もっとも大きな問題は、手羽先氏が指摘に対して真剣に対応していないことです。例えば、誤差逆伝搬法を用いないニューラルネットワークの学習方法についてはかなりの量の既存研究が存在することを指摘されても、それらの文献の調査を行っておられません。調査を行わないことには、自分が考えた手法に新規性があるのかわかるわけもなく、価値あるアイデアなのかどうか、自分自身を含めて誰にもわからないでしょう。英語が読めないとか、そんな言い訳は通用しません。既存手法の調査はスタートラインに立つために最も重要な仕事です。

指摘1: https://x.com/faster_almighty/status/1961694382555549949

指摘2: https://x.com/NASNETou/status/1961687423362240938

他にもまずいなと思うところがあります。国産LLM開発着手について - GPUで戦うな | チキンズブログ！には文意がよくわからないところ、どう考えてもおかしいところが多すぎます。以下、具体的に指摘を入れておきます。

「完成したらOSSなり特許なり論文なり、完全ブラックボックスだが国益になるようなことにもっていけたらなと」とありますが、OSSとブラックボックスは両立しません。特許も、その精神からすると、ブラックブックスとは真逆の仕組みです。
「海外の天才たちが数千億かけて作ってるのに日本の少数部隊で挑むので進捗は数年になるかわからないが）」とありますが、「進捗は数年になるか」の部分の文意がわかりません。
「既存の10~1000分の1にハードから電気コストなどを削減できる可能性（理論値測ってないが、モデルの構造上そうなる）」とありますが、そもそも、なにがどれくらい電力を消費しているのか理解しているように見えません。

- それと、理論値は測るものではなく計算するものです。

そのちょっと上の方には「そもそもまだモデルすら完成してないので理論値も何も計算しようがない」とありますが、「10~1000分の1にコストを削減できる可能性がある」といった非常に強い主張を述べるのであれば、それなりの根拠が必要です。
「モデルの仕組み上、多分既存のGPUに比べて尤度を取りにくい」とはどういう意味ですか？「尤度を取りにくい」の意味がわかりません。
「微分可能回路」とはなんですか？微分が可能かどうか議論する対象は何らかの関数であり、回路ではありません。
「ニューロンをシリコンに優しく実装すべきで、シリコンに優しくニューロンを実装してしまっている＝GPUを使っている状態がダメ」とありますが、両方とも「シリコンに優しくニューロンを実装」と書いてあり、主張したいことがわかりません。
「国益につながるものなので、日本から出資していただきたい」とありますが、この文書で「出資していただきたい」と主張するのはかなりの人の神経を逆なでしています。雑語りをするのは自由ですし、「日本から出資していただきたい」と書くのも自由ですが、雑語りで出資が欲しいと書くのは失礼ですし、得策ではありません。

いくつか指摘を書きましたが、この文章は、細かい指摘を受け取って欲しいというよりは、問題が多い状態であるということを伝えたくて書きました。注目を集めたこの機に、誰かよいメンターを見つけてくれると一番いいなと思います。手羽先氏がはばたけるように祈っています。

Permalink | 記事への反応(1) | 18:13

2025-09-06

■AIで作られたものが意外と売れてるらしい

Xでとある生成AI コミュニティを見つけて、そのDiscordに入ってみた。

もっぱらROM専なんだけど、どういうのが売れてんのかな〜と覗き見る分には面白い。

それで、エロコンテンツは結構売れているらしいことが分かった。月50万円以上売り上げてる人もいた。

まぁ、生成AI登場の最初期からエロコンテンツは売られてたし、分かりきっていたっちゃ分かりきってたことなんだけど。

でも、じゃあ、俺がそれを買いたいと思うか？ときかれたら答えはNO。どうしても、いわゆるマスピ顔みたいな感じでAIらしい不自然さが目立つから全くそそられず（笑顔とかさ、表情が変わらんのよな…みんな同じ顔してる…）。

また、生成AIで作ったと言われたら、魂が通っていない感じがして萎える。例え、性癖にマッチングしていても、精神的な部分への悪影響はどうしても拭いきれず、性癖よりも気持ちを優先してしまう。

