うどぅん

大学院修士2年👨‍🎓画像処理とAI技術を研究中。
最近はローカルLLMにおける記憶想起と記憶喪失の研究。
インターンと研究室でAIエージェントを使用して爆進中。あと並行してチームでアプリ開発！
Askseed開発者: AIが就活生の面接対策をサポート！iOS/Android無料DL

[うどぅん @udon_dev]

【就活アプリをリリースしました🌱】

面接で「なぜ？」って深掘りされて答えられなかった経験、ありませんか？

Askseedは、AIが深掘り質問を無限に生成。
面接練習を録音して振り返りもできます。

App Storeで「Askseed」と検索してください📱
（「面接」だけだと見つからないので、アプリ名で検索お願いします...！）

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#就活 #26卒 #27卒 #面接対策 #就活アプリ

[うどぅん @udon_dev]

台湾の国際学会終わったら試す！

[Oikon @oikon48]

Anthropicが科学研究のために作られたClaudeのアプリ 「Claude Science」 を公開

以下のリンクからダウンロード可能↓
https://t.co/S63rb7bqRT

[OpenAI @OpenAI]

We’re introducing GeneBench-Pro, a research-level benchmark for a harder kind of AI progress: how well agents can navigate messy biological data, choose the right analysis path, and make judgment calls that real computational research depends on.
https://t.co/AsilnnSxnE

[うどぅん @udon_dev]

これは中身を見られて落ちたのか、中身を見らずに落とされたのか

[うどぅん @udon_dev]

ここ1,2ヶ月間、研究室におけるストレスが軽減されている...
他人に余計な期待をしないということが、こんなにも楽になるのか。

国際学会開催も近いてるから、このまま続けられるといいなぁ

[うどぅん @udon_dev]

あっ、でもここまでちゃんと作り込んではいないぜ

[うどぅん @udon_dev]

え！これ私の研究で使ってた手法だ…
くぅぅ…

[Itaru Tomita / 冨田到 @itarutomy]

Googleが「小型LLMと大型LLMを連携させてAI応答の体感遅延をゼロにする」技術を特許出願した（https://patents[.]google[.]com/patent/US20260099528A1/en）。

AIアシスタントが黙り込む「考え中の間」をなくすアイデア。

仕組みはシンプルで面白い。ユーザーが「一般相対性理論を説明して」と言うと、端末上の小型LLM（学習済みの重みの数＝パラメータが1000億未満の軽量モデル）が「一般相対性理論は複雑なテーマです」という「事実を含まない導入文」を即座に読み上げる。その間、サーバーの大型LLM（2000億超）が正確な回答を並列生成し、導入文が終わった直後に「アインシュタインが提唱した理論で…」とシームレスに引き継ぐ。

特筆すべきは速度適応の仕組みで、サーバー遅延が大きいと推定された場合はTTS（テキスト読み上げ）の速度を自動で落として大型モデルの応答を待つ時間を確保する。また小型モデルは「事実を含まない導入文だけを生成する」よう専用にファインチューニング（追加学習）されており、誤情報のリスクを完全に排除している。

CPUの投機的実行に似た「遅延隠蔽」をLLMで実現した設計かもしれない。

[うどぅん @udon_dev]

うれしい！
そのうち目がプロジェクターになったaiboでないかな

[Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics]

【ソニー明言「aiboはやめません」】
https://t.co/ihVRNfg9Xn

[うどぅん @udon_dev]

@OpenAI 個人開発やチーム開発設計する身としては、この安さは助かるなぁ

[うどぅん @udon_dev]

一方、OpenAIはMythosが出てからわずか2ヶ月半で、効率とコストを改善したGPT-5.6をぶつけてきました。
両社とも「大規模モデルで収益を上げて次の開発に回す」という同じゲームをやっています。
OpenAIの効率重視は確かに魅力的ですが、最初に高い性能で最先端を切り開いてから効率化していくAnthropicのやり方も、長期的に見て本当に劣っているとは限りません。
どちらが勝つか、まだこれからだと思います。

[うどぅん @udon_dev]

OpenAIのGPT-5.6を見て「OpenAIの方が効率良くて堅実、Mythosは性能は良いけどコスパ悪い」という意見を見かけます。

正直、これちょっと短絡的だと思います。
Mythosは4月7日に発表されたばかりのモデルです。まだ2ヶ月半前。当時Anthropicの企業価値はOpenAIに劣っていましたが…

[OpenAI @OpenAI]

GPT-5.6 Sol is our most capable model yet for cybersecurity.

