Kenn Ejima
@kenn
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Founder https://t.co/mvO56AQq0G and https://t.co/UnOyiB6cyl / ex: Head of Japan @Quora
🇺🇸 USA・🇯🇵 Japan
Joined January 2007
🚀 New release: react-router-auto-routes For React Router v7 users, this offers major dev ergonomics improvements. Try it in your projects and share your feedback!
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なるほどこれも納得 https://t.co/JaTM5XhMtL
日本でスタバが流行り、アメリカでスタバの人気が落ちている理由も 体験価値に大きな差があるのだと考えています コーヒーやフラペチーノの質の差が決定的な要因ではないと考えています 例えば、スタッフの接客。 日本は他国に比べて、スタッフのレベルが高いと一般的に言われています
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いまのAIコーディングでは、大きめのタスクは前処理の部分だけ先にやっつけておいた方が不確実性が減るなとか、指示書にはHowは書かずにWhatだけ書いた方が良い結果が得られるなとか、人間の部下に依頼するときにも役立つノウハウを超高速回転で学習できる。良い上司になりたければAIコーディング。
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最初にCodexに https://t.co/oZw1Guz0uF を書かせると3行ぐらいしか書かなかったりする笑。 それでは抽象度が高すぎてClaudeでは手も足も出ないので、最初に人間目線の粒度で仕様書を書かせるためにClaudeを使う。
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Codexは頭良すぎて言葉数が少ない。Claudeは人間のレベルに合わせて読みやすいプランを書いてくれる。なので直近のお気に入りは： ・まずClaudeに考えさせて https://t.co/oZw1Guz0uF を書かせる ・Codexにレビューさせる（こっちのほうが頭いいのでClaudeのミスを大量に発見する）
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結局、640倍速まで上げた所で終点に到達した。 普通に直列で実行したら1週間ぐらい走り続けるタスクが、ものの20分で完了してしまった… コストはGPT-5のトークンよりもWeb検索のほうが高価で~$300ぐらい。 人間が手動でやったら1人月ぐらいかかりそうなタスク。 AIのインパクト実感するわ…
GPT-5のWeb検索を使って全米の大学の情報を集めてるんだけど、パイプラインの並列度を上げまくった結果 20並列 40並列 80並列 160並列 とトークンのrate limit以外で同時接続には限界がなさそうなので、このまま上げていけば全米の四年制大学を一撃でもってくる 2,400並列 とかできそう…
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まさかmacOSのkqueueやらulimit -nにタップインするほどの大規模バッチ実行の並列度をローカル環境で構築することになるとは思わなかったな笑
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GPT-5のWeb検索を使って全米の大学の情報を集めてるんだけど、パイプラインの並列度を上げまくった結果 20並列 40並列 80並列 160並列 とトークンのrate limit以外で同時接続には限界がなさそうなので、このまま上げていけば全米の四年制大学を一撃でもってくる 2,400並列 とかできそう…
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Codexで一番不満な点： 出力後にちょっと手動で変更を加えたとき、その後それを認識せずに上書きしてきたり認識できても気づくのが遅かったりする。せっかくコンテキストに情報が乗ってるのに手動編集を混ぜて継続できないのはつらい。 Claude
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投資を受けている以上exitは必須ですし、規模を考えるとIPO以外の選択肢はないでしょうね。市場論理との戦いはGoogleがIPOするときにも種類株での公開という米国証券史に残るイベントがありましたし、OpenAIも同じグレードの金融工学・ガバナンス工学を駆使してくるのは間違いありません。
@kenn そしてEjimaさんのおっしゃるこれがOpenAIが株式非公開を堅持する理由の一端でもあります。AGIを市場理論に邪魔されずに開発するために。現在、サム・アルトマンのIPOが現実的な選択肢というリップサービスを真に受け世界中が騒いでいますが、私はOpenAIがIPOを行う気があるかは、正直眉唾だと考えます
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Skilled workers dataset. Huge for the community.
today, we’re open sourcing the largest egocentric dataset in history. - 10,000 hours - 2,153 factory workers - 1,080,000,000 frames the era of data scaling in robotics is here. (thread)
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