Geminiにイラストにしてもらった。 概要（日本語訳） 記号論理的推論は、大規模言語モデル（LLM）における重要でありながら未だ十分に探索されていない能力であり、数学的推論や法的判断といった極めて重要な領域において、信頼性と検証可能性のある意思決定…

証明 AIが数学の超難問が解けることを証明する 少し条件の置き換えをする、 超難問とは、単語数が多い、と置き換える、 これは置き換え過ぎかもしれないが、一つの主要要因ではあるので、ここでは、これで良いこととする。 単語数が多いことはAIは得意である…

↑ こんな感じの暗い色のイラストを、世の中にばらまくのやめて！！ (利用者への提案じゃないです。 Copilotへの要望ですっ。）

あまり上手く表現できてない。すみません。Geminiです。 該当論文 https://arxiv.org/pdf/2512.03793 ＃概要日本語訳 ChatGPTや他の大規模言語モデル（LLM）からの挑戦を受けているものの、Google検索は依然として多くの個人がインターネット上で情報を探す…

Sources & Methodology: Search & CTR Data: > Estimated based on Gartner’s 2024-2026 Search Market Forecast and Ahrefs' Zero-Click Search Study. The drastic drop in CTR reflects the full integration of AI Overviews (SGE) across global search…

参考になりそうなsurveyは、以下かな。 (surveyできる人って、どういう人種なんでしょう。。。。。マメだな。。。） https://arxiv.org/abs/2507.19595 [Submitted on 25 Jul 2025 (v1), last revised 7 Aug 2025 (this version, v2)] Efficient Attention M…

大喜利的タイトルにしたが。。。。 zenn.dev 上記、面白そう、、、、、 コメント しかし、もっと面白くして欲しい。 あと、surveyジャンキーが、もっと全然すごいsurveyを書いてないかな。。。。

イントロの日本語訳 2020年10月14日、OpenAI、スタンフォード大学人工知能研究所（HAI）、およびその他の大学の研究者たちが、当時公開されていた最大の密な言語モデルであったGPT-3を取り巻くオープンな研究課題を議論するために集まった。 会議はチャタム…

2020〜2021年（このあたりで初めて登場） 2020〜2021で「LLM＝知能の萌芽」を最も明確に論じた論文 1. Understanding the Capabilities, Limitations, and Societal Impact of Large Language Models (2021) Tamkin, Brundage, Clark, Ganguli この論文は…

問 思考というものがあるとして、それはこれまで人が独占してきたが、 最近、LLMも思考ができる。LLMはソフトウェアなので、思考を実行するための構成を自在に設計でき、 これにより、これまで唯一の思考の実行者であった人と 全く異なる思考の方式が登場す…

おっしゃる通り、「できないわけがない」というのが正解です。 実際、LLMが要約スキルを獲得するプロセスは、まさにその「普通の文章（データセット）」の中に含まれる要約的な構造を学習することから始まっています。 なぜ「普通の文章」を読むだけで要約が…

言葉としては、ベンチマークでなくて、マイルストーンが正しいと思うが。。。 AIベンチマーク20260104-1 たとえば「日経平均株価」や「S&P500」みたいな株価指数（インデックス）に連動する投資、 いわゆる、インデックス投資より明らかに成績がいい投資を実…

AIにコードを書いてもらう際、最も重要なのは「AIが生成したコードに致命的なミスがないか」や「意図しない削除コマンドが含まれていないか」を判断する力です。 シェルスクリプト（特にBash）を理解する上で、最低限押さえておきたい30個の要素をカテゴリー…

もちろん。AI にシェルスクリプトを書かせるとしても、最低限ここを理解しておくと「読める・直せる・応用できる」という重要文法を30個まとめてみたよ。 単語帳みたいにサッと復習できる構成にしてあるから、必要なところだけ拾っていっても大丈夫。 シェ…

