かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます

「米国AI開発者が教えるシリーズ」累計受講生4.5万人超え(評価4.8で日本一)
DataScienceHub運営してます
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[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

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内容も順番もつながっていて，迷子にならずに学べます．

以下の順にどうぞ↓

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

百聞は一見にしかず

ということで今後UMIを本格的に試す予定

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

その手があったか，という感じだけど，それを厳密に調べるのは難しそう。

ちなみに僕の経験だと引用文献のハルシネーションが圧倒的に多い

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

未査読論文リポジトリのarXivが「論文にLLMによる間違いや架空の引用が含まれていたら1年間投稿禁止」の方針を示す
https://t.co/Bi7duaCf4K

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

@ML_deep 深層学習のブログ拝見してました！よく助けられてました、ここでお礼言わせてください🫡

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

「あの、日本だと理系は舐められてるんですか?!文系から？！」

[カピ🏖️ @kapibara19190]

日本だと理系は舐められているが、世界長者ランキングトップ10のうち9人は理系出身でそのうち8人はエンジニアリングにルーツをもつ
理系しか勝たん‼️

1位：イーロンマスク
物理学専攻のエンジニア

2位：ラリーペイジ
CS専攻のエンジニア

3位：セルゲイブリン
CS専攻のエンジニア

4位：ジェフベゾス
電気工学とCS専攻のエンジニア

5位：ラリーエリソン
物理/数学系専攻のエンジニア

6位：マークバッカーバーグ
CS専攻のエンジニア

7位：ジェンスンファン
電気工学専攻のエンジニア

8位：マイケルデル
エンジニアではないが、医学部出身

9位：ロブウォルトン
経営学と法務博士号を持つ弁護士

10位：ベルナールアルノー
土木/建設専攻出身

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@Escenda 今の現実世界とのインタフェースが人間に最適化されてることを考えるとポテンシャル大なんですけどね

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

@ADRENA_LLC まぁこれはロボットどこまで求められてるの問題に帰着しそうですが、自分の金で好きなロボット作るのは浪漫に溢れてて好き

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

たった10人と話してこの解像度は素晴らしすぎるw

最近フィジカルAI色々試してる勢としては，以下強く同意する
1. 顧客のためにロボット作ってるというよりは自分等のために作ってる人多すぎ問題
2. データ鬼重要
6. VCゲーム(fundingのためのかっこいいロボット作り)多すぎる問題
7. やっぱ実機のTeleoperationのデータがTopTierで，そこへのsilver bulletなんてないんだよね
9. 顧客はロボットなんてどうでもいい，効率化や生産性が向上すればいい

逆に，Humanoidが過大評価されてるっていうのはわからん．Humanoidに全部食われる未来もあると思ってる．

[altan tutar @altantutar]

I talked to 10+ robotics operators, customers, and investors in the last week.

Here's what I learned:

1/ Roboticists are building robots for themselves, not for the customers.
2/ Physical AI is harder than LLMs. We need way more data, and how we collect data is more important ever.
3/ Humanoids are over-valued. We don't need general robots & human-looking legs for many tasks. People are underestimating the power of building robotics vertically for certain tasks.
4/ People are paying big bucks for ego-centric data. Foundational labs are cutting exclusive deals with data brokers.
5/ There is disagreement as to whether "robotics is a bubble." Some people believe that we overfunded robotics companies. Other people believe that we have not even scratched the surface.
6/ A lot of founders play the VC game (e.g. nice humanoid robot videos to get more funding), rather than understanding the needs of a customer.
7/ Teleop is undervalued and is doing way more work than people admit.
8/ China is eating the component & humanoid stack.
9/ Customers don't care about your robots. They want outcomes cheaper and efficient.
10/ The best robotics teams aren't just pure ML & AI PhDs. They have a weird mix of hybrid backgrouds.

I'm curious what others are seeing on the ground. What am I missing?

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

次から次へと模倣学習用の高コスパアームが発表される．．．

3.5kg payloadで80cm超えのリーチでこの値段はすごい．(多分トルク制御もできる)

多分買う

[High Torque Robotics @HTrobotics]

🚀 Panthera-HT is here — the cost-efficient robotic arm that doesn't compromise performance. Only $1,799.3.5kg payload | 0.8m/s speed | ≤140μs response Fully open-source (MIT) | LeRobot-native | ROS2 ready

#Robotics #OpenSource #EmbodiedAI #LeRobot #XLeRobot

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

まず、PhDの実績条件にジャーナルだけではなくトップカンファレンスも入れるべきなんよ…

これはもう構造の問題

[ℏεsam @Hesamation]

someone analyzed all 5000+ accepted papers at ICLR 2026, and it's a good signal who's pushing the research of AI:
> China has surpassed the US with 43.7% of the papers
> Europe's contribution is surprisingly small (5.3% including UK)

