nitoh @__nitoh

論文読みました。まとめると、一日にタバコ100本、焼酎2〜3合摂取しながら、去痰目的でパブロンゴールドAを所定量飲み続ける生活を10年続けてて、その上2週間程度の間ヘルシア緑茶を一日2〜4L飲むようにしたら歩行困難になったという話です。 jstage.jst.go.jp/article/clinic…

170 5K 22K 3.1M 3K

View Details

Claude Fable 5 プロンプト「史上最高の漫才を考えてください。テーマは、マンジャロ」出力いいですね、マンジャロは「薬」「キリマンジャロ」「Linux」の三段ボケが仕込める奇跡のテーマです。どうぞ。漫才「マンジャロ」ツッコミ「どうもー、よろしくお願いします」ボケ「いやー俺ね、最近ついに始めたんですよ、マンジャロ」ツッコミ「あ、痩せる薬な。GLP-1ってやつやろ。で、どう?」ボケ「いやもう、登るのキツいキツい」ツッコミ「登るな。それキリマンジャロや。薬の話やろ」ボケ「五合目あたりで食欲なくなってきて」ツッコミ「高山病やないか。それ薬効ちゃう、酸素や酸素」ボケ「でもおかげで3キロ痩せたんですよ」ツッコミ「そら山登ったら誰でも痩せるわ! 薬関係ない!」ボケ「すいません、ほんまはちゃんと注射のほうやってます」ツッコミ「最初からそう言え。週1回打つやつな」ボケ「そうそう。週1回、腕にUSBを挿して」ツッコミ「挿すな挿すな! なんでUSBやねん!」ボケ「インストールに30分かかるんですよ」ツッコミ「それManjaro Linuxや! OSのほうや! 体にOS入れるな!」ボケ「でも入れてから体が軽くなって」ツッコミ「動作が軽いのはパソコンや! お前のことちゃう!」ボケ「ただ最近、体の調子がおかしくて病院行ったんですよ」ツッコミ「お、ええことや。先生なんて?」ボケ「『アップデートしてください』って」ツッコミ「医者がOSの話するか! セカンドオピニオンちゃうねん、再起動やねん!」ボケ「で、先生が処方箋くれたんですけど」ツッコミ「うん」ボケ「『朝晩2回、豆を挽いて飲んでください』」ツッコミ「コーヒーに戻った! キリマンジャロに戻ってるやないか!」ボケ「香り高くて酸味があって、すっきりした飲み口で」ツッコミ「飲みレポすな! 薬やぞ!」ボケ「でもね、真面目な話、ほんまに痩せたんですよ。10キロ」ツッコミ「お、すごいやん! やっぱり薬効いたんや」ボケ「いや、薬代が高すぎて飯食われへんくなって」ツッコミ「一番あかん痩せ方や! それただの貧乏や!」ボケ「先生に相談したら『それも食欲抑制です』って」ツッコミ「言うてない! 絶対先生そんなこと言うてない! もうええわ!」二人「ありがとうございましたー」オチは「薬価が高い」という実際あるあるに着地させました。「登山→Linux→コーヒー→薬価」とボケの軸を回していくループ構造です。朝のライブ配信で読み上げるなら、ツッコミのテンポを上げると映えると思います。別パターン(例:医者役との3人コント版)も作れますよ。

60 832 4K 1.2M 1K

View Details

ミノ駆動 @MinoDriven

5 months ago

本日の登壇資料はこちら！（ﾃﾞﾝｯ正しくソフトウェアを作る、前提を疑うための認知の視点 speakerdeck.com/minodriven/dou…

1 89 571 100K 501

View Details

nitoh @__nitoh

5 months ago

ITの人間が攻撃的という言説、受け取り方やその前段の問題なだけでは？と言いたいところだが、非ITの人間への態度以外にも(仕方ない部分もあれど)思想バトルや鉞にまで敵意が乗ってる場合が多すぎて。

0 0 3 42 0

View Details

mizchi @mizchi

5 months ago

今AIの生成コード量が多くてレビューできない認知的敗北は、コードの可視化手法が不足してる結果起きてる問題で、テキストで一行ずつ読む以外のレビュー手法を発達させる必要が思ってる。それはそれとして、中身を知らずに検査するブラックボックステスト手法の価値が上がってる

7 114 726 159K 236

View Details

AIDB @ai_database

5 months ago

文字だけで学習したはずのLLMの内部に、色、音の高さ、味、感情といった人間の知覚・情動領域に対応する「地図のような幾何構造」が自然に現れると報告されています。たとえば色は人間の色相環に近い円環構造として表れ、感情は快不快や覚醒度を中心とする情動空間に沿って配置されるなど、感覚を直接教えられていないにもかかわらず、人間の感じ方に近い構造が浮かび上がっていました。ただし、これはあくまで「人間の知覚構造と似た内部表現が見られる」という結果であり、なぜそうなるのかの仕組みはまだ未解明です。対象も4つの領域と限られたモデル群にとどまるため、これをもって「LLMが人間のように感じている」と読むのは行き過ぎです。とはいえ、LLMの内部を「どの層で人間らしい知覚の地図が立ち上がるか」という観点から調べられる点は面白く、今後は他の感覚領域やモデルにも解析が広がることが期待されます。