ライアン

Ops + EC + creative systems for fashion brands.

[ライアン @yryanh]

@theluvbugs_info @Gyro88066301 @kinu_kaiko YouTube のリンクが切れてるみたいです🤔

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

access: water tower
patches: 29
author: nyantz

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

今日はトークショー【 THE LUV BUGS inside the mind interview at MEs 】に集まっていただきありがとうございました！ 🙏　

@kinu_kaiko さん × @Gyro88066301 さんのトークセッション、楽しんでもらえていたら嬉しいです。

会場のワールドにはイベント後も入れるので、こちらの詳細を確認してください〜✨

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

いよいよ本日21:00より~ @kinu_kaiko さん x @Gyro88066301 さんのインタビューがスタートします。

同じ空間内からご参加いただけます。
参加方法はこちら： https://t.co/6obN4Ek3Ue

ぜひ��びに来てください。💫

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

access: _unknown, _INFORMATION_RUINS, LIBRARY_OF_ALL_INPUT_AND_OUTPUT, DEEPER_SECTION_OF_ILAIO
patches: 79
author: DATA_DELUGE

[Andrej Karpathy @karpathy]

LLM Knowledge Bases

Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So:

Data ingest:
I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them.

IDE:
I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides).

Q&A:
Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale.

Output:
Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base.

Linting:
I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into.

Extra tools:
I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries.

Further explorations:
As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows.

TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

[ライアン @yryanh]

@mesworlds @i_am_denpa かっこいい！！🟢⚡️

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

access: Ф
patch: 1
author: @i_am_denpa

[Gyr0 @Gyro88066301]

【トークショー！】

6.4(Thu) 21:00からMEs上で、キヌさんとトークショーをします！私の制作における思考、あんまり出してないのでレアな会になるかも👀

MEsもおもしろプラットフォームなのでCheck it out🫵

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

access: brush neighbors
patches: 107

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

access: 1ldk apartment
patches: 78
author: nyantz

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

今夜、MEsで4月最後のイベントを開催します。参加者みんなで作り上げていく実験的なワールド。詳しくは集まりの際に 🌫️

Hosted by @miqhan

4月30日 / 21:00 JST

MEsではまだやったことのない試みです。ぜひ👉 https://t.co/UfsEcRCsZw

Tonight in MEs — an experimental world built by everyone who joins. Details revealed during the gathering.

Hosted by @miqhan

April 30 / 9PM JST — Hope to see you there 👉
https://t.co/UfsEcRCsZw

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

images from UNBUILD virtual exhibition
+ open now until 5/17 on MEs +

[出展作家 / Exhibiting Architects]
Amber Prust
David Quenby / Nathan Owens
@eingarden
Alice 安部まつり
@o0x1m
@studio_sputnik
鈴木達也
Yoshida Makoto

[たくてぃ🍵🌱6/9三宮駅ポス🔥 @takuty_v]

IRIAMで事務所を探してる人で、将来的にYouTubeに行きたいなら、Braveがほぼ一択な気がするなぁ

例えばIRIAMでBrave経由からスト鯖参加で跳ねた実例が直近でもあり、それは他の事務所にはないアセットだなと思っている

IRIAMのどこの事務所も、ステップアップしてYouTubeとかTikTokの活動に対するマネジメントノウハウは存在しない。

なぜならIRIAMメインの事務所に所属したままYouTubeで成功しているライバーはほぼいない
or
事務所が育てたんじゃなくてライバー個人の実力で大きくなっている人がたまたま所属しているだけ。なんならIRIAM大手と言われてるところがTikTok Liveを禁止してくることもある。

また、プレイヤー経験とマネジメント能力の両者を揃えた人材を揃えた事務所は基本いないので、適切なマネジメントが受けられる事務所というものはそこまで多くはない。

そういう前提に立った時に、差分があるとしたら、アセットとリソースなのかなと。YouTubeへのルートがあるかどうかが、一番わかりやすい違いになる気がしている。

IRIAMで完結する世界でいいなら、他媒体へのルートは不要である程度のライバー数と事務所イベントが行われているとかだけでいいけど。

ちゃんとBrave系列のIRIAM事務所がどんなマネジメントしてるのかとかは知らないから詳細はわからないけど、ちゃんとルートがあることは事務所としては強い武器だなぁとは思った

※1. 大前提として事務所が何かをしてくれることを期待してる人は、残念ながらどこに行っても難しい
※2. 個人勢でもやっていける人にとって、使える武器になり得るならここに所属する意味はありそうだなぁ・・・という話

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

明日、UNBUILD展が開きます📷📷
UNBUILD Virtual Exhibition opens tomorrow.

建築を学ぶ学生・卒業生と若い制作者による選出作品が、思弁的な建築プロジェクトとして、MEsの中で歩ける空間に構築されています。

実現性と機能の前にある、建築の想像力そのものを扱う展覧会です。

Selected works by architecture student graduates and emerging creators — speculative architecture projects built as navigable worlds on MEs.

Before feasibility and function — architecture as free imagination.

🌟出展作家 / Exhibiting Architects🌟
Amber Prust
David Quenby / Nathan Owens
@eingarden
Alice
安部まつり
@o0x1m
@studio_sputnik
鈴木達也
Yoshida Makoto

🌟審査員 / Jury🌟
脇田 玲
Rebecca Merlic
Kisaki Matsumoto
a_haru

@asiba_studio × @mesworlds

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

それぞれの世界の中から、創作のことを話した。
They talked about their work — from inside their own worlds.

MEs × THE LUV BUGS「フレンドコード」360°MV Watching Party
インタビューライブ配信 — ハイライト
フルインタビューはプロフィールリンクへ 📷

@sakuogt @soraosakimura @theluvbugs_info

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

アーティストの頭の中を、歩く𓂀
Walk through an artist’s mind.

愛と狂気のマーケット 4th Anniversary × MEs
@aitokyouki x @mesworlds

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✦ OPEN 4.1– 4.30 JST ✧
Laforet Harajuku B0.5F + MEs

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meilyn haruka @meylin_room
BLABLAHOSPITAL
dogooooo @OoooohSay
HISUI HIROKO ITO
Genie Ink
uuu3’s @UUU3s_NFT

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ぜひサイトをのぞいてみてくださいᯓ★
詳細はプロフィールの��ンクから！

Link in bio →

#愛と狂気のマーケット #愛と狂気のワールド #MEs #ラフォーレ原宿 #laforet

[SAYoooooh | セイオー | dogooooo|4/1-30-ラフォーレ愛と狂気のマーケット @OoooohSay]

4/1〜公開予定

愛と狂気のマーケット
"World of dogooooo"
ティザームービーです🎬

MEsで制作したワールド内で撮影した動画を編集し、音楽も制作してます🎹❣️

ご覧くださいませ

#愛と狂気のワールド #lovemadnessworld #MEs

[MEs (ミーズ) @mesworlds]

MEs × THE LUV BUGS「フレンドコード」360°MV Watching Party
インタビューライブ配信 — ハイライト
フルインタビューはプロフィールリンクへ 🦠

@theluvbugs_info @soraosakimura @sakuogt
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MEs × THE LUV BUGS「フレンドコード」360°MV Watching Party
Interview Live Stream — highlight
Full interview in bio 🦠

[井上純一（希有馬屋）『逆資本論』発売中 @KEUMAYA]

また庵野さん騙されてる感