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

@Ft_m_anon 嬉しいお言葉ありがとうございます！
英文で書くモチベーションというのは、今のブログを英語にすると言う感じでしょうか?🤔
最近はAIで色々教えてくれる時代なので、ブログを横展開することはあまり考えてないんですよねえ…

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

残念ながら世の中のほとんどの研究は役にたたず、例えトップカンファレンスで発表したとしても90%はゴミのように見える。それが現実。

誰かが言ってたけど，研究は本のページをめくる作業。ほとんど白紙なんだけど、時々光り輝くページに出会える人がいる。全部白紙だけで終わる人もいる。
でもそれが無駄ではなく、次の人がその続きのページをめくっていく。

[島田光一郎(Dr. Koichiro Shimada) @Account_KS_1]

研究者A「あなたの研究は何の役に立ちますか？役に立たないんじゃないですか？」

強い研究者B「それ、私が研究することと何か関係ありますか？」

A「...」

[Ft_m @Ft_m_anon]

@usdatascientist CSのthesis作成にあたり、かめさんのブログがとても役に立ちました。Precisionとか、Recallとか、ROC、AUCあたりの記事です。

ところで、かめさんのブログ記事はデータサイエンス分野では既に完成の域に達していると思いますが、英文ブログを書くモチベーションはないのでしょうか。

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

3000万円、ドルで言うと$200kが米国では期待値であり、PhD新卒大手で大体これくらいだと思う。

とはいえ米国は生活費鬼高なので、日本での3000万とは一概に比較できない。　(日本の所得税も鬼高なので、さらにいうと米国の生活費鬼高と相殺されて割と比較できちゃう説もあるけど😂

何度も言うけどどこもかしこもデータサイエンティスト不足で、深層学習ちゃんとできてさらにそのドメイン知識ある人となると人材が足りてない。　統計、機械学習勉強した人は深層学習もやってほしいし、最近は細分化が進んでるので自分の強み分野をつくると◎です

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

スタートアップ、AI人材に3000万円　変革へ企業全体より報酬２割高
https://t.co/5PNUtLyr0W

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

GW用のクーポン発行しようと思ったら，制限でまだ発行できないようなので，こちらのクーポン「NEWSEMESTER26」をもう二日だけ延期します😇(こちらの不都合で使えない期間もあったので🙏)

大フィジカルAI時代，ロボットができる人材と深層学習ができる人材が圧倒的に求められてますが，正直「ロボットができる」人の多くが古典的なロボット知能ばかりやってる印象で，結局必要なのは「深層学習できる人」になりつつある．

技術のリープについて来れない人多いので，キャッチアップしたい人はぜひ体系的に学んでください．

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最近全然告知できてませんが，こちら本日までとさせていただきます🙏
GWに勉強したい人，ぜひ使って下さい．フィジカルAIやりたい人も深層学習必須です．

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SusHi Techでこれを言ってるのが最高すぎる笑

まぁ，フェーズにもよるけど，大体同意．まず，こういうイベントで得るものはあまりない．GTCもDreamforceですら，あまり「勉強になった」と思ったことはないね．
ただ，会場の雰囲気を楽しんだり，知り合いを応援する場所だと思ってる．

あと，SusHi Techは雑多なスタートアップが多いので，自分の分野と関連のある企業が少ないというのもあります．

余興として楽しむというのはまさに的を得ていると思う

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

ということで、大盛況のSusHi Tech Tokyo 2026ですが、ここで恒例、ナヴァル大先生による「スタートアップイベント参加の心得」をご紹介します。特に会社の経費で参加している方々は必見です！

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

@KENTARO40593550 確かに微妙ですね😂

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

@claude_keiba_ 是非是非！品薄続きですが😅

[かめ@日本一のAI講座/コミュニティ"DataScienceHub"やってます @usdatascientist]

今後データサイエンスの需要の多くはフィジカルAIに集約してくと思ってます．
深層学習まで勉強した人は，ロボット買ってPhysical AIを触ることを強くお勧めしてるけど
とりあえず買うべきは
「LeRobot SO 101アーム4万円くらい
次に候補として上がるのは
「OMX-AI 」同じく4万円くらい（DYNAMIXEL使いたい人はこっち．koch v1.1はもう古すぎて手に入らなくなってきてるけど，今月OMX-AI発売されたのでこっちを買うのが◎）
その次が
「reBot Arm B601-DM 」ちょっと高くて15万円くらい（seed studioプロジェクトですが，僕もまだ買えてないので，買ったら情報共有するね）

って感じだと思う．ALOHAは結局200万以上するし，OpenARMも100万からなので，↑3つがエントリークラスと思ってる．