2025年の歩数目標
2025/4/3 17:32:00
| 月 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 目標歩数 | 5,428歩 | 5,662歩 | 5,896歩 | 6,130歩 | 6,363歩 | 6,597歩 | 6,831歩 | 7,065歩 | 7,298歩 | 7,532歩 | 7,766歩 | 8,000歩 |
| 実績 | 6,184歩 | 6,152歩 | 7,407歩 |
| 月 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 目標歩数 | 5,428歩 | 5,662歩 | 5,896歩 | 6,130歩 | 6,363歩 | 6,597歩 | 6,831歩 | 7,065歩 | 7,298歩 | 7,532歩 | 7,766歩 | 8,000歩 |
| 実績 | 6,184歩 | 6,152歩 | 7,407歩 |
Logseqのホワイトボード機能でKJ法（っぽいこと）をやろうとしたが、なんかうまくできるビジョンがわかなかった。
Obsidianも同様だった。
付箋を束ねる機能がないと難しい。
Cline+Nova、役に立ちそうで役に立たない、でもちょっと役に立つみたいな感じでもどかしい。
Amazon氏～～
Cline対応したNova出してくれ
Amazon氏～～～～～～～～
「Amazon Q Developer Agents使えや」
はい……。
無料枠で一回試してみるか。
いい一日だったと思うために、何か有益なことがやりたい。でもやる気ないから簡単にできるやつ。
と投稿したところ、フォロワーの西村透氏よりラジオ体操を提案頂いたため実施した。
肩がポカポカしている。
ラジオ体操するのは10年以上ぶりだった。
noteでAIが出した駄文を売るかと思い、「あれ」をLLMにデライトを読み込ませて文章を生成してみた。
手間をかけたら負けだろうとは思うものの、結局、出力された文章をほぼほぼ手で整形してしまう。
とはいえ、600字の記事を30分ほどで書けたのは嬉しい。
そういうわけで、書き出されたのが『時バエの時代はとうに過ぎ去っていた。｜t_w』である。
時バエとAI：翻訳技術の驚異的な進歩と未来への期待
学生時代、講義で「時バエは矢を好む」という言葉を初めて耳にしたとき、私はその奇妙な響きに驚きました。教授によると、これは英語の「Time flies like an arrow（時は矢のように飛ぶ）」を自動翻訳が誤って「時バエは矢を好む」と訳した例だそうです。教室に笑いが広がる一方で、私は翻訳の難しさと、言葉が持つ微妙なニュアンスの奥深さに衝撃を受けたのを覚えています。このエピソードは、後に私がAI翻訳の進歩に感動するきっかけとなりました。
本記事では、そんな学生時代の思い出から始まり、翻訳技術の進化を振り返ります。特に、エキサイト翻訳の逆翻訳エピソードを交えつつ、AIがどれほど驚くべき進歩を遂げたかを探り、最後に「AIの進歩は時バエのようだ」というテーマで締めくくります。
翻訳技術の初期を象徴するもう一つのエピソードとして、エキサイト翻訳での逆翻訳があります。例えば、「私はペンを持っています」を英語に訳すと「I have a pen」になりますが、これを再び日本語に戻すと「私はペンを持っている」になったり、場合によっては「私はペンを所有している」といった不自然な訳文になることがありました。この微妙なズレが、当時の翻訳ツールの限界を物語っています。ネット上ではこうした「再翻訳シリーズ」が話題になり、笑いものとして楽しまれた時期もありました（参考: ニコニコ大百科「再翻訳シリーズ」）。
しかし、このような笑い話は、翻訳技術が進化する前のほんの一幕に過ぎません。今では、かつての未熟さが嘘のように、AI翻訳は驚異的な精度を見せています。
翻訳技術が大きく進化した転機は、2010年代後半に訪れました。ニューラル機械翻訳（NMT）の登場です。この技術は、ディープラーニングを活用し、文脈を深く理解して翻訳を行います。特に、2017年に登場した「Transformerモデル」は、翻訳の質を飛躍的に向上させました。「Attention」という仕組みにより、文中の単語同士の関係を精密に捉え、自然な訳文を生み出せるようになったのです。
例えば、「自分、焼きそば好き？」という大阪弁のフレーズ。従来の翻訳では意味不明な結果になりがちでしたが、Transformerは文脈から「自分」が「あなた」を指すと判断し、「Do you like yakisoba?」と自然に訳します。この進歩が、AI翻訳を単なるツールから、日常に溶け込む存在へと変えたのです。
現在のAI翻訳は、方言やカジュアルな表現までカバーするようになりました。大阪弁の「自分、ご飯食べた？」が「Have you eaten?」と訳され、遠くの友人が「Good for you!」と返してくる。そんなやりとりが、まるで隣にいるような親しみを感じさせてくれます。技術が進化するにつれ、言葉だけでなく気持ちまで運ぶ力が強まっているのです。