一方で、そのDiscord内では、素敵な作品ですね、のように褒められてる。（AIをビジネスの道具としか考えておらず）社交辞令の人もいると思うが、ひとりひとりのプロフィール（主にX）をチェックしてみると、8割くらいは、そもそもChatGPTとかNano Banana触るだけの人たちで、（ローカル PCで作ったりはせず）単に生成AIで作ったエロコンテンツに性的な興奮を覚えるタイプの人なんだと分かった。

つまり、多分なんだけど、すでにAI コンテンツを受け入れてる人たちが結構いて、ビジネスできるレベルになってるんだと思う。

個人的には、根本的に技術が必要なこれまでの創作と違うんだから、数十万円の金払ってPC買って自分で作った方がいいだろ…とか、クラウド GPU借りてやりゃいいだろ…と思うんだが…それもできないような層が、格安で大量のエロコンテンツを買えるという意味で、一定の支持を得てるんだと思う。

まぁ、なんというか、色んな人がいるなぁと思った。

これまでも、ポケカの高額カードとか意味わからんものに価値が付くもんだなぁと思ってたから、そういう、俺には分からん世界がここにもあった。

と思ったよって話でした。

Permalink | 記事への反応(1) | 22:58

2025-09-05

■anond:20250905212937

「つまらない」？お前、ちょっと待て。それは世界がショボいんじゃなくて、お前の脳内クライアントが完全にレガシー化してるだけだ。現代はAIが自動生成するアート、量子コンピューティングの最新研究、NFTやメタバース内で無限に拡張される現実、リアルタイムで更新される情報のビッグデータ、無限ストリーミングのコンテンツ……全てクラウドに存在してる。なのにお前は「つまらない」？お前の受信端末が古くてGPUもCPUも焼き付き、パケットが全部ドロップしてる状態だろ。

楽しさってのは外部にあるんじゃない。感受性プロセッサでデコードして初めて体験されるデータだ。お前はそれを処理せずに「つまらない」と吐き捨てる。Netflix、YouTube、AI生成ゲーム、ブロックチェーンアート……宝の山は無限に存在するのに、端末が死んでたら単なるゼロとイチの塊にしか見えない。

しかも笑えるのは、そういうやつほど「俺はリアリスト」「世の中を俯瞰してる」とかドヤ顔。いや、俯瞰じゃなくて単なる未接続。API叩いてもないのに「データが無い」って言ってるのと同じだ。普通なら興味を持てる情報がキャッシュされるのに、「全部」って極論で切り捨てるのは、ただのI/O エラー。アルゴリズムじゃなく端末側のハード障害だ。

現実もメタバースも常に面白さをストリーミングしてる。でもお前の受信機は老朽化、感受性 GPUは焼き付き、アップデート拒否中。だから退屈に見えるだけ。つまらないのは外部じゃなく、お前のOSとハードウェアだ。そして残酷に言うと――つまらないのはお前自身。

再起動してパッチ当てろ。世界は面白さで溢れてるのに、体感できないのはお前のクライアントが死んでるからだ。クラウドは常に稼働してる。アップデート拒否の端末が不平を言うな。Life OSのログを見ろ、エラーコードは「お前自身」だ。

