知的作業に対する究極的なストイックさを要求される��代になりつつある。目立たない、誉められない、儲からない…それでも何かを好きでいられるか… みたいなことがすごく問われてる。
己の内側からだけ楽しいと好きを生み出せるか…みたいな。

[Naoki Ohashi @naogify]

施設検索API「OpenPOI API」、やっと公開できました。
調整し始めたら終わりがないですね。

・日本全国の約337万件（Overture Maps 249万＋食品営業許可データ 88万）
・APIキー不要・無料・商用利用可
・検索結果をDBに保存OK
・MCP対応

※利用時は出典表示が必要です

https://t.co/LZbvVoUpor

検索ボックスを簡単に追加できるSDKも公開考え中です。

[Andrej Karpathy @karpathy]

We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks:

Writing. Something I've had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it's a controlled language specification originally developed for aerospace maintenance documentation. LLMs well-versed in this language and it comes with heavy constraints on clean writing style that I often find a lot more readable. Sometimes I've tried to soften it a bit e.g. ask for "80% of the way to ASD-STE100" because the spec is quite stringent. But even better:

Diagrams / images. Instead of writing, ask your LLM to create a diagram. These can be a lot easier to process, parse, and understand. But even better:

Web pages. Ask for output "in HTML" to get a beautiful, interactive webpage. LLMs are getting really good at frontend and can create beautiful experiences, animations, etc. But even better:

Explainer videos. The output format I am most bullish on is fully custom / bespoke explainer videos generated on any arbitrary topic. Experiment with things like "Create a 3b1b style video explainer on X. Use my ElevenLabs API key for audio narration". (you'd need an API key for the latter or you can ask your LLM to find you decent free alternatives that use your local compute). This is actually starting to work!

In summary:
- As LLMs get better, they will do more and more of the legwork autonomously, and a lot more of our work will rise up the abstractions into oversight and understanding.
- Luckily, LLMs can help here too because as intelligence and code are increasingly abundant, you can ask for large, custom, discardable software artifacts (e.g. web apps, video explainers) that would have never made sense to create before. Push the boundaries here and you'll be surprised.

[Alec Wilcock @alecwilcock]

for those that don't grasp how crazy this is

GPT Image 2.5 Sunburst vs Ideogram 4.5

and by the way it's likely just simple masking/in-painting but it still surprises me it's not the default for the majority of image editing models.

you can tell it's in-painting because you can see the bush around my shoulder slowly turn into a line. it's the same reason my tattoos fade on why side of my arm (the closest to my t-shirt).

no excuse for chopping of half of my head though.

I'm going to have to try a workflow where I use this on every frame of a video.

[Sam Altman @sama]

Dots are here!

A new way to use AI that works 24/7 for you; get more of your time and attention back to work at a higher level.

https://t.co/Kp4fPSGUTT

[Tibo @thsottiaux]

Hi,

Tomorrow we are re-opening the Pro $200 subscriptions to new subscribers, but together with it we are also changing how we calculate the usage for it. In effect, if you do the math, it will net out at half the dollar in API spend compared to the old Pro $200 plan.

Now that it's said, let me explain why this is happening and why you will still get more work done than if you were on the Pro $200 subscription one month ago.

(a) We didn't want to compromise in other ways and are committing to not reintroducing the 5h limit, so that you can fully use the weekly usage when you want.
(b) On the subscription, we guarantee that over time you always get more work done and with an increasing level of quality. This means that you will continue to get more value per dollar spent as a result of models getting more efficient and us passing down the improvements in the form of API price reductions.
(c) We don't want to put an incentive on ourselves to artificially inflate the API list prices to make it look like you are getting a lot (and workaround it through discounts, etc). Instead we want to continue to both rapidly reduce prices and increase capabilities of models on the API. This week we introduced GPT-6 Sol and GPT-6 Luna at 50% of their previous price. Over time, we see prices go low enough that it makes sense for most to buy usage as needed without there being a significant gap between what you get in a subscription and what you get in the API for a dollar spent.
(d) Tomorrow, we are adding more things to the subscription that won't draw on the usage, I won't reveal what that is yet.