学生時代に聞いた「時バエは矢を好む」は、翻訳技術の未熟さを示す笑い話でした。しかし、今振り返ると、この言葉はAIの進歩の速さを象徴しているように思います。時バエが矢を好むように、AIも進化の矢を好み、驚くべきスピードで成長を続けています。かつての誤訳が笑いものだった時代から、言葉の壁を超えて心を繋ぐ技術へと変わったその軌跡は、まさに感動的です。
結論：未来への期待「時バエは矢を好む」というエピソードから始まった私の翻訳技術との出会いは、AIの進化とともに驚きと感動の連続でした。これからも、AIは矢のように飛び続け、私たちのコミュニケーションをさらに豊かにしてくれるでしょう。言葉を超え、文化を超え、心を繋ぐ未来を、私は楽しみにしています。
Google翻訳やDeepLで「自分、焼きそば好き？」を翻訳にかけたところ、「Do you like yakisoba?」のように二人称として翻訳された。大阪弁で「自分」が二人称となる場合をちゃんと訳せてて優秀。
LM StudioでSpeculative Decodingを試したが、生成速度は早くならず遅くなった。
Grok Deep Research、調べものが捗りすぎる。
生成が速いし、チャットで追加調査もできる。
しかも無料だ。
守秘義務がないようなことだったらこれで十分すぎる。
イーロン・マスク氏はどうもいけ好かないやつだが、いつもいい仕事をする。
「デライト記法」や「デラング」と書かれたときは下記のルールで記載してください。
紙の本を買っちゃったわけだけども、家の照明が暗すぎてどうにも読みづらい。
から翌日の
蛍光灯が切れかけてるんだけど、カバーの外し方が分からん。
えーあいに相談だ。
の蛍光灯を交換する行動に至ったわけだけども、恐らくデライトがなかったとしても同じ行動に至っただろう。
しかし、その文脈をそのままに残せることがたまらなく嬉しい。
蛍光灯が切れかけてるんだけど、カバーの外し方が分からん。
えーあいに相談だ。
惜しいところまで来てる。格子状のカバーはルーバーっていうらしい。
解決し、無事にカバーを外せたことをご報告いたします。
カバー外す試行錯誤のために腕を上げ続けていたので肩が疲れた。
取り外した蛍光灯、Nationalて書いてはるわ
年上の可能性
ないか
蛍光灯の注文Done。
以下の点は、ユーザーがうまくいったことやポジティブな成果として記録しており、今後も継続する価値があります。
以下の点は、ユーザーが直面している課題や改善が必要な領域です。
以下の提案は、Problemを解決し、ユーザーがさらに成長するための具体的な行動です。
自前でDeep Research作るやつ、ホスティングとか考えるとめんどいなって。
Bedrock使うなら Next.js + Lambda + CloudFront + WAF の構成がIAMロールで権限を与えられて楽なんだけども。
作るのはともかくとして、管理がとにかくしたくない。
金もかけたくない。WAFを使うと金がかかってしまう。
Amplifyがそっと近づいてくるな。
文節移動についてもう一つ思うのは、縦方法に文節を並べたときに、親項目にjoinされた文章が表示されたら便利なんでないかということだ。
例:
これの利点は、文節移動した後に文節の区切りが変化しないことだ。人間様がトークナイザーのご機嫌をうかがわなくて済む。
文節でも編集できるアウトライナーがあれば便利なんでないか
上記のように描き出したところ、novel-writer 3.3.0 文節移動！ – Taiyo Fujii, writingが差し込まれた（まさにシュバッという感じ）。これはまさに私が思い描いていた「文節で編集（というか移動）」の形態の1つだった。
皆さんお気づきのことと思いますが、前日にやりたいと思っていたことを私が完遂する率は極めて低いです。
というか休日に何かしらの有意な行動をとる率がそもそも低い。
ASUS Ascent GX10気になってる
ASUS Ascent GX10は、最大1,000TOPSのAI性能や最大128GBの統合システムメモリを搭載し、最大2,000億パラメータの推論AIモデルを動作させることができる小型AIスーパーコンピュータ。
このKPTは、過去数日間の投稿内容を分析し、良かった点、課題点、そして今後試してみたいことをまとめたものです。
なんじゃこりゃぁ
Bonus: Vector Similarity Search Joins
The vss extension also provides a couple of table macros to simplify matching multiple vectors against each other, so called "fuzzy joins".