Permalink | 記事への反応(1) | 22:20

2025-09-03

■CatAIに反応しない理由を聞いてみた

12:00-13:00以外の23 時間/7日はトレーニングにあてるらしい。インプットの組み合わせ爆発に学習が追いつかないそう。

その一時間のみ人間のプロンプトによるフィードバックを受けつけ、イレギュラーな時間に回答を吐き出すと。

今のモデル、いまいちだよね。だから。

⸻

✅ ChatGPTのトレーニングに使われたもの（公式発表ベース）

1. インターネット上の公開データ

• ウェブページ（例：Wikipedia、ニュースサイト、フォーラムなど）

• 書籍、論文、コード（オープンソースのGitHubなど）

• その他、利用許諾のあるテキストデータ

2. ライセンスされたデータ

• OpenAIが第三者からライセンスを取得したテキストデータ

3. 人間によるフィードバック（RLHF）

• 「人間が良い返答を選ぶ」訓練データを元にした強化学習（Reinforcement Learning with Human Feedback）

⸻

🕐 トレーニング時間について

OpenAIは、トレーニングにかかった日数は公開していません。

しかし、以下の点からある程度推測できます：

• GPT-4などの大型モデルは、数週間〜数ヶ月にわたって大規模なGPU/TPUクラスタでトレーニングされます。

• トレーニングは 24 時間体制で実行されるのが一般的です。

• 数千〜数万枚のGPUを並列で動かす

⸻

💡 補足：トレーニングのフェーズ

1. 事前学習（Pretraining）

• 数兆語のテキストを使って、何が書かれそうかを予測するように学習。

• 膨大な計算資源（数百万ドル規模）が使われる。

2. 微調整（Finetuning）

• 人間が望むような出力を出すように小規模データで調整。

• RLHFなどもここに含まれる。

⸻

🔐 非公開の理由

• 商業的な競争上の理由（ライバル企業が真似しないように）

• 利用している具体的なデータやインフラ情報が極めて高価値であるため

⸻

まとめ

項目回答

使用データ公開データ、ライセンスデータ、人間のフィードバック

1日のトレーニング時間非公開（推定：24 時間体制）

総トレーニング期間数週間～数ヶ月

公開されているか一部のみ、詳細は非公開

Permalink | 記事への反応(0) | 21:56

■anond:20250903163539

最凶のキーボード発見。

https://www.makuake.com/project/ds-pixel-keyboard

本体にはCPU / GPU / スピーカーを内蔵し、動画やコンテンツの再生も可能。

10GBの内蔵ストレージを搭載しており、キーボード単体でも独立したデバイスとして機能します。

Permalink | 記事への反応(0) | 16:36

2025-08-30

■自動車各社クラウド 人材 比較

テスラの「Sr. Software Engineer, Full Stack - Tesla Cloud Platform（TCP）」の求人（https://www.tesla.com/careers/search/job/sr-software-engineer-full-stack-tesla-cloud-platform-249132）を起点に、自動車各社が同種人材を採用する“目的”の違いを整理した。日本勢はIT基盤やSRE運用の比重が高い一方、テスラは社内クラウド自体をプロダクトとして内製し、中国勢のNIOやXPengはAI インフラ（自動運転やロボティクス、エネルギー連携）に特化、ECARXはOEM向けの外販プラットフォームという立て付けである。

各社比較

会社	主要目的	What to Expect	What You’ll Do	What You’ll Bring	Compensation and Benefits
Tesla	社内クラウド（TCP）を“製品として”内製し、全社サービスの速度と統制を握る	TCPはテスラの内製クラウドであり、複数 DCにまたがる計算・ストレージ・ネットワーク・IDを提供し、開発者がセルフサービスで使える基盤をつくるチームである	コアAPIやサービスの設計実装、セルフプロビジョニングの自動化、可観測性、ReactやNextやTypeScriptによるダッシュボード	GoやReactやNextやTypeScript、Kubernetesや仮想化、CI/CD、分散システムの知見	年収133,440〜292,800 USDに加え、現金賞与と株式付与および福利厚生。提示額は勤務地、市場水準、職務関連の知識、スキル、経験など個別要因により異なる。本職の総合的な報酬パッケージには、提示される職位に応じて他の要素が含まれる場合がある。各種福利厚生制度の詳細は、内定時に案内される。
Woven by Toyota	製品直結サービスを“止めない”SRE運用（AreneやEnterprise AIやCity Platform）	ミッションクリティカル運用の信頼性最適化を担う	監視や可観測性やインシデント対応や運用自動化、マルチクラウド横断	SRE実務、Kubernetes、Terraformなどの基盤スキル	給与は多くが非公開。米拠点の類似シニアは$169K–$200Kの例あり。
Nissan	全社ITや開発のモダナイズと標準化（Platform EngineeringやDevEx）	社内開発者のクラウド活用を底上げする基盤を整える	CI/CD、セキュア環境の供給、教育や展開、オンプレとクラウドの統合運用	クラウドやコンテナ、CI/CD、セキュリティ設計	多くがレンジ非公開（地域により待遇差）
Honda（Drivemode含む）	製品直結のAWS基盤と開発者体験の高速化（DevEx）	モバイルやIVIやバックエンドの横断基盤を整える	AWS 設計運用、GitOps型プロビジョニング、CI/CD、観測やセキュリティの自動化	AWS、TerraformやCDK、Kubernetesなど	本体US求人はレンジ非開示が多い。Drivemodeはホンダ完全子会社（前提関係）
NIO	AI 学習や推論インフラの内製強化とエネルギー運用統合	自動運転やVLMやLLMなどのAI基盤を構築する	GPU 最適化、分散学習、データパイプライン整備	深層学習や分散処理、クラウド、最適化	米SJ 拠点で$163.5K–$212.4Kのレンジ例。
XPeng	Fuyao AI PlatformによるADやロボやコックピット向けAI基盤	社内共通のML プラットフォームを提供	データローダやデータセット管理、学習や推論スループット最適化	分散処理、ML プラットフォーム運用	クラウド米サンタクララ拠点の公募多数（給与は媒体や募集による）
ECARX（Geely系）	OEM向けに外販するクラウドやソフト製品（Cloudpeakなど）	車載 SoC からクラウドまでを束ねる外販スタック	製品機能開発や統合、導入支援、機能安全準拠	車載とクラウド統合、機能安全、顧客導入	ハイパーバイザなど直近レンジ情報は公開少なめ（事業広報は多数）

