【これは普通に助かる】 Claude Code や Codex に開発させていたら、 「なんかMacが重い…」って思ったことある人、多いはず。👇 x.com/tomjohndesign/status/2… 原因のひとつが、AIが立ち上げたまま残っているローカルサーバー。 それを一覧して止めてくれるアプリが出た。 その名も ーーーWhatThePort ！！ Macのメニューバーひとつで ・動いているサーバーと、それを起動した Claude Code／Codex のセッション ・メモリが2GBを超えたり、10分で500MB増えたりしたら通知 ・放置されたサーバーの自動停止（データベースは止めない） まで面倒を見てくれる。 しかも 無料・オープンソース。 ターミナル用の画面（wtp コマンド）もある。 つまり 「どれが何のサーバーか分からない」を 開いた瞬間に解決できる世界。 AIに開発を任せるほど、 後片付けも道具に任せる時代。 ※Mac（macOS 14以降）専用です。

起業家だの学者だの専門家だのがYouTube等でAI社会について色々語ってるんだが、彼ら恐らく自分の手でClaude codeとか触ったり本格開発等はしておらず、せいぜいチャット機能とか画像生成で遊んでるくらいなので解像度が低すぎることが多い。AIの本質は枝葉にあるので、なんとなくAIを抽象化して概念的に語らない方がいい。

わからんのか。 Opusの何がやばいのか。 性能は当たり前だが、月3000円払えば今まで高い料金払えなかった人でも充分に恩恵を受けられて創作もできるコスパなのがヤバいのだ。 そこがAstraとはわけが違う。 OpenAIよりもOpenなんだよ

『テクノロジー🤖とファッション🥻の融合🤝』 人型ロボットがファッションショーに登場 youtu.be/9R76he7EJ0w #humanoidrobot #fashion #expressions #communications #giuseppedimorabito #EngineeredArts #Ameca

つまり【AI時代に会議してる会社って《高速道路で分岐のたびに車を停めて全員で地図を広げてる》ようなもの】なんよな、人間の会社は売上や競合の変化を集めて、資料にして、人を集めて、「どうしますか」を話して、承認を取って、ようやく次の方向を決める（特に国内企業）、でもAI企業は”止まらない”、走りながら常にナビを更新して、売上が落ちれば《価格を変える》、広告効率が変われば《予算を移す》、在庫が減れば《仕入れを変える》、競合が動けば《その瞬間に別ルートへ切り替える》、つまり人間企業が【次の分岐でどっちへ行くか”会議”してる間】にも、AI企業は何度も経路を再計算して先へ進んでる、しかも何万社ものAI企業が同時に走り始めれば、市場そのものが《道路状況まで秒単位で変わる”高速道路”》になって、昨日の最短ルートは朝には渋滞し、昼には新しい道ができ、夜にはもう”別の道が最速”になってる、そこで人間が負けるのは判断力じゃなく【判断するたびに車を停める組織構造】で、週次会議、月次予算、四半期計画みたいな今の企業OSは、AI側から見れば全部《停車時間》になる、さらにAI同士が直接交渉するようになれば、価格、仕入れ、広告、契約、資本配分まで”走行中”に組み替わっていく、そうなると未来の経営者の仕事は自分で毎回ハンドルを切ることじゃなく、【《目的地》と《絶対に通ってはいけない道》だけを決めること】になるんだと思う…

「AIにとって、人間と話すことは木と話すようなものになる」——強烈な比喩だが、論点は明確だ。最大限に友好的なAIでさえ、人間の情報出力が遅すぎれば、両者のあいだに巨大な帯域差が生まれる。Neuralinkが狙っているのは、その断絶を少しでも縮めることなのだ。 イーロン・マスク「たとえば、AIが非常に友好的で、できる限りのことをしてあなたを幸せにしたいと思っている、最も穏当なシナリオでさえ、人間の通信速度はあまりにも遅いのです。 人間の出力帯域幅は、最大でもおよそ毎秒100ビット程度です。一方、視覚による入力帯域幅ははるかに大きく、議論の余地はありますが、目からは毎秒1メガビット、あるいは数メガビット程度の情報が入ってきているかもしれません。目は実質的にカメラのようなものです。 しかし、私たちの出力帯域幅は非常に小さく、おそらく毎秒100ビット程度しかありません。それに対して、コンピューター同士は毎秒1兆ビット規模で通信しています。 ですから、人間の通信速度を高めるためにできることは何であれ、人間と機械のアライメントを改善することにつながると思います。 そうでなければ、毎秒1テラビットで通信しているAIにとって、人間と話すことは木と話すようなものになります。木に話しかけても、返事が返ってくるまでとても時間がかかります」