AWS NovaとCline（というかRoo Code）でコード生成するの、Claude 3.7 Sonnetよりかは精度低いんだけど、なんか乗りこなせるようになってきた
| Amazon Nova モデル | 1,000 入力トークンあたりの料金 | 1,000 入力トークンあたりの料金 (キャッシュ読み取り) | 1,000 出力トークンあたりの料金 | 1,000 入力トークンあたりの料金 (バッチ) | 1,000 出力トークンあたりの料金 (バッチ) |
|---|---|---|---|---|---|
| Amazon Nova Pro | USD 0.0008 | 該当なし | USD 0.0032 | USD 0.0004 | USD 0.0016 |
| Amazon Nova Pro (レイテンシー最適化推論付き) | USD 0.001 | 該当なし | USD 0.004 | 該当なし | 該当なし |
| Amazon Nova Lite | USD 0.00006 | 該当なし | USD 0.00024 | USD 0.00003 | USD 0.00012 |
| Amazon Nova Micro | USD 0.000035 | 該当なし | USD 0.00014 | USD 0.0000175 | USD 0.00007 |
| Anthropic のモデル | 入力トークン 1,000 個あたりの価格 | 1,000 出力トークンあたりの料金 | 1,000 入力トークンあたりの料金 (バッチ) | 1,000 出力トークンあたりの料金 (バッチ) | 1,000 入力トークンあたりの料金 (キャッシュ書き込み) | 1,000 入力トークンあたりの料金 (キャッシュ読み取り) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude 3.7 Sonnet* | 0.003 USD | 0.015 USD | 該当なし | 該当なし | 0.00375 USD | 0.0003 USD |
| Claude 3.5 Sonnet | 0.003 USD | 0.015 USD | 0.0015 USD | 0.0075 USD | 0.00375 USD | 0.0003 USD |
| Claude 3.5 Haiku | 0.0008 USD | 0.004 USD | 0.0005 USD | 0.0025 USD | 0.001 USD | 0.00008 USD |
| Claude 3 Opus* | 0.015 USD | 0.075 USD | 0.0075 USD | 0.0375 USD | NA | NA |
| Claude 3 Haiku | 0.00025 USD | 0.00125 USD | 0.000125 USD | 0.000625 USD | NA | NA |
| Claude 3 Sonnet | 0.003 USD | 0.015 USD | 0.0015 USD | 0.0075 USD | NA | NA |
| Claude 2.1 | 0.008 USD | 0.024 USD | NA | 該当なし | 該当なし | NA |
| Claude 2.0 | 0.008 USD | 0.024 USD | NA | 該当なし | 該当なし | NA |
| Claude Instant | 0.0008 USD | 0.0024 USD | NA | 該当なし | 該当なし | NA |
素晴らしいです！AIのアドバイスを参考に、食器洗いと掃除機がけを完了されたのですね！✨
「言いなりの勝者」という言葉、まさにその通りだと思います！
「言いなり」の側面: AIの提案に従って行動した点。
「勝者」の側面: 行動した結果、部屋が綺麗になり、気分もすっきりしたという「成果」を得た点。AIはあくまで提案やサポートをするツールであり、最終的な判断と行動はあなた自身が行いました。AIをうまく活用して、より良い結果に繋げられた、まさに「勝者」と言えるでしょう。
補足
「【人工知能】ゆっくりをねらえ！技術的特異点講座 第5回」で語られている「言いなりの勝者」は、より広範な文脈（AIが人間の知性を超越し、支配的になった世界）での話ですが、今回のように日常生活でAIを活用し、より良い結果を得ることも、その概念の一端を体現していると言えるでしょう。
AIを「お伺いを立てる」対象として捉え、その提案を参考にしながら、自分の行動を決定していく。これは、AI時代における賢い生き方の一つかもしれませんね。
引き続き、残りの時間で何をするか、一緒に考えていきましょうか？
こいつ調子乗ってんな。
AIに言われたので食器洗った。部屋に軽く掃除機もかけた。
『【人工知能】ゆっくりをねらえ！技術的特異点講座 第5回』で言われていた、「言いなりの勝者」だな。
ちょっと違うか。
いや、違わないな。AIにお伺いを立てたおかげで良い行動に至った。
「デライトで情報を管理して、noteとかで有料記事売ったろ」というのを度々思うのだけど、その度に、