なお、関連するポストとして、SETI Park氏のポストを挙げる。

https://x.com/seti_park/status/1961629836054859810

「自動車メーカーがなぜクラウド専門人材を探すのか」に答える文脈で、2024/07公開のテスラ特許（US2024249571A1）を手がかりに、ロボタクシーやフリート運用の中核となるクラウド基盤が競争優位になり得る点を示唆している。

単なるストレージではなく、フリート運行やデータ連携を統合管理する“中核プラットフォーム”としての重要性が強調される。

上記はテスラのTCP 求人（セルフサービス IaaSやダッシュボード、プロビジョニング自動化の開発）という具体の採用と整合的である。

Permalink | 記事への反応(1) | 20:22

2025-08-28

■anond:20250828201032

3DESの暗号化キーが流出した場合、古いカードは金額を書き換えられる恐れがあるんじゃないのかな？

最近のGPU使えばかなり高速に解析できるし、キーの解析にチャレンジしてみる人も出てくるんかもしれないよね。

中身のデータ構造が分からなくても、Edyのデータのバックアップ取って、Edyで買い物して、バックアップデータを復元したら金額も元通りってなりそうな気がするんだけど、違うのかな。

見当違いのことを言ってたら教えて。

ニュースが出たって事は、様々な決済端末で古いカードを利用できなくする目処がたったのかな？

入退室システムは大丈夫なのかな。リーダーのファームウェア更新で対応できるとは思うけど。

3DESに対応している古い製品ほどやばいような気がするんだけど、そういうのはサポートも終わってそうだけど、現場では使われ続けてたりするしなあ。

大丈夫なのかな。

新しいカードやスマホのFelicaは3DESを使ってないから問題なく利用続けられるのはそりゃ当然だと思うんだけど、だからと言って問題がないわけじゃないと思うんだがどうよ？

