dog食...

dogfooding は独占ではなく、ドッグプディングと捉えたほうがよさそうです。

最悪ですね……。韓国でも似たようなものがありそうですよね……？

自分は最近Codexをメインで使っているんですが、いくつか別のものを試そうと思ってClaude Codeを回してみたら…
トークン消費量がなんだかやたら速くなった気がしませんか -.-？ 大したことのないコードだったのに、かなり驚きました。

より安全に動作できるツールがさらに追加されていく形で発展していくと、とても良いと思います

「AIエージェント向けバックエンド」という時宜にかなったポジショニングはいいですね。フルスタック開発全体をエージェントにやらせるとトークンの無駄が大きいでしょうし、多少は速くなりそうです。

ただ、問題は……これが果たしてSupabase MCPより優れているのか？ という点ですね。エージェント向け自動化がどこまで発展できるかが鍵のようです

ブラウザでサポートする機能やセキュリティ要件が非常に増えたせいで、現代のブラウザはほとんど単独のOSと言っても差し支えないと思います。
それでもメモリを食いすぎるのはひどいと思います

ああ、何かニュースや情報かなと思って読んだのですが、内容がちょっと変だったので広告なのかと思ってコメントしたところ、真面目に返信してくださってありがとうございます。

いいですね。フロントエンドやデザインをされる方は、こういうものをあらかじめ作っておいてから始めるんですね

「勝率」が核心ですね。
単に次の単語を予測するだけでは、使いものになる文章どころか、コーディングや数学もまともにできません。
こうした手法は60〜70年代に登場したものです。

（厳密には単語ですらないですが）

そういう面もあると思います。
ただ、モデル自体は結局のところ入出力関数にすぎませんから。
適切なハーネスとエージェントループが与えられるという前提なら、モデルが目標を達成する、という言い方は成り立つように思います。

原文でAIが専門性のすべてを代替できると主張したことはありません。私もそうは思っていません…

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gpt 3：次の単語予測 -> 正しい
gpt 3以降のトランスフォーマーベースのモデル：次の単語予測 -> 正しい。
AlphaGo、AlphaZero、MuZero、...：次の手予測 -> 正しい。
（特定の）目標を達成するモデル -> 正しい。

話の中で間違ったことはありません

専門性のすべてが代替可能というわけではないのでは？ 造語の過程からしておかしいです。

混乱しています。冗談なのか、それとも私の知らない新しい手法や技術が出てきたのでしょうか??

AlphaGoも、最も勝率が高いと計算される次の一手を予測しているだけではないのでしょうか?????

「次のトークン予測」は実装レベルの説明としては正確ですが、モデルの能力や目的を説明する方法としては不完全だ、と整理できますか？

それなら、もっと予測が上手なモデルというところで折り合いをつければよさそうですね 😄

うーん……もしかすると、私の意図とは違って文章が伝わってしまったのかもしれないと思っています。もしこの文章から、LLMの技術的価値を貶めているように感じられたのであれば、お詫びします。

ただ、この文章の意図は、誇張された包装や神秘化を取り除いて冷静に見よう、ということでした。なので個人的には、「目標を達成するモデル」と表現すると神秘化されているように感じます。結局、一般的なソフトウェアであれモデルであれ、何らかの「目標」を達成するためのものでもありますから。

ですので、個人的な疑問も込めて、あなたがおっしゃった表現のほうがより技術的に正確なのか、あらためてお伺いしたいです。