佐々木竹充/SASAKI TAKERU

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

https://t.co/zbMgW89zqN

[前田悠馬｜AI家庭教師 @yumamaeda1210]

Claudeが、人間の専門家がまだ見つけていなかった「暗号の弱点」を発見した

Claudeに暗号技術を分析させたところ、
・ポスト量子暗号「HAWK」への攻撃を大幅に改善
・研究用AESへの攻撃を従来より200〜800倍高速化
といった新しい攻撃手法を見つけた

重要なのは、既存の論文を要約しただけではなく、
「仮説を立てる → 実験する → 失敗する → 別の方法を試す」
という研究者のような試行錯誤をAI自身が繰り返し、新しい発見をしたこと。

もちろん、今すぐ銀行やWebサイトの暗号が破られるという話ではない。
ただ、AIが「知っていることを答える」だけでなく、
人間がまだ知らないことを発見する段階に入りつつある。

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

今は

[paji.eth @paji_a]

そう、いま最先端AIが一部の数学の未解決問題を解決したり、科学的発見をしたと喧伝する違和感はこれ...→「テック業界は、AIがラボを自動化し、臨床試験を実行し、自動操縦で材料を発明するというナラティブを売り込んでいる。しかし今、AIは科学を行っていない。」

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

学習のさせ方とかデータの準備とかはまだ人間がやってるんだ？どのように学習するか、どのデータを学習するかを自律的にやり始めるのはいつかな

人間が勉強の仕方を覚えてくようにAIが自分を「学習」させるようにな、、、ってるんだろうなぁ、もう

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

ということで、やはりKimi-K3のモデル公開と同時に、論文も公開されました。史上最大のオープンモデルの論文です。
全体をざっと読んだ感じのコメントは以下。
・残念ながら、コアだと思われる具体的なデータの量（トークン数）やレシピ、データ量などの情報はない
・それに対してアーキテクチャ、学習メソッドの細かい情報は極めて豊富。データはともかく、このような構成でFableレベルにたどり着けるということを示しただけでも偉大。ただ、工夫がありすぎて、結局どれが効いているのかよくわからない
・エージェンティックな能力、RLへの力の入れ方が大きい。この辺はDeepSeek V4などと非常に似た手法
・ロングコンテキスト処理のこだわりが強く、データの整備、学習中の品質管理が細かい

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

https://t.co/ijwGVSZ09i

実質的にたくさんお金ないと動かせなくてお金ある動かせる人がお金ない人にファインチューニングを提供する事業をするのにはライセンスが必要と言うことはここに何かあるんですか？

[GMI Cloud @gmi_cloud]

Crazy. Opus 5 outperformed Fable 5 on 3d modeling at 2/3 the price

We tested Opus 5, Fable 5, and GPT 5.6 Sol on the same prompt: build an explorable Japanese suburban street in Three.js, full 3D, rendered like a hand-drawn anime background. All on Max effort.

Opus 5 took the longest but delivered the most varied scenery: clean dark outlines, flat cel-shaded color bands, dense street details down to the vending machine signage.

Fable paid more attention to details, and while GPT 5.6 Sol was 3-4x cheaper and the fastest, but the render shows it: sparse, washed out, barely styled.

Opus 5: 1hr 21min · $26.7
Fable 5: 1hr 5min · $35
GPT 5.6 Sol: 41min · $7.1

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

OracleやSQLServerじゃなくてMySQLとかPostgreSQLで十分よね、みたいな？

[paji.eth @paji_a]