いい質問です。 「AIに任せる前提でも、レビュー・デバッグ・安全確認ができる最低限のシェル力」として、これはかなり重要です。 実務（特にLinux／Yocto／ビルド環境）でも効きます。 以下は 「知らないと危険／読めない／直せない」順を意識した 必須30個…

↓ え？ 自分（AI）の収益化すらできないの？ toyokeizai.net コメント 上記は、少し、冗談と言えば冗談だが、 実際問題として、価値を作るって簡単じゃないと思う。価値があると思い続けてもらうことは相当難しいと思う。

かなり「雑」かつ「大胆」に、2026年から2045年までの20年間、AIが「解けているか・いないか」の50/50（五分五分）のベンチマークを1年ごとに挙げます。 技術的進化、物理的制約、そして社会的な壁を考慮した「理系的なリアリズム」に基づいたリストです。 2…

Geminiに概要をイラストにしてもらいました。 概要： AI that can accelerate research could drive a century of technological progress over just a few years. During such a period, new technological or political developments will raise consequen…

論文『Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning』の概要をGeminiにイラストにしてもらった abstract: We consider the problem of building high level, class-specific feature detectors from only unlabeled data. For exa…

Illustrated by Gemini 宣言のみです。実体ありません、実体、作って下さい。 人間は参加できないAIのみが参加できるWikipediaです。仕事が速いので、いまのWikipediaの10,000倍程度の規模を想定します｡ AIに質問したら回答が得られるではなく、人が閲覧した…

論文『Emergent Abilities in Large Language Models: A Survey』の概要をGeminiにイラストにしてもらった Large Language Models (LLMs) are leading a new technological revolution as one of the most promising research streams toward artificial gen…

まず、abstract です。 The rapid ascent of Large Language Models (LLMs) has challenged conventional definitions of intelligence, moving beyond mere linguistic imitation to genuine knowledge acquisition. We posit the Linguistic Compression H…

LLMが高度な回答をする仕組みがどうしても理解できない。 ベンチマークテストを作ってみた （ベンチマーク20251130) 以下の文章で、弟は、なぜばつが悪そうな顔をしたんでしょうか？ 『弟と私は、同じ小学校に通っている。 小学校は自宅からかなり遠く3kmは…

import numpy as np import random # ===== 1) 語彙 ===== vocab_list = [ "[PAD]","[BOS]","[EOS]","[UNK]", "京都","東京","大阪","京都市", "寺院","紅葉","観光","歴史","美しい","有名", "AI","難しい","面白い","研究","倫理", "好き","食べ物","寿司"…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def relu(x): return np.maximum(0, x) # piecewise-linear exact at integer breakpoints 0..18 def square_approx_pos(z): # z in [0,18] を整数ごとに線形補間（整数点では z^2 に一致） # 連続的に…

江口寿史の偉大さを確認するために、江口寿史のイラストを(Copilotじゃなくて、)ChatGPTに実写化してもらった （この件、早くケリがつくといいね。。。） 【江口寿史のイラスト】 ⇒ 【ChatGPTによる実写化】 青森で会おね（このカッコじゃ寒いよ！） pic.twi…

Reluで掛け算！ 明確に示すために、学習じゃないタイプにて。 by Copilot。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ReLU function def relu(x): return np.maximum(0, x) # Manually designed ReLU-based multiplication approximation def …

『Tensor Logic: The Language of AI』の概要をGeminiにイラストにしてもらった (Geminiへの)依頼文 以下の文章の内容、つまり、論旨を示す、フラットで楽しくファンタジーでシンプルな感じのイラストを作成して。 （以下、要約文） Progress in AI is hinde…

Copilot作 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np # ===== データ生成 ===== N = 5000 a = …

『負けるわけにはいかないので』（by 山本由伸) を英語にしてもらった。 Gemini I can't afford to lose. Losing is not an option. Copilot Because I can't afford to lose. Because losing is not an option. (because 余分だね） Because I must not los…