専攻者として井の中の蛙かもしれませんが、個人的にはあまりにも拡大解釈しすぎているように感じます。パーセプトロン同士はつながっていますが、MLP層で人間のニューロンのように局所的な役割特性を帯びることはできません。なぜなら人間のそれは活性化に対する時間的特性によって役割が決まるのに対し、現在の人工ニューラルネットワークはそのような形では動作していないからです。

海外ドラマを見ている感じですね。

ところで、Appleはどこへ行ったのでしょうか？

push と poll の違いではないでしょうか。モデルやサービスごとに function calling するより、MCP の仕様をホスティングしてエージェントが poll していく方式のほうが、3rd party にとっては便利な気がします

Dockerのビルド中にメモリエラーが発生したとき、そもそもなぜそれほど多くのメモリが使われたのかを問い直すのではなく、メモリ設定を増やしていた
-> これは……すでに無数の事例でそうしてきたから。
-> 今のAIは、過去の私たちだ

あのときのスプートニク・ショックを受けた時代みたいですね

AI生物学というと、AIが今や私たちの社会で一つの軸を担う、存在感のあるものとして認識され始めている気がします

AIの発展は、すなわち二極化ですよね。

ベーシックインカム政策の実現可能性を考えると、
おそらく近いうちに、恐ろしいほど階層間の不均衡がさらに深刻化するでしょう。

競合他社で働いているという理由だけで、その文章が伝えようとしている情報の客観性が欠けていると主張するのは人格攻撃です。著者の背景や利害関係を省いて読んでも、おかしな文章でしょうか？ 私は有益な情報だと思います。

以前のClaudeのゴールデンゲートブリッジ版もそうでしたし、この方面の研究をたくさん進めてくれていていいですね

https://ja.news.hada.io/topic?id=14977

1+1=2 を数学で解けるのに、わざわざ AI で解く理由が……

人間が読むボイラープレートや追うべきコード文脈を減らすという点では、GCにも意味があるのではないでしょうか。
コードを読む必要すらなくなると予測しているのなら、それはまた別かもしれませんね。
元のコメントもぼかし処理されているのを見ると、あまり共感は得られていないようです。

筆者はNetlify所属で、自らVercelの直接的な競合相手だと言っています。これは少し客観性に欠けるように見えますね。

Hacker News の意見にある Tesla の情報は、マーク・ローバーの実験動画によるもののようですが、

ロボタクシーで使われている FSD ですらなく、旧型の Auto Pilot で実験して物議を醸している内容を持ってきた意見のようですね。

メモリの割り当てと解放の時点をコンパイル時に計算できるなら、参照カウントを取り除けるのではありませんか？ Hacker News の元コメントの投稿者は、メモリ再利用の問題を理解していないように見えます。

今では生成AIがコードを書けるようになったのに、ガベージコレクタが依然として必要なのか気になります。
> 示唆的ですね……

あっ… これは後で修正します。

では、<selectlist> は不要になるのでしょうか？

Show GN: キャラクター設定バトル/ランキングWebゲーム

余談ですが、Slackボットではタイトルの <select> が表示されないですね（笑）

昨日見たときは気づかなかったけど、Microsoftなんですね……使ってみよう