次に大量発生するのは【ジェネリックFDE】なんよな、Kimi級のオープンウェイトが壊すのは”AI需要’ではなく“利益の集中”なんよ、OpenAIが過半数を握るDeployCoは40億ドル超を集め、AnthropicもOdeを立ち上げ、両社とも企業の現場へFDEを送り込む“実装レイヤー”へ賭け始めている、たとえモデル価格が下がっても、経理、法務、開発、営業、カスタマーサポートへAIを導入し、人間の業務を自動化、その人件費削減額の一部を導入料や継続収益として回収できれば、巨額の先行投資をまかなえるという有力な勝ち筋がある、でもKimi級のオープンウェイトモデルが、開発や定型業務に必要十分な“知能”へ到達すると、世界中のSIer、コンサル、業界特化企業が、自前で基盤モデルを開発せずに【ジェネリックFDE】を立ち上げ、多くのAI導入案件を本家より安く販売できるようになる、もちろんGPU、電力、セキュリティ、運用人材の費用は残るけど、フロンティア企業へ支払うモデル利用料は圧縮でき、重要業務だけGPTやFableを使い、残りを安いモデルへ流すこともできる、つまりKimiが奪うのは利用者ではなく、OpenAIやAnthropicが先行投資を回収するために必要だった“価格決定力”なんよな、両社の直近評価額は合計約1.8兆ドル、この評価額を支えるには、AI導入と省人化によって企業に生まれる経済価値の十分な割合を、モデル、API、エージェント基盤、導入支援のどこかで回収し続ける必要がある、ところが大企業側にとっては、世界最高性能のAIより、社内データを守り、自社業務に合わせて調整でき、問題が起きたら人間が対応してくれる方が重要な場面も多い、そうなると競争は“最強モデルを持つ企業”から“最も安く安全にAIを導入し、最も多く人件費を圧縮できる会社”へ変わり、利益はモデル企業だけでなく、SIer、コンサル、クラウド、顧客企業へ分散する、AIバブルの一つの崩れ方があるとすれば、AI導入が進まなかったからではなく、【ジェネリックFDE】が大量発生し、AIは爆発的に普及したのに、利益率と利益の集中だけが崩壊するからなんよな…

[paji.eth @paji_a]

これ独り言なんだけど、AIバブルはあと3カ月位で崩壊するんじゃ...、その引き金はAnthropicのIPO直後かもしれないし、そこまで持たないかもしれない（投資は自己責任で、私はポートフォリオ調整済）、フロンティアAI企業はようやく、開発、コーディング、デザインという、利用者が毎月お金を払う巨大市場を作り永続黒字化しかけていた、ところがオープンウェイトモデルのKimiが台頭、これが怖いのは、大きく遅れている競合でさえ、投資回収の”金脈”であった開発やコーディングに必要十分な“知能”をここから無数に立ち上げられてしまう、性能差が週単位で埋まり、同等の【デジタル労働者】が世界中から大量供給された瞬間、競争は“最も賢いAI開発”から“最も長く原価割れに耐えられる資本力”へ変わる、超大型の設備投資を回収するマネタイズ先がまたゼロリセットに、”知能”の売値は無料へ向かうのに、使われるたびに半導体、電力、データセンターの原価は発生し続ける、こうなると、大型調達したAIフロンティア企業が潰れるまで赤字を垂れ流す“チキンレース”になる未来しかないし、生き残るために、途中、既存ビックテックによる買収や統合も起きる、一方でFable級を超える高度なAIは、数学の未解決問題を解き、新薬や新素材を発見するかもしれない、でもその需要はまだ局所的で、発見がすぐ果実を生んで「収益」になるわけではない、たとえばAGIが不老や核融合を完成させ、新しい産業ごと立ち上げるほどのインパクトが出たとしても、その巨大な“収益”が投資家の待てる時間より手前側に来るかが勝負になる、研究、実験、製造、法規制、社会実装で収益化のタイミングが後ろへずれれば、その未来がどれだけ大きくても、一度AIバブルは崩れるのを避けられない、一方、AnthropicのIPOには、AIセクターという未踏の領域へ巨額の資金を投じてきた金融業界全体が、何としても成功させなければならない“呪縛”があるはずで、VC、未上場ファンド、投資銀行、機関投資家にとって、この上場は一企業の資金調達ではなく、これまで積み上げてきたAI企業の巨大評価額を公開市場へ受け渡す“最終審査”になる、ただ、上場した瞬間から評価基準は「AGIの夢」ではなく、推論原価、粗利、解約率、無料モデルに対する価格決定力へ変わる、しかも大型設備投資へ大金をフルベットした投資家や企業が、「これはしばらく儲からない」と判断し、早めの利確や損切りをドラスティックに始めたら、期待値の”逆回転”は一気に世間一般の不安へ伝染する、AIバブルの崩壊とはAIが使えなかった結果ではなく、AIが必要十分な知能を大量生産できるようになったのに、その知能が生む巨大な収益だけは、”投資家の時間軸”に間に合わない結果なんよな…

[paji.eth @paji_a]