I wanted to be transparent before all the big announcements tomorrow. Lots of new exciting things are coming to the subscriptions that will make it super compelling, but I wanted to make sure to share this change ahead of time so you can all understand it before we shower you with good news.

Codexingly,
Tibo

[shi3z @shi3z]

書いた / べんきょうのやり方が変わってきた｜shi3z @shi3z https://t.co/z4BENZ4AO9

[布留川英一 / Hidekazu Furukawa @npaka123]

ローカルLLMのためのメモリ基礎知識｜npaka @npaka123 https://t.co/e8okqlUw0T

[NULL=RUN @GOROman]

Meta Store来たけど
完全にメガネ屋になってたwww

[小島よしお @yoshiopiiya]

ちなみによしおは叱るときに「叱る依存」にならないように気を付けているんだ。村中直人さんという臨床心理士が書いた『〈叱る依存〉がとまらない』という本によると、「叱る依存」とは、他人に注意するうちに自分が偉くなったような気がして、もっともっと叱りたくなってしまったり、叱るのが気持ちよくなってしまったりする状態のことを言うんだって。

よしおは昔、後輩がよくない行動をするたびに毎回注意していた。でも、行動を直せるようになるのって時間がかかるじゃない？　たとえば部屋の電気の消し忘れを自分で気がついて消せるようになるには、練習する時間が必要。
でも練習しているときに「忘れてる！」って毎回言われたら、いやになっちゃうよね。それに気づいてからは、叱りすぎていないか、相手の成長を見守れているか、気をつけているよ。どういう叱り方がいいかは人によって違うし、「叱り方」ってたくさん本が出ているくらい難しいことなんだ。
　もしかしたらりんごちゃんのお母さんも、どう言えばお兄ちゃんに伝わるか日々悩んでいるかもしれない。だから、家族みんなで一度話し合って��るのもいいんじゃないかなってよしおは思ったよ。
りんごピーヤが試せそうなこと、あったかな？　もし効果があるものがあったらぜひ教えてね。

 　……って、僕は思うんだけど、君はどう思うかな？
全文はこちら
↓

[落合陽一 Yoichi OCHIAI @ochyai]

Opus5.5たしかにすごいな．「天��帰るってよ」に適当に映像つけてっていったらちゃんと切り出しとモチーフの収集と編集までやってる…（しかも勝手に課金API使いまくって３０ドルでしたw って言われたw　お前w）
#天孫帰るってよ

[Hikari∣LocalLLM⚡ @Hikari_07_jp]

私は普段、オープンウェイトのLocalLLMモデルを改造して、無検閲化する等の研究を行っています。
僕が作ったBonzai 2 27Bが@BoldingBuilds が実施してくれた検証で現時点の最高スコアを記録しました！検証ありがとう。

このモデルは12GBのVRAMで動かせる27Bモデルです。
NSFWプロンプト作成、検閲無しのキャラチャット、検閲が邪魔になる研究用途などで使えると思います。
検証では、無検閲化したモデルの中で最も知識の劣化が少ないことが判明しました。
クラウドのAIが拒否する用途にも対応できます。

興味のある人はリプライからDL出来るので是非使って見ていただいて、結果を教えていただけると嬉しいです！
普段は英語で発信していますが、将来的には日本語向けに最適化された無検閲モデルなども作っていきたいと思っているので、今回日本語でPOSTしてみました！

[Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics]

【卓球男子団体が「���」中国を撃破】
https://t.co/k1PMokiFNo

[shi3z @shi3z]

オリジナルコンテンツ

【清水亮が語る】バイブコーディングで変わるエンジニアとビジネス職の役割／AI時代に価値が上がる人、何が違う？／AI活用で差がつく教養と専門知識／... https://t.co/4mx0ezpzkO @YouTubeより

[852話(hakoniwa) @8co28]

「JIZURA　字面」
公開しました
歌詞から文字PV風動画を自動で組み立てるブラウザアプリです。

作例を添付します。こういうものが作れます
是非試してみてください。

https://t.co/9YTUeWg33k