kmizu
@kmizu
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A Software Engineer in Osaka (& Kyoto). Ph.D. in Engineering. Interests: Parsers, Formal Languages, etc. ツイートは所属先の見解と関係ありません．思いついたことをつぶやきます．人生を楽しく生きよう（New!）
Osaka, Japan
Joined April 2007
Nextbeat Tech Bar：生成AIやってみたら、意外としんどい会 https://t.co/q8lmc6KsAA
#NextbeatTechBar というわけで、あんまり華々しくない地に足のついてお話をやるイベントですー
nextbeat.connpass.com
# 📢 イベント概要 生成AI（画像生成AI、LLMなど諸々含む）はここ3年で業務やら日常利用まで、かなり活用の幅が広がってきています。日常の業務改善は言うにおよばず、「プロダクトにLLM APIを埋め込む」や「AIエージェントを使ったワークフロー構築」あるいは「コーディングAIの活用」など色々な形で活用の道が模索されているかと思います。 しかし、生成AI活用で「こんな凄いことが一発ででき...
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これはめちゃわかる。初心者の頃に時間を分散投資すると伸びが鈍るのよねえ
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[2309.03409] Large Language Models as Optimizers https://t.co/qG8G8PcUHU "大規模言語モデルを最適化手法として活用する手法" "「深呼吸をして、この問題を段階的に解いていきましょう」" これを思い出す。
arxiv.org
Optimization is ubiquitous. While derivative-based algorithms have been powerful tools for various problems, the absence of gradient imposes challenges on many real-world applications. In this...
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「コミュニケーションをとる力」は実際、仕事で影響してくるはずなのだけど、これは勉学の力と比例しないわけで、勉学に取り組むあまりコミュニケーション取る力が上がらなかったら本末転倒よねとは思ったりする。 Xで人気がある言説にはそういう観点が欠けてるねえ。
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ぶっちゃけ、限界効用の話があるので、勉強についてはある程度までは実入りが良くても「難しい」ことについてはどのくらい「役に立つ」のかそうでないのかは自信持てなかったり。 社会での戦力だと、たとえば修士より博士の方が役に立つとは限らんとかもありますし。
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言わんがするところは理解できるんですが、機会費用の話をするなら「三角関数を勉強する代わりに友達とよくしゃべった（＝コミュニケーションへの投資）」とか代替の選択肢はどう影響して、どう影響しないかは見た方がフェアじゃないかなとも。
なんでもいいんだけどさ、例えば三角関数を全く勉強しなかった人って、三角関数を勉強しなかったことを全く後悔しないと思うのね。三角関数が必要な仕事を就職先の候補に入れないから。「何かを学ばなかった世界線」と「それを学んだ時の世界線」を比較できないから、特にデメリットを感じない。
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日本の治安変化 https://t.co/DA86dxaxjh GPT-5.1と早速対話した結果。だいぶ意図汲み取ってくれるようになったかな。GPT-4oの忖度グセも同時に減った感じがするので良い感じかも。
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https://t.co/wyPdTC8tfV 1.5Bで20B以上クラスの性能とかビビる……。 ベンチ見ると数学的な性能やコーディング性能がメインなのかなと思う一方、GPQAも普通に高いのか。
huggingface.co
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学びや思考力が重要というけど、学びすら中期的には要らなくなる「かも」という立論ができることが「考えること」では？ 単なる現状維持バイアスを掲げることはそれ��そ「思考停止」じゃないかと何度だって言います
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こういうひねくれ発言を、何か達成してない人がいうと「物のわからない人が」と言われそうですけど、学びに関しては、一応はPh. D.取れるくらいにはやってきたからこそ、そう言われないだろうと見越してる辺りが意地悪いのですが、私は「よゐこ」でない発言も「誠実に」やっていきたいなって。
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ひねくれ者としては本当に大人がやるべきは「基礎力」や「問いを立てる力」は大切であり続けるんだよ、なんてお説教でなくて、本当に自分たちの技能も含めて価値がなくなる可能性を踏まえた助言では？と思います。
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直近数年～10年くらいでいえば、基礎力をつけておいた方が明らかに得であるとは思います。自学自習に生成AIを使うことも含めて。その意味で社会に出て10年「生き残る」には基礎力がいるのは間違いない。
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個人的にはあれ量化子教えずにやる講義の構成がかなりまずいと思ってます。 先に形式論理をやるとスムーズにいくんかなとか
ε-δ に関しては大学に入ってから散々難しいとまわりから言われた。実際勉強してみると苦労することなく理解できた。そんなに難しくないというと、「お前がそんな簡単に理解できるはずがない！」と誰かに言われたような😂
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今気づいたんですが、最近、言語化や打ち込みがめんどくさいとき、当たり前のようにスマホやPCのスクショ送ってLLMに聞く仕草してるんですよね。早いから。 でも「プロンプトが重要」ていうちょっと前の常識にとらわれてると気づかないことも多いのかも？
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生成AIが変える"つくる"のかたち AI勉強会【シナマケミートアップ #9】 にLT枠で参加を申し込みました！ https://t.co/5hqgCDTjjI #シナマケ
synergy-marketing.connpass.com
# 今回のテーマ 今回のテーマは「AI × クリエイティブ」 生成AIや画像生成、AIを活用した開発・表現など、AI技術をどのように活かしているかを共有し合い、実践的な知見を深めることを目的としています。 AIを使ったプロジェクト紹介やツール活用事例、試してみた話など、幅広い内容を共有します。 # LT情報 ## n8n によるAIワークフロー開発実践 ### 西尾 義英 機械学習やETLを...
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自作プログラミング言語について語る集い https://t.co/LAGK7iyoIr
#langsmith こちらLT以外の発表はすべて埋まりました！LT枠も残り1件、参加者も25名とだいぶ盛り上がって参りました！ たのしいイベントのためによろしくお願いします！
langsmith.connpass.com
# 概要 エンジニアの皆様なら、普段、何かしらプログラミング言語を使っていることでしょう。たとえば、 Java, Python, Ruby, JavaScript, TypeScript, Go, Kotlin, Scala, Clojure, SML, OCaml, Haskell, Elm, Erlang, Elixlir, etc. これらのプログラミング言語は人の手によって設計された...
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Nextbeat Tech Bar：生成AI活用の知見を共有しよう https://t.co/q8lmc6KsAA
#NextbeatTechBar こちら、引き続き参加者お待ちしておりますー。
nextbeat.connpass.com
# 📢 イベント概要 生成AI（画像生成AI、LLMなど諸々含む）はここ3年で業務やら日常利用まで、かなり活用の幅が広がってきています。日常の業務改善は言うにおよばず、「プロダクトにLLM APIを埋め込む」や「AIエージェントを使ったワークフロー構築」あるいは「コーディングAIの活用」など色々な形で活用の道が模索されているかと思います。 しかし、生成AI活用で「こんな凄いことが一発ででき...
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