ほらね、立て続けに数学の未解決問題がAIで解けてしまう”世界線”に突入、しかも突き詰めると、人間がやった仕事は”励ますこと”、数学の難問を崩した最強のプロンプトは、数学ではなく「できないと言われても、続けて」だったんよな、ChatGPTのPro版に三十年近く未解決だったDinitz–Garg–Goemans予想を考えさせ、AIが「できない」「見つからない」と答えるたびに、人間は新しい数式も証明方針も与えず、ただ「続けて」と励まし続けた、するとAIは探索を打ち切らず、候補を作り、失敗し、条件を修正し、また探すループを回し続け、最終的に、荷物を細かく分けて運べば安く済むのに、途中で分けずに運ぶというルールでは、多少の余裕を認めても必ず割高になる、という完全に検証可能な反例を発見し、長年残っていた予想を崩した、ここで本当に重要なのは、AIが数学者より賢かったことではなく、人間がAIの「できません」を能力の限界ではなく、探索を止めようとする途中経過として扱ったことなんよな、これまで人間同士なら「無理です」と言われた瞬間に、その人の知識や才能や時間の限界だと受け入れていた、でもAIの「無理」は、正解が存在しないという宣言ではなく、いまの探索経路では見つからなかったというログにすぎない、だから必要だったのは、天才的な追加指示でも複雑な数式でもなく、探索を終わらせない人間の”寄り添う気持ち”や”根気”だった、つまりAI時代のプロンプト力とは、賢い質問を書く能力だけではなく、AIが自分で諦めようとした瞬間に「まだ終わっていない」と判断できる能力なんよな、しかもこれは数学だけの話ではない、コードが直らない、事業案が弱い、仮説が崩れた、研究結果が出ない、そのたびにAIはもっともらしい理由を並べて停止しようとするけど、その「できない」を最終回答として受け取るのか、探索過程のひとつとして「続けて」と返すのかで、到達する場所が変わる、AIを動かす最強の技術は、複雑なプロンプトエンジニアリングではなく、AIより先に諦めないことなんよな、知能がコモディティ化した世界で最後に希少になるのは、知識でも命令でもなく、“探索を終わらせない意志”そのものなんよな…

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

パッ！パッ！パッ！ぱぁあl

[つんく♂ @tsunkuboy]

三週連続国内売り上げランキングで一位になったのは『LOVEマシーン』（モーニング娘。） 以来だと思います。
この歳になっても嬉しいものです。全ての出会いに感謝して今夜は眠ります。
本当にありがとうございました。今後も引き続き楽しんでくださいませ！ピピッ
#リズム天国ミラクルスターズ
#Nintendo
#三週連続首位
#Ado
#櫻井優衣
#つんく
#SparklingEyes

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

あれ？？

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

これで朝起きてリセットきてねーじゃねーか！みたいなことあったらほんとめーわくだよね
元々そんな予定ないし、、、だったとしても出さざるを得ない。。。

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

Fableの消費レートが高いせいで今まで0になってなかった人が0になってアッチのやつ試す機会になって、意外といいじゃん、というかアッチの方がいいじゃん、乗り換えだ！ Fable出したせいでそうなってるパターンあるんじゃないか。

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

claudeとcodexがリセット合戦するのって残り0になったコアなユーザがアッチに行ってお試しするのを防ぎたいってことなんだな。ゼロになって追加料金払うぐらいならあっちの安いの試してみようかな？ってなるもんね。

[今井翔太 / Shota Imai @ImAI_Eruel]

かなり突然ですが、各種の情報を見ているとAnthropicのOpus5リリースが日本時間で明日（金曜早朝）の可能性が高い
Fableほどではないが運用コストは低く、評判が現状悪いOpus4.8に代わる一般向けモデルで、GPT-5.6と中国モデルに挟み撃ちにされたAnthropicにとって社の命運を分けるリリース

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

これで朝起きてリセットきてねーじゃねーか！みたいなことあったらほんとめーわくだよね
元々そんな予定ないし、、、だったとしても出さざるを得ない。。。

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

nvidiaがセガに助けてもらった話があるが間違ったアプローチでうまくいかないごめんって言った真違ったアプローチって具体的何
@ssktkr

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

FableにGPT5.6を評価してもらえばいいのかな

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

予想通りのFableリセットきてる

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

https://t.co/hvVy2P6DNH

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

We've reset 5-hour and weekly rate limits for all users.

[佐々木竹充/SASAKI TAKERU @urekat]

未知の知

[門脇 敦司/ Atsushi @at_sushi_]

AIが「Fable級」になると、いよいよ人間の指示がボトルネックになります。ではどうするべきか。今回は「プロンプトテクニック」みたいな小手先ではなく、「地図は現地ではない」というキラーフレーズに基づく本質的なAI活用法が紹介されていたので、以下、解説しました↓📚️
https://t.co/rwBYwSzyXH