コードを書かせるためのプロンプトを、コードで書けるわけですね

私はまだLLMを、高度なGoogleや親切なStack Overflowのようなものとして使っている段階ですが、もっとうまく活用する方法があるのか考えてみる必要がありそうです。
私としては、どう作るかももちろん重要ですが、なぜ動くのかをAIと一緒に考えることも重要な気がします。昔の技術文書や標準のようなものを探すときには、LLMが役に立ちます。

今回の発表で最大の進展はC1モデムのようですが、動画ではあまり自慢していませんね。
Appleは5Gモデムの開発にものすごく苦労して、お金もたくさんかかったはずなのに。

推論モデルは、きちんと使えばものすごいです……。自分でテストケースを作って回し、最適化手法を提案して組み込んだりして、本当に大騒ぎになるほどでした

本当にこれは…違うんだけど…

価格…はぁ…

MagSafeもなく、GPUコアも1つ減っていて、この価格でノッチまで……？

うう…為替のせいなのか、価格がものすごく上がった感じが…

ある日、AIにリーマン予想を解いてみろと言ったとき、1日くらい悩んだ末にぴたりと解答を出してきたら大騒ぎになりそうですね

私の場合、分からないことを検索して学ぶ方法が完全にひっくり返りましたし、コーディングすることだけでなく、プロジェクトの技術的な方向性を定める方法そのものが、6か月前とはまったく違う速度とやり方になっています。生産性の向上は言うまでもありません。

ほんの1年前までは、周りでAI生成コードを盲信する人を見ると頭の中にクエスチョンマークが200個くらい浮かんでいた私にとっても、最近の変化は本当に衝撃的です。
逆に言えば、AIに比べればスマートフォンこそ、ただ電話機にウェブブラウザをくっつけただけで、大したものでもないのではないでしょうか？

実際に使ってみると、ある種の占い師のように感じることは確かにありますね。
たまたま良い結果が出た人は驚いてあちこちで宣伝し、多くの不満足な、あるいは完全に間違った答えを受け取った人は、まあまだその程度だよねと思ってそのまま流してしまう、という…。

Signals は Gartner hype cycle の Trough of disillusionment に向かっているように思えますね 🤔 ユースケースが徐々に定まっていくにつれて、評価も改善していくのではないかと思います

あっ、有料なんですね

学部生のとき、8086ボードを手ではんだ付けして作り、数字キーパッドとテキストLCDをつないで、8086アセンブリで電卓（四則演算だけをするもの）まで作る授業がありました。
ボードを作って、キーパッドとLCDまで接続して動かすところまではできましたが、電卓は作れませんでした。
そのときは自分にはソフトウェアの才能がないのだと思ってハードウェアエンジニアとして就職したのですが、どういうわけか今はソフトウェア開発をしています。
電卓、本当に難しかったです。

韓国語もよく対応しています。少し不自然ではありますが。

kokoroプロジェクトの過去の記録を見ると、たしかに韓国語の音声があったのですが、Discord側の議論を見る限り、韓国のAIHubの海外データ持ち出し禁止条項のため、配布には苦労している状況のようです……

うわ、前回のあの件がどんどん転がっていきますね（泣）;;

本のおすすめありがとうございます

地図上のランキングというのは、本当にまだまだ挑戦しがいのある領域のように思います。正直、少し戸惑うほどです。最近海外で Google Maps を使ってみたのですが、自分が求めるレベルの精度で飲食店の検索条件を絞り込むのが難しかったです。自分の求める雰囲気やトーンのレビューを見せてくれるなんて、夢のまた夢のように感じました。地図を作るすべての業界の皆さん、頑張ってください！！

韓国企業でも使用制限しないのでしょうか？