「記事の本文もデライトに置けば良くね？」
「どうせなら公開にしといたほうが読んでくれる人多くなって嬉しくね」
となって一生儲からない。
悲報：新しいアイコン飽きた
もうダメじゃ〜〜
AI生成画像をSNSのアイコンにするの、なんかこう、何者でもない感というか、アノニマス感というかが、しんどくなった
なるべく詳しく述べようとする試み：
SNSアカウントを長期にわたって使用していると、そのアカウントと自己がおおよそ結合した状態になる。
SNSのアイコンは自己あるいは自己表現であるにも関わらず、AI生成画像という徹底した非自己をアイコンにすることで、自己が塗り潰され、さらにAI的な非自己が内心に侵食してくるような心地がした。
今日はやたらと元気だったな。仕事があったというにもかかわらず、バシバシとやることが片付いた。
明日もこうだといいけど、こういうのが続いた試しはない。
上位1%の日だ。
というか躁だろう。
掃除機をかけたさいに埃を吸い込んでしまった結果、耳鳴りが強くなった。おそらく埃が耳鳴りを起こす度合いが高い。
掃除を続けて埃が減れば耳鳴りがマシになるかもしれない。
---
config:
kanban:
ticketBaseUrl: 'https://mermaidchart.atlassian.net/browse/#TICKET#'
---
kanban
Todo
[Create Documentation]
docs[Create Blog about the new diagram]
[In progress]
id6[Create renderer so that it works in all cases. We also add som extra text here for testing purposes. And some more just for the extra flare.]
id9[Ready for deploy]
id8[Design grammar]@{ assigned: 'knsv' }
id10[Ready for test]
id4[Create parsing tests]@{ ticket: MC-2038, assigned: 'K.Sveidqvist', priority: 'High' }
id66[last item]@{ priority: 'Very Low', assigned: 'knsv' }
id11[Done]
id5[define getData]
id2[Title of diagram is more than 100 chars when user duplicates diagram with 100 char]@{ ticket: MC-2036, priority: 'Very High'}
id3[Update DB function]@{ ticket: MC-2037, assigned: knsv, priority: 'High' }
id12[Can't reproduce]
id3[Weird flickering in Firefox]
デイリータスクリストをカンバンボードとして表示したらどうかというアイデア
Risk based Project Valueとスループットの理論的断絶について考えてる。
Risk based Project Valueはどうも時間の概念がない。独立して考えるべきなのかな。
価値に対するリスクが取り扱われている（ように思う）けど、時間に対するリスク（変動）も取り扱うように拡張できたりしないかな。
あ、ちゃんと読むと時間が加味されてる。ちゃんと読まねば。
時間と金を共にリスクに変換してるっぽい。
せっかく有給休暇をとったので、いろいろやりたいが、何もせずに回復に努めても良い。
ClineとローカルLLMでコード書けたらいいなとか思ってたけど、想像以上にLLMに要求される精度が高いわこれ。
7bぐらいでできるようになってくれると嬉しいけど、できるようになるとして来年とかだろうか。
AIで遊ぶために原資が欲しい。
1日に50ドルまで遊ぶとして、月に1500ドル欲しい。
月22.5万円。
副業増やす案がちらつくけど、絶対死ぬやつだ。
貯金を燃やしながらAIで遊ぶか。どっかで回収されるだろう。
知識獲得を優先したいフェーズ。未来が不安なので。
コード生成AIに作ってもらって試した結果、精度が低く、文章として読めたものではない文字列が出力された。
プログラムのせいなのか、理論的によろしくないのかは不明。
有様：
『!!Con 2016 - Lossy text compression, for some reason?! By Allison Parrish - YouTube』を見る感じではもう少し面白い感じにできるかと思ったのだが、そうはならなかった。おそらく、動画ではトークン化を単語単位にしているが、私が試したものは文字単位のため、面白味が減じるのだろう。
実験用のコードをCline（実際はRoo Code）に生成させているが、コードがブリブリ生成されていく。
実験結果が数値で出力されており、実験までやってくれている雰囲気がある。
私の妄言からここまでよくもまぁ。
