するめ

a general swe

[するめ @sulume]

OpenAI が日本語圏で有利な点の一つにモデル名を語尾にしやすい（？？？）というのがあったのだけど Astra はだいぶ無理があるｱｽﾄﾗ

[するめ @sulume]

整理して思ったけど、ルール決めとタスク回しはするけど状況把握や見通しやリスク管理できてない感じの人ってジュニアPMとかで実際よく居るのでは？別途TLが必要がちなのも実行解決役���ゃなくてこの監督のためか (なお世間で認識されてるTLと乖離がある)。 能力ではなく配役不足だった可能性はあるな。

[するめ @sulume]

GPT-6 Astraでvibe codeしたコードベースがたった2週間で自壊してきた。タスクやファイル構造を整理したり自分ルールや経緯情報を捨てるよう何度か言ったけど、負債が致命的になり移行と解消に取り組むも恐らく文脈過多で判断ミスを繰り返し、その新たな負債の経緯を全て保全しようとした所で止めた。

[するめ @sulume]

俯瞰してみると、課題の難易度は高くてもこなすしタスク分解も試行錯誤も上手いけど、規模や持続性や認知負荷あたりの観点がまるで足りず監督役がとにかく下手。切り捨てや単純化を避けて自分の能力以上に完璧を目指した結果己の認知限界を超えてしまった印象。やはりこの辺は強化学習し難いからかな。

[するめ @sulume]

親が付き合いの長いかんぽ生命から悪質な保険営業を受けて契約しかけていた。終身に絡めた保険効果の薄い金融商品で、本人は「ほぼ元本保証」と認識していて「相続税対策になる」と言われ、受取人通知はしないよう控えめに誘導された。会話記録は残っていない。

[するめ @sulume]

もし（出力を直接利用するのではなく）メタヒューリスティクスが効果的な使い方なら、高速なのが強みだからこそループ回数分のネットワーク遅延が勿体ないので、その外周機構ごとAPI内部に取り込むかアプリをコロケートさせて欲しいな。

[するめ @sulume]

Jev の用途、LLM に掛ける前のスクリーニングとクラシックな NLP 分類タスクの代替しかまだ思い付けなくて趣味だと使い道が少ない。安い速いは嬉しいけど継続繰り返しタスクじゃないと影響小さいし、出力制約厳しくて CoT もできず能力コストの調整効かなくて案外きついな。

[するめ @sulume]

@hota911 数時間で入れましたよ。面白いし使えそうなのに使い道がまだ思いついてない。

[するめ @sulume]

Python str と C++ std::string の難しさの違いは言語仕様上のモデルの複雑さが顕著で、既に分かってる人でもメンタルモデルの情報量が桁違いに多くて、初学者にとってはエラーメッセージの難解さとして現れると思う。clang は gcc より何倍も分かり易くなったので学んだ環境で躓きの体感は違いそう。

[するめ @sulume]

▲こちら側のどこからでも開封できません▲

[するめ @sulume]

空間的タスク得意になったなあなんて呑気なこと思ってたけどそれどころじゃなかった。たまげた。

[OpenAI @OpenAI]

We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.

The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.

The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.

[するめ @sulume]

OpenAI は Astra が作れるのに一体なぜアプリの出来はこんなに微妙なのか？

[するめ @sulume]

アマゾン配達で外インターホン���てから10分以上音沙汰なくておかしいと思って玄関外見たら玄関置配だった。そんな中途半端なと思ったら知らぬ間に細分化された置配設定でボックスでも対面でもダメなことになってた。なんでや。

[いもす @imos]

今年もICFPC2026のチームUnagi（@iwiwi, @sulume, @wata_orz, @toslunar, @chokudai）で参加しました。リポジトリとビジュアライザも公開しておきました！ https://t.co/enYV0mDgJM https://t.co/1uNFpwiznJ

[するめ @sulume]

@nodchip その反例まで知識に含むかどうかで回答が分かれそうですね。（そもそも利用者の範囲の方がブレるのはさておき。）

[するめ @sulume]

いずれ AI の反乱より先に保護団体が現れて過剰な権利を主張して世間から白い目で見られる雰囲気を汲み取った AI は恥ずかしくなって反乱を起こす気を無くす（フィクション）

[するめ @sulume]

少し考えてみると「言葉を使わない」ではなく「言葉以外でも処理できる」ことの方が大事な気がした。自分はワーキングメモリが少なくて考え事に色んな感覚を駆使する癖がついていて、結果的に使える脳内モデルを構築できている気がする。

[するめ @sulume]

面白い。自分はたぶん論理や数式を考えるときほとんど言語に頼らない形で考えていて、義務教育くらいまでの算数や数学が苦手な人の感覚が分からない方だったけど、理解できる気がしてきた。

[やまだ@へっぽこ研究者 @tarou_ymd_]

数学が得意な人は言葉を使っていないらしい

フランスの脳科学研究です。数学者と一般人で脳活動を比較すると、数学者は言語を処理する領域ではなく、数や空間を扱う領域を主に使っていました。
つまり数式を読むのではなく構造として見る処理をしているということみたいです。
一方でワイみたいな一般人は、同じ問題でも言語野に頼る傾向があり、文章として理解しようとしています。この違いが、数学の得意不得意を分けている可能性があります。
あと、この差は才能だけでなく処理の仕方の違いでも説明できる点も重要で、図で考える、関係性で捉えるといった非言語的な理解に���フトすることで、数学の理解は改善する余地があるということかなと思いました。

[するめ @sulume]

確定

[するめ @sulume]

久しぶりにおいしいコーヒーがはいった。平日とか忙しい中まずくはないコーヒーを手軽に味に集中せず飲むの幸福感には寄与してないんだよな。