Permalink | 記事への反応(1) | 22:54

2025-08-25

■anond:20250825231118

小説書いてるけど、ほとんどの人からしたらゴミだよ。

Gemini 2.5 Pro使ってるけど、内容自体は自分で考えなきゃ使いもんにならんし、文量や文体もピンと来ないし、人間味のないセリフばっかり。

結局、良くて俺が8割、2割がGeminiって感じ。

アイデアの創出もさせてみたけど、使いもんにならん。

毎日触って試行錯誤してるけど、校正以外の用途がない。

で、ローカルLLMも触ってみて、ファインチューニングとかチャレンジしたが、パソコンのスペックが足りないし、データセット用意するのも大変で諦めた。

すげぇ人は自分でデータセット用意して、クラウド GPUってのを使ってるみたいやね。というか、ほとんどの人はそう。

自分の小説をデータセットに使おうにも、1000とかじゃ足りないから無理やね。

Permalink | 記事への反応(1) | 23:23

2025-08-24

■anond:20250824184628

それは興味深いですね

そういう人たちはどうやって画像生成しているんですか？

ローカルに GPU があるマシンを持っている必要がありますか？

Permalink | 記事への反応(2) | 18:51

■anond:20250824134032

言ってることは立派だけど、実際にこういうデータが取れてます！ってわけでもないからなぁ。

gpuもcpuも使わんらしいから、そういうところからの開発っぽい。googleのTPUみたいなもんなのかな？知らんけど。

とにかく、何でもいいからデータを出せってこと。

Permalink | 記事への反応(0) | 14:01

2025-08-23

■anond:20250821132259

AMD Ryzen 7 7700 BOX 40,980円
ASRock B650 Pro RS WiFi (B650 AM5 ATX)　21,980円
Crucial CP2K16G60C36U5B (DDR5 PC5-48000 16GB 2枚組)　13,470円
よし、これで行ってみるか

うむ、動き増田！

しかしB550のマザボがあれば余ったパーツでそこそこの性能のPCが動くのにもったいない

あとPCケースとSSDとOSか

CPU：AMD Ryzen 7 3800X 8コア 3.9GHz CPU クーラー付き動く

メモリ：Crucial 16GB DDR4 3200 MTA16ATF2G64HZ-3G2J1 *2枚動く

GPU：GeForce GTX1660Ti 6GB 動く

電源：Antec NeoECO NE650 GOLD [650W/80PLUS Gold] 動く

マザボ：ASUS PRIME X570-PRO/CSM 故障

こういうのジモティでゆずればええんか？

Permalink | 記事への反応(1) | 00:50

2025-08-22

■dorawii@執筆依頼募集中

昨日一番肝心なファイルなのにURLとみなされる部分が多いことの関係で投稿できなかったのでそれを小分けにして書く。

小分けというか例のスパムの影響でNGワードに引っかかっていたようなのでそこだけ書き換えた。

suuportと書いていある部分は元のコードでは当然uが一つ少ないので利用するときはそうすること。

hatena_client.py

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager  # ← 追加
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.suupport.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.suupport import expected_conditions as EC
import time, json
from selenium.common.exceptions import TimeoutException

class HatenaClient:
    def __init__(self, username, password):
        self.username = username
        self.password = password
        self.driver = None

    def start_browser(self):
        options = Options()
        options.set_capability("goog:loggingPrefs", {"browser": "ALL"})
        options.add_argument("--headless=new")  # 開発中は消してよい
        options.add_argument("--disable-gpu")

        # ✅ webdriver-manager を使って ChromeDriver を自動取得・設定
        service = Service(ChromeDriverManager().install())
        self.driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)


    def login(self):
        self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
        print(self.driver.current_url)

        self.driver.get("https://www.hatena.ne.jp/login")
        time.sleep(2)
        self.driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys(self.username)
        self.driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys(self.password)
        self.driver.find_element(By.XPATH, "//button[contains(text(), 'ログイン')]").click()
        WebDriverWait(self.driver, 10).until(lambda d: "my" in d.current_url or "login" not in d.current_url)
        if "passkeys" in self.driver.current_url:
            self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my") 

        print(self.driver.current_url)
        print(self.driver.title)
        return "dorawii" in self.driver.current_url

    def add_bookmark(self, target_url):
        self.driver.get(f"https://b.hatena.ne.jp/{self.username}/add.confirm?url={target_url}")
        time.sleep(2)

        try:
            # コメントがあれば入力
            comment_box = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "textarea.bookmarkadd-comment-form")
            comment_box.clear()
            comment_box.send_keys("わしが書いた")

            # 登録ボタンを押す
            save_button = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.bookmarkadd-submit-btn")
            save_button.click()
            time.sleep(2)

            return True
        except Exception as e:
            print(f"Bookmark failed: {e}")
            return False
            
    def quit(self):
        self.driver.quit()

-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----
Hash: SHA512

https://anond.hatelabo.jp/20250822131958# 
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----

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SE26AQCkpJE4RdUbFIDIJjOunjFYRQ34zdS1cqV7IX277S7IPAEAshVE/rD8Ggcr
9UKo5yOY6GNrHGYJJtYTYkn3cySu6AA=
=E4vq
-----END PGP SIGNATURE-----