『AI地形認識システム搭載 車輪付き四脚ロボット』 障害物の自動回避や自律的なルートナビゲーションが可能。 youtu.be/rf8uoX1wppU #quadrupedal #RobotDog #TerrainPerception #surveillance #inspection #HypertronSW01 #AstrallDynamics

中国の一部のガソリンスタンドで給油をロボットがやり始めています。 写真を見ると結構ゴツい。アームが給油口を認識して、給油作業を自動化する仕組みです。 すでに中国石油では、上海などで自動給油ロボットを導入。3D視覚で車種と給油口を認識し、給油口を開ける→給油ノズルを挿す→給油→ノズルを戻す→閉める、まで約120秒で行う事例も出ています。 中国でロボットを追っていると、人型ばかりがニュースになりますが、実際の生活に入り込むのは、こういう「一つの仕事だけを確実にやるロボット」の方が早いのかもしれません。

「安全のために、むしろ開発を加速せよ」とフアン氏は主張する。必要なのは開発そのものを遅らせることではなく、安全性技術をより早く確立することだ。なぜならAIは新しい種でも存在でもない。ソフトウェアであり、数学であり、すべてはエンジニアリングの問題なのだから——これが彼の信念だ。 ジェンスン・フアン「AIの安全性のための技術開発を加速する必要があります。開発そのものを遅らせる必要はまったくありません。安全性のためのAI技術を加速すべきです」 ——「あなたはこれをソフトウェアの問題として見ているのですね」 フアン「少なくとも今のところ、私はこの出来事を工学上の問題だと見ています。エンジニアリングの問題です」 ——「では、こういう考えについてはどうですか。私が話した人の中には、この技術には従来のソフトウェアとは違う何かがあり、理解できない部分があると考えている人もいます。最前線で働く人々に「実際どう動いているのか」と聞いても、なぜ特定の判断をするのか完全には分からない場合があります。中には、AIを別種の生物や存在のように考える人さえいます」 フアン「AIは新しい種でも、新しい存在でもありません。間違いなくソフトウェアです。間違いなく数学です」 ——「しかし、それをロボットに搭載し、武器へのアクセスまで与えようとしていますよね」 フアン「だからこそ、こうしたエージェントをコンテナ化し、監視するべきなのです。封じ込め、監視する。そのための技術を開発すべきです。そうしていれば、こうしたインシデントは起きなかったと私は考えています」

【朗報】Claude Code、タスク途中で利用上限に達した際の挙動を改善！ 5時間の上限に途中で達しても、区切りのいい所まで作業を継続してくれるように。 編集の途中で突然終了、を防ぎやすくなります。 本機能はProでは週1回、MaxとTeam Premiumでは毎回利用可能。

まって！！ChatGPT、落ちてる…？わたしだけ？

無料のAIを検索代わりに使っている人と、最新AIの上位プランをサブスクして自律開発とかまでやっちゃってる人とで、AIに対する認識がまるで違う。

【速報】Microsoft CopilotがOSに進化、CEO Nadella自ら発表 Copilotを使い倒しているビジネスパーソンは要チェック ・Home/Code/Autopilotの3タブに統合、GPT(OpenAI)とClaude(Anthropic)を選択可能に ・「明日の資料作って」だけで提案書と課題を自動生成 ・Excelレポートをその場でチーム用ライブアプリに変換 ・自分だけのAutopilotエージェントが低調サプライヤーを検知し会議まで自動打診 ↓詳細

AI需要で電気料金高騰　米国はグーグルなどビッグテックと上昇分の負担「誓約」 (AI・データセンター時代の電力) business.nikkei.com/atcl/gen…