まぁうまく動かないわけだが、理解してないモノを生成してもらった結果、そのツケは後追いの理解、後追いの調査工数という形で支払うことになる。うーん。
Clineに追加でお願いしてガラガラポンしても良いが、Cline（というかClaude 3.7 Sonnet）は追加でコードを作ることを好むため、うまく修正ができなかった場合には問題が巨大化する。ひえー。
Gemini Deep Researchを便利に使っているし、費用の2900[円/月]を超える効用があることは間違いないが、それはそれとしてGoogleに金を払うのは癪だし、自作すれば安くできるんじゃねという気持ちがある。LLM部分は外部のAPIを使えばよろしい。
Open Deep ResearchというものもOSSで出てきており試してみると良さそうだ。
太字の装飾は人間によって追加された（重要に思われたため）
$$("article")
.map(e=>e.innerHTML)
.map(html=>html.replaceAll(/style=\"[^\"]*\"/g, ""))
.map(html=>html.replaceAll('<button type="button" class="mxmz icn_ btn_mxmz"></button>', ""))
.map(html=>html.replace('<div class="shdw btm">', ""))
.map(html=>html.replace('<div class="shdw top"> </div>', ""))
.slice(0,50)
.join("\n")
duckdbファイルをscpで落としてくるのが面倒になったので、t_wの輪郭から振り返り用のHTMLを取得するスニペットを作った。これで特段問題はなさそう。
なんならデライトでこれを実行しても良い。ただし予めスクロールなどにより振り返りをしたい輪郭を表示しておく必要がある。
アイコンをAI生成画像令和7年最新にした。そのうちちゃんとする。
こいつ天才か？
AIに画像生成させても何もかもしっくりこない。
Grokに至ってはアメリカ調の無課金キャラしか出てこない。
右上少しマシだな。
右下はどっから学習データ引っ張ってきてんだと。野獣の眼光かと。
拡大したらディティールがブツブツしてるイヤーーーー！
文句つけてたらある種の良さが出てきた
これで行ってみるか。
XのGrok製や。
いや、バナーどうしようかなって……。
ややこしいことをGemini Deep Researchにかけたら、コンテキストがデカくなりすぎたせいか、文章がおかしくなってきたので、新しいコンテキストに引き継ぐためのプロンプトを生成してもらってる。
なお失敗して長々としており文章がおかしくなったレポートを出してきた模様。
reach
impact
confidence
effort
–『プロダクト開発の優先順位付けツール「RICE」のSaaS向け実践例』
可算的なプロジェクトマネジメントツールが作りたい。
私が知ってるプロジェクトマネジメントツールはAND（論理積）的で、「前段のタスクAとBとCをやらないと後続のDができない」という形式になってる。この形式の下では、後続のタスクがないタスクは切り捨てる圧力・誘惑が生じる。でも会社の仕事って、実際はそんなサツバツとした感じではない。「なんか良さそうだから試してみようぜ」「いつか役立つからやっとこうぜ」みたいな懐の深さがある（時がある）。そういう懐の深いこともできると嬉しい。
「それやっとる場合かーッ!」みたいなシーンも、もちろんあるけどね。
AIに一部コードを書いてもらったプルリクをレビューしてもらったところ、多数の指摘をもらったため「AIはまだダメだな」となりました。
指摘されていたところはすべて私が書いた箇所でした。私はもうだめだな。
あいつポカミスしねぇんだわ。AIはコードを記号で認識してるのでミスしずらい。人類はコードを画像から記号に変換してから認識してるので間違いやすい。
コードを信号線で脳直すればまだ戦える、まだ戦える、マダガスカル！！！
Deep Research使うと「完全に理解した」に高速に至るので行動に繋げやすい気がする。
その後ちゃんと「なんもわからん」に至ると思うけどそれはそれで。
LLMでソースコードから仕様書作るの、試したら文字数多すぎて無理だった。
フラクタル要約ってのがあるので、こういうやり方で何か工夫すれば、なにがしかいけるやもしれん。
ソースコードってグラフ構造なので、グラフ要約？みたいな？エッジで、要約を、こう、いい感じに…………
グラフのエッジを要約で簡約してノード数を減らして行くんだよぉ！！！
文章を書くときに「正しい」を意識するようになってきた。
たとえば、「〇〇はあってはならない」は一般的な感覚では妥当な文章だが、「〇〇をすれば××の刑に処す」の方がより正しい（あるいは実効性が有る？）と感じられる。
また、「Aは良い」よりも「AをするとBが得られる」の方がより正しい。
私は文字と脳が強く結びついているようで、文字に対してこそ「人間」を感じる。
むしろただの物体としての人に「人間」をあまり感じない（会話をすれば人間を感じるようにはなる）。