It shifts the performance-efficiency frontier for long-horizon security tasks including vulnerability research and exploitation.

[うどぅん @udon_dev]

セキュリティに特化した大規模モデルを、大手企業や政府向けに戦略的に展開したんです。
これが効いて、パイプラインを構築し、話題を呼び、5月には一時的にOpenAIを上回る企業価値まで跳ね上げました。
つまりMythosは「ただ性能が良くて高いモデル」ではなく、企業価値を一気に引き上げるための投資だった側面が強いんです。

[うどぅん @udon_dev]

AIにCLAUDE.mdを改善させるのはもうだいぶ試されてるなと思って、
今回は「削除」を安全にやる方向で試してみました。

gitで完全に巻き戻せるようにして、別AIに査読してもらう仕組みを入れて、
自分の研究で使ってみているやつです。

https://t.co/VhvddKGWYS

#Zenn #ClaudeCode #Codex

[うどぅん @udon_dev]

【ちょっと長いけど最近思ったお話😅】
AI for Scienceの申請でみんな書類に時間かけてる波の中で、ふと思ったラボ内のジレンマ😥

研究室で助成金を申請して研究費を確保しようとする私と、
「学生が申請手伝うのはおかしい。雑務。研究だけして、成果出たらお金を使わせろ」というスタンスの学生がいるんです。

私は「自分の研究をアピールして外部資金を獲得するのも、研究者の大事な仕事の一部」だと思っています。
一方で相手は「成果さえ出せばいい」。

でも申請が通り、学会に行ったり備品を買ったりすると
「お前（私）ばかり学会行ってる」
「備品買いすぎ」
「なんか優遇されてる」
みたいな声が上がる…。

さらに研究室運営にも関わると、それすら「教授に優遇されてる一因」と思われがち。

人間関係の話で言えば、研究室にいてみんなの手伝いをしてると機会が増えるのは自然なこと（単純接触効果）だと思うんです。
でも「研究室＝純粋に研究する場所」と割り切って考えれば、学生の言うことも間違ってないのかな…。

特にAI for Scienceみたいに競争率が高くて申請負担が大きい(個人差あり)今、
ラボ内で「資金獲得の努力」をどう位置づけ・共有すべきだと思いますか？

[うどぅん @udon_dev]

研究室でslack使いたい理由がこれなんだよなぁ。

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Tag, a new way for teams to work with Claude.

In Slack, Claude joins as a team member with access to the channels and tools you choose. Tag Claude in and delegate tasks to it while you focus on other work.

[うどぅん @udon_dev]

@itarutomy ハーネスとポリシーの「相性」を同時に最適化するフレームワークで、ミスマッチ実験が特に鋭いなと！
片方だけ強くしても意味がない、という実証が明確に出てて良いですね。

[うどぅん @udon_dev]

AI駆動開発における当たり前を再提唱しても、まだその次元かと思われてしまうよね。

[うどぅん @udon_dev]

Codex Security plugin、これ本当に助かる。
金銭絡んだアプリだと尚更。

[OpenAI @OpenAI]

We’re expanding OpenAI Daybreak to help democratize patching vulnerable software at machine speed:

- Codex Security plugin: find, validate, and fix vulnerabilities right inside Codex

- The full version of GPT-5.5-Cyber model: a great model for trusted defenders

- Cyber Partner Program: powering products built on top of our best cyber capabilities for leading security companies to secure the world's software

- Patch the Planet: working with maintainers to secure critical open source projects

https://t.co/hyIi6gQmkm

[うどぅん @udon_dev]

疑問なんだけど、Sakana Fuguの内部モデルにGeminiはどれくらい影響を与えているのだろう。
いつもコーディングはCodexかClaude CodeだからGeminiいるんかなとも思う…

[うどぅん @udon_dev]

Fugu custom model poolはこれでいいですか。

[うどぅん @udon_dev]

アプリのリファクタリングとセキュリティチェックをしようと思ったけど、いくらかかかるかわからないな...