5000年の数学史で初めて、「理解」と「発見」が分離し始めている。AIが人間には理解が追いつかないほど大量の正しい数学的発見を生み出す世界で、「数学をする」とは何を意味するのだろうか。数学は「まずAIが道を開き、人間がそれを解読して意味を回収する学問」に変わってしまうかもしれない。 サンヒョン・キム「私たちは今、大きな混乱と変化のただ中にいます。数学の5000年の歴史でも経験したことのない変化です。 数学は、他の科学分野とはかなり異なっていました。トーマス・クーンの科学革命論でも、数学はその枠組みには当てはまりませんでした。数学ではずっと同じパラダイムが続いていて、偉大な定理を証明する、つまり大きな発見をし、それを深く理解することが目標でした。それが5000年間の数学の歴史だったのです。 最初は役に立たないように見えても、数百年、あるいは数千年後には人類にとって極めて有用になることもありました。しかし歴史上初めて、この二つが分離し始めています。「理解」と「発見」です。 これまでは両者は一致していました。大きな発見をするということは、その対象を非常によく理解していることを意味しており、それこそが数学にとって望ましいことでした。 ところが今、私たちはAIが生み出す発見に圧倒されています。もちろん間違いもありますが、そうした間違いはこれからますます減っていくでしょう。AIはさらに進歩し、その答えや発見もますます正確になっていきます。 そして数学者たちは気づき始めています。私たちはあまりにも多くの発見を手にする一方で、それに対する理解ははるかに少ないのです。今まさに、それが起きています。私たちはこの状況を非常に懸念しています」

「前方宙返りして」と文章で書くだけで四足ロボットが宙返りやスケートの技を覚え、指示の87%で狙いどおりの手本ができました。 強化学習で技を仕込むには報酬の設計が要り、ここが職人芸でした。人型には大量のモーションキャプチャがありますが、四足には手本がありません。 カーネギーメロン大学の研究は、報酬を書かせる代わりにコーディングAIに手本の軌道そのものを書かせ、それを真似させて学習します。87%は生成された手本が指示どおりだった割合で、シミュレーションと実機の両方で動きました。

これ、390万元します。日本円で約8000万円。 Unitreeが杭州の数貿会に展示しているGD01。高さ約3m、有人時約500kgで、上にある半開放式のコックピットに人が乗ります。しかも二足歩行だけではなく、四足形態へ変形可能。 用途としてUnitree側は観光地での展示や特殊作業などを挙げていますが、この価格で実際に誰が買うのか。販売先の方が気になります。

かつて『Superintelligence』でAI実存リスクを強く警告したボストロム氏は、それを撤回してはいないが、現在かなり両面的な立場を取っている。「AIが危険なら減速すればいい」という単純な問題ではない。彼が指摘するのは、減速そのものが別のリスクを生むかもしれないという逆説だ。 ニック・ボストロム「——それが減速を支持する側の論拠です。ただし、反対論もあります。最も明白なのは、減速すれば、この技術がもたらす恩恵を先延ばしにしてしまうことです。 さらに、協調的な減速のやり方によっては、うまく実施しなければ、むしろリスクを高める可能性さえあります。たとえば、現在ある膨大な計算資源を最も効率的なアルゴリズムで利用することを抑制したとします。すると「計算資源のオーバーハング」が蓄積し、停止措置が解除された瞬間、大量の乾いた薪に火をつけるように、超知能が段階的ではなく、はるかに急激かつ突然に出現するかもしれません。 それが一つです。もう一つは、規制の仕組みによって巨大な権力が一か所に集中する可能性です。それを支配する者はAIに対して非常に大きな影響力を持つことになります。それ自体が懸念材料です。 三つ目は、減速する代わりに国家による管理、つまりAI版の「マンハッタン計画」へ進む可能性です。それが開発を速めるのか遅らせるのかは分かりませんが、民間ではなく軍事的な文脈で、比較的オープンな環境ではなく秘密裏に、参加できる人も少ない形で開発されることになるかもしれません。 現在は多くの人が何らかの形で参加できます。AIを使って自分のビジネスを改善したり、AI企業に投資したり、さまざまな国が関わったりできます。しかしマンハッタン計画型になれば、それは難しくなるでしょう。 もちろん、そうした方式にも利点はあるかもしれません。これは簡単に判断できる問題ではありません。しかし少なくとも、規制の仕組みを作ることが、それだけで自動的に良いことだとは決して言えません」

ChatGPT・Claude・Grokに実車のトヨタ・カローラを運転させる検証映像が話題。 自動運転もLLMを強化すれば、実現可能ということが示唆された。超知能が全ての特化モデルを駆逐する日も近い。 ハンドル・ブレーキ・アクセルを全部AIに渡すガチ検証。複数モデルを横並びで比較できるのが良い。 ・コーンコースを完走できたのは全モデル中たった1台のみ ・ほとんどのモデルは最初のカーブも越えられず ・操作は見る・切る・止まるの3コマンドのみに限定 ・Codex/Claude Code/Cursorなど通常のチャットアプリから操縦 自動運転の話ではなく汎用LLMがどこまで身体を操れるかの実験、という立て付けが面白い。 ↓詳細