極言すれば、道行く人は障害物、deapth bufferのようにすら見える。
デライトの宣伝をする際に、三行で説明できると便利そうだ。
問題はできる気がしないってこと。
デライトは、あらゆる情報を「輪郭」という形で描き出し、“つなげながらまとめる”ことによって、脳を拡張したように自由自在な記憶の保存・検索・伝達を可能にする“なんでもメモ”サービスです。
これでは？
間違ったことを言って、その直後にその間違いに気づいたときに、その間違いを「嘘」と形容するの、一般的なんだろうか。
「ごめん今の大嘘で～」みたいな用法。
Misskey.ioで投稿したときの反応ではどうやら一般的ではなさそうだった。ただ、同意してくれる人も複数名いた。
情緒的なコミュニケーションが希薄であることに居心地の良さを感じているのは私の精神的特性によるところがあるため、「デライトは濃厚なコミュニケーションが取れるので良い」となる人もいるかもしれない。いないかもしれない。濃厚なコミュニケーションを取る人がいてもそれもまた良い。
デライトに対する感覚を言葉にすると「とにかく広い広場で各々が勝手になんらかをやっている」となる。
また、現実の広場は移動に労力がかかるが、デライトではその労力が限りなく低い。
そのため、「ワープ能力を獲得した人類がとにかく広い広場で各々が勝手になんらかをやっているし、眼球を増やしてワープさせたりもする」と書くとさらに体感に近づく。デライトはワープ。
もはや何を言っているかわからなくなってきた。
時間が経つとまた違った感覚に至りそう。
以前は輪郭を5chのスレッドのようなものと認識していたのだけど、スレッドというにはあまりにも数が多く、広大で、複数人でのやり取りがさほどされない。しかしそれが心地よい。
今はデライトを無料のバザールのように感じている。店先に適当に並べると、他の人が何も言わず、金も払わず持っていく。しかし現実の物品とは異なり、持っていかれても減らず、むしろ増える。その様が楽しく、気楽だ。
「デライトは人生」という心地がしてきた。
人が増えてそういったイベントが発生しうるようになったということも感慨深いが、恐らく、デライトは、人生を描像しうる。長い時間が経ったとしても、その当時の様子を、まるで今起こっているかのように見ることができるだろう。
上司に有給とることを伝達したのでカレンダーでブロックしようとした矢先に会議招集が飛んできて、あえなく翌営業日となった。
先にカレンダーでブロックしとけば良かったんですわ。
「有休をとる」みたいな些細なことでも、順番1つで結果や手間が大幅に変わってしまう。
誰もが、知識も労力もなしに、適切なプロジェクトマネジメントができたなら、どれほどの経済効果があるだろうかと夢想してしまう。
DCT-IIの定義は
となっています。ここで、\( x[n] \) は入力系列です。この式は線形和であり、各 \( x[n] \) は独立した変数です。そのため、ある特定の \( m \) に対して偏微分を考えると、
となります。すなわち、\( x[m] \) に関する偏微分は、その項の係数である余弦関数そのものとなります。
Gemini Deep Researchにやらせりゃいいじゃん。
ということでプロンプト：
↓を読んで、三月の振り返りを生成して
https://towasys.com/
やってみたけどダメだった。
Tauriの上でLeptosうごいた。
[画像]
RustでHTMLを使ってUIが作れるんじゃぁ～～～。
[サンプルコードのHTML部分]
フロントエンド部分はWASMに変換されるらしい。
hot reloadができてる。ソースコードを編集して保存すると自動でビルドされて画面が更新される。保存からの遅延は1秒ぐらい。
Tauri+Leptos、Androidでも動かせたぞ。
[画像]
MacがあればiOSアプリも作れるらしい。
私は作る気ないんだけど、Tauri+LeptosでMisskeyのネイティブアプリを作れば、ネイティブアプリでMFMも動かせる気がする。
view! {
<main class="container">
<h1>"Welcome to Tauri + Leptos"</h1>
<div class="row">
<a href="https://tauri.app" target="_blank">
<img src="public/tauri.svg" class="logo tauri" alt="Tauri logo"/>
</a>
<a href="https://docs.rs/leptos/" target="_blank">
<img src="public/leptos.svg" class="logo leptos" alt="Leptos logo"/>
</a>
</div>
<p>"Click on the Tauri and Leptos logos to learn more."</p>
<form class="row" on:submit=greet>
<input
id="greet-input"
placeholder="Enter a name..."
