Nobuyuki Ito

最近は宇宙みあるエンジニアです

[erukiti @erukiti]

攻殻機動隊は、1よりも1.5と2をアニメ化してほしい

[電ファミニコゲーマー @denfaminicogame]

TVアニメ『serial experiments lain』全13話の特別上映を9月2日より池袋HUMAXシネマズにて開催。期間は9月9日まで
https://t.co/kW6zNliVvq

ネット端末「NAVI」にのめり込む中学生・岩倉玲音と奇怪な事件を描いた人気作。作品の持つ独創性を再解釈した展示企画も開催予定

[Tetsuro Miyatake @tmiyatake1]

New York Timesがイーロン・マスクが発言した目標をトラッキングして、何割が実現されたのかを調査した。

結果的に602回ほど目標発言をしていて、そのうち19%が期限通り実装されている。なんとなく見ると3割ぐらいの目標発言は何かしらの形で実現している。

https://t.co/ODTPiZOnl1

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

https://t.co/JgssW8yawP
これに近しそう。

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

DoclingをMacBookで動かすとHeronレイアウトもTable FormerもCPUで動いてしまうということがわかり、いろいろ遊んでみている。
前者はFloat64が使われているせい、後者はMPSだと謎に遅くなるというコメントとともにコメントアウトされているため。
PyTorch2.12でTableFormerを試すと高速に動く予感。

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

Heronのほうはtransformersのバージョンの問題だった。5.9.0でデータタイプの定義がハードコードされる形になってしまったらしい。5.8.1なら動く。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Opus 4.8 is live in Claude Code today.

A few things worth knowing: 🧵

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

ClaudeCodeからの呼び出しはQwen3.6 27bのほうがGemma4 31bよりこなれている感がある
MLX版を使ってる影響もあるのかも？

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

ヒューマノイドにYouTuber的な人がついてくれる時代なのかぁ　隔世の感が凄い。どうなっていくか楽しみだなあ

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Fast mode now defaults to Opus 4.7 in Claude Code.

Try it out today with /fast

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

大規模なものをどう段階的に理解するか、が求められている

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

grepの方がよい、はそうな気がする。
文章をとにかく平文にするのが重要なんだな。。。

[Itaru Tomita / 冨田到 @itarutomy]

「grepで検索する」という逆転の発想で、ベクトル検索を大幅に上回った研究が出た（https://arxiv[.]org/abs/2605.05242）。

従来のRAG（文書をベクトル化し、意味的に近い上位k件を絞り込む仕組み）は、絞り込み段階で落とされた証拠を後から取り戻せないという根本的な弱点がある。

提案手法のDCI（Direct Corpus Interaction）はその逆。ベクトルインデックスもAPIも使わず、エージェントがgrep・bash・ファイル読み込みで生のコーパスを直接探索する。

BrowseComp-Plus（超難問の多段階推論QAベンチ）での結果は際立っていた。
・Claude Sonnet 4.6 + DCI: 69.0% → 80.0%（+11.0pt）、コストも $1,440 → $1,016（-29.4%）
・GPT-5.4 nano + DCI（最小構成）: 62.9%、コスト $93。o3 + 埋め込み（66.0%、$740）と近い精度をコスト1/8以下で実現
・マルチホップQA（複数文書を跨いで答えを導く推論タスク）: 83.0% 平均精度、最強ベースラインを +30.7pt 上回る

特に注目すべきは「なぜ勝つか」の分析だ。DCIはベクトル検索より関連文書を多く見つけるわけではない。平均文書カバレッジはベクトル検索（56.7%）に対してDCIは28.0%と低い。にもかかわらず、見つけた文書から証拠を絞り込む精度（ローカライゼーション）が 21.7 vs 48.4 でDCIが圧勝する。少ない文書から高密度な証拠を引き出す戦略だ。

read+grepだけでもベースラインを +16pt 上回る。bashまで開放するとさらに +12pt 改善する。

著者らはこれを「インターフェース解像度」の問題と呼ぶ。LLMが強くなるにつれて、推論力よりも「コーパスとの接触面の粒度」がボトルネックになる、という見立て。

弱点も正直に書かれている。コーパスが200K文書を超えると精度が -13.6pt 落ちる。大規模静的コーパスでは埋め込みに分があるかもしれない。

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

oMLXとclaudecodeの体験はなかなかいいな。完全クローズドが要求されるならイケてそう。

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

上半身はフィジカルAIしてくんだろうなあ

[吉川真人🇯🇵深セン @mako_63]

中国テックメディアがFigureの物流仕訳ぶっ続けライブ配信やってる。

[KO-ney(コーニー) @KO_ney1986]

クロノトリガー"時の回廊"をREMIX🎮

クロノはホントに名曲だらけ。移植される度に毎回買う発作を起こすタイトルの一つ。

#クロノトリガー #mpc #時の回廊

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

@tmiyatake1 わざわざありがとうございます。お疲れ様でした！

[Nobuyuki Ito @toey_tech]

Off topic終ってしまったのか。長い間ありがとうございました。

[準備成為彰化首富 @BravoAmani]

壞消息：傳奇鍵盤廠商FILCO宣布停業了

好消息：FILCO的台灣代工商把品牌拿下了，他們會繼續出FILCO的鍵盤

台灣人，強大