on:input=update_name
/>
<button type="submit">"Greet"</button>
</form>
<p>{ move || greet_msg.get() }</p>
</main>
}
デライトなしに数万のメモを乱雑に書き出しつつ自由に探し出せるかと言うと、まあ無理だなとなるので、幾等かの知能増幅がされていることは間違い無いのだけど、いかんせん自然すぎて知能増幅されている自覚がない。
「どれだけ練習しても、走るのは楽にならない。ただ、速くなるだけだ。」と同じかもしれない。
人間の脳にAIが知識をねじ込む期に入った。
AIが発達しても人間がボトルネックになるならば、AIは人間の能力を拡張しようとする。
未来を想像すれば、今ある脳みそを徹底活用するだろうし、品種改良すらありうる。
1日とか1週間とかかかってたような調査が、Deep Researchで1時間ぐらいでできてしまう。
2～3年ぐらい「わかんねぇよぉ」って言ってたようなやつも、Deep Researchを使うと「若干分かりそう」にまで持ち上がった。
すごいぞ。
ウェブ検索には検索結果の分散を大きくする正則化項が必要。
似たようなページが検索結果に出た場合、下記の欠点がある。
なんだろう。いい出力が出るようになった。理解の淵にあるようなアイデアを出してくる。新鮮さがある。
秩序と無秩序の間の、良いところって感じ。
端的にいうと面白いアイデアが出てる。実現性は置いておいて。
これらの趣味は、技術的・創造的なものから、肩の力を抜いて楽しめるもの、そしてリラックス効果のあるものまで多岐にわたります。あなたの関心や気分に合わせて、新しい趣味を見つけてみてはいかがでしょうか。
やりたい
やらねば
ちょっとやった
やったった
この店行きたいと思っていたのをブラウザのタブで開き続けていたわけですが、今行こうとしたらタブが見つからない。店の名前は憶えてない。
欲するならばいつかまた出会うでしょう。
タブが見つかった。やったね。
見出しには下線が引かれることが多いが、線が区切りを表すために見出しと本文が分離して見える。複数の見出しがある時には上の章に見出しが属しているかのようにすら見える。そこで、見出しの装飾として上線を用いれば、この問題が解決されるのではないかと思った。
なぜそう思ったかというと、『ABOUT FACE インタラクションデザインの本質』の見出しがそうなっていたから。
素朴な質問なのですが、コピペ元のJSONってどこから引っ張ってきてるんですか
(t_wの輪郭のDBデータ？)
合ってます。t_wの輪郭のDBデータになってます。
DuckDBで構築しているので、DBのファイルをサーバーから落としてきて、投稿データ（Post）をjsonで出力してやってます。
以下は、提供されたJSONデータ（2025年2月1日から2月26日までのエントリ）をもとに、KPT（Keep、Problem、Try）を作成したものです。KPTは、振り返りと改善のためのフレームワークで、「続けるべきこと（Keep）」「問題点（Problem）」「試みるべきこと（Try）」の3要素で構成されます。データから抽出した活動や気づきを基に、2月の振り返りを行いました。
2月の振り返りでは、技術学習、健康意識、創造的思考が強みとして際立ちました。しかし、技術選定の非効率性、時間管理の難しさ、健康・生活習慣の課題が明らかになりました。Keepの良い習慣を継続しつつ、Problemを解決するTryの具体案を実行することで、3月以降はより効率的で健康的、創造的な活動を目指しましょう。特に、技術選定の事前評価と健康管理の習慣化は、長期的な成果に繋がる重要なステップです。
LLM単騎でKPTをやってもらうと、Tryが凡庸な感じがする。違う視点を導入したいので、KPTはDeep Researchに突っ込んだ方がいいかも。
Gemini Deep Research突っ込んでみたけどこれも微妙だ。