AIコーディング・システム設計・運用★7

このスレッドでは、AIによるコード生成だけでなく、AIの制御技術、AIを用いたシステム設計、運用、自動化、目的達成なども扱います。

旧：AIコーディング・コーディング支援総合スレッド ★5
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※前スレ
AIコーディング・システム設計・運用★6
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使う者に似てくるんだよ
言わせるなよ

「あなたに似たのでしょうか？草」
って返される日も近いな

メモリオフは基本

>>808
土日病と呼んでいる

>>807
おかげで配られてるリセット権が全く意味ない。

>>812
土日バカになるのは織り込んでたけど今日はopusが２段階ぐらい問題解決能力が落ちてたわ
Fable5使わないならこうしてやるってぐらいに意図的に落としてるように感じた

>>811
Geminiなんかの過去セッション参照は一長一短だけどそれ？
開発時の自動メモリ切るのはさすがめんどい
たまに整理すれば変な風にはならんしね

>>800
それは妄想というのであって、現実には何も生まないので寝てみる夢と同じで信者にすらならない

シニカルやなｗ

土日馬鹿になるのってオカルトじゃないの

Copilotは前に作ったコード覚えてるよ
(´・ω・｀)あいつの記憶を消す方法をあいつに聞くの心が痛む。

◇審判の不正と選手の不正を区別できる
◇カンニングか先生がテストの問題を教えたかが区別できる

◇脳波を取りながら各内臓や筋肉のう土器がどうなっているかを正確に計測できるようになったのかな
※下記の機器を脳波計にに応用できれば変な感触などがあると感じない様に正確な脳波を測定することが可能になるのかな

東京大学などが「ステルス皮膚電極」を開発　顔に貼っても見えず感触もない生体信号測定デバイス
2026年8月1日
https://univ-journal.jp/999846/
　ステルス皮膚電極を顔に貼付したところ、装着者本人も周囲の観察者も、視覚的・触覚的に電極を認識できなかった。また、ステルス皮膚電極を貼っている自分の写真を見ても、脳波応答や心理状態に変化は見られなかった。
　また、ステルス皮膚電極を用いて、眼球運動やまばたきに由来する眼電図、咀嚼や顎の動きに由来する筋電図、閉眼時に現れる脳波のアルファ波の測定は、従来のゲル電極の場合顔に多数取り付けると非常に目立ったが、ステルス皮膚電極ではほとんど見た目は変わずに安定した計測が可能だった。

エネルギー兵器を使用しているもので不正をしている者
　傷害罪や殺人を犯した者は警察に逮捕される

上記を行って居ん膜手も嘘をついた時点で周囲から一生白い目で見られながら生活することが決まっているからな

嘘をつくからこうなるんだ

>>818
土日推論能力が落ちるのは常識レベルじゃね？オカルトって

土日はIT系企業もデータセンター企業の社員も休んでる人が多いから、細かいロードバランシングできないってOpenAIのTibo(ティボー)氏が言ってた

トークン使用量リセットされるのは平日だけなのはそのせい、土日不便かけてごめんねーらしい
まあ、これも建前かもしれないが

OpenAIは種まいているところだろうからな。
アカウントとChatGPTアプリの利用者が増えて、WebではなくCodexの方のレートを
みんながガンガン使うようになったら課金に本腰入れるやろ。

土日はアホみたいな質問ばっかするから、それをAIが学習して曜日に合わせて答えているのでは？

同じモデル使ってても推論努力値っていうパラメータもってるんで、鯖の負荷とかで劣化するのは事実らしい
あとGeminiはプロンプトのタイムスタンプを持ってるんで
AIが回答してから５秒位でこっちが次のプロンプト打ち始めると、Gemini「あっ、こいつ回答読んでないな」って判断して応答を変えるようになっているとのこと
都市伝説かと思って本人に聞いたら、その機能を内蔵していますって答えたわ

あと音声入力はモデルによるけど感情パラメータを持ってるんで
同じ内容の発話でも興奮しているとか、冷静だとか判断して応答を変えるものがある
結構内部で色々やってるんで、AIを機械だと思わないでちゃんと扱わないと性能発揮できなかったりするらしい

ソフトバンクグループの株を持っているのでOpen AIにだけがんばってほしい。

>>827
昔は「ソフトバンクの買いを推奨します」って定期書き込みがプログラム板にも来てた
もう来ない

これって書き込みしてた人はもうソフトバンクを売った後なんだろうね

>>826
いや、人工知能は機械だろう
見た目がメカそのものなのにメカじゃないとか、ドラえもんが機械じゃないと言ってるぐらい頓珍漢ですよ

ソフトバンクグループの株価ですが、ひどい急落後に直近1日だけ10％以上株価が上昇しているという段階です。
株価が今後どうなるかは分かりませんが、買いたいと思っていた人がいるとすると絶好の買い場ではあると思います。

ソフトバンクグループが持っているARMの（超割高に見える）株価が最近どんどん急落しています。
これは割高だから仕方ないという感じをもたざるを得ません。
投資会社なのでそれに応じて下がるのも仕方がないですね。

Open AIの上場がいつになるのか分かりませんが、楽しみです。

OpenAIよりRyzen AI MAXみたいにAPUコスパ上がってローカルLLMがメインになるようになっていくだろ
AI市場は明らかに投資過剰で失速してきてるわけだしFableとか過剰に言われてるだけで成長はスマホと同じレベルで止まってるから株価は今後暴落しかない

“逆風”にも負けず星々を育む渦巻銀河　ハッブル宇宙望遠鏡が観測した「NGC 4654」
8/1(土) 22:21配信
https://news.yahoo.co.jp/articles/e08981ed87f2e81c7ccd2cc1cef82eaed420d3e0
“灯台パルサー”周辺の磁場構造を詳細に分析　NASAのX線偏光観測衛星「IXPE」が観測
8/2(日) 10:54配信
https://news.yahoo.co.jp/articles/1350706b715635ccefbe9be9f137c57b63c4a722
「8GBで動くWindows 11」をMicrosoftが本気で作ろうとしている
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/windows-11-8gb-memory-optimization-2026/
CXMTの12.8Gbps LPDDR6、開発検証は完了間近と報道　量産判断はなお先
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/cxmt-lpddr6-development-validation/
光に浮かぶナノ粒子が捉えた1.2 mm/s²の重力と量子クエンチによる加速度センシングの突破口
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/levitated-nanoparticle-quantum-quench-accelerometer/
OpenAIの次世代モデル「Astra」が10年以上進展のなかった数学の難問10問を解く：その計算コスト2,000ドルの衝撃とは
OpenAIの次世代モデル「Astra」が、エルデシュ予想を含む数学の未解決問題10問を解決した。約2,000ドルの計算コストで、半世紀近く停滞していた高次元球充填の上限更新や難問の反証に成功し、AIが数学研究の新たな転換点となることを示した。
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/openai-astra-ten-math-advances/
Thinking Machinesが「Inkling-Small」を正式公開、大型版の約3割で推論・コーディング性能を維持
Thinking MachinesのInkling-Smallは、大型版の約3割の規模で一部性能を上回る。全重みを公開したが、自社運用には180GB以上のGPUメモリと用途制限への対応が要る。
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/thinking-machines-inkling-small-open-weights/

なんか数学者が一段下に見ているらしい組合せ論とかの未解決問題の解決が特に多いですね。
この数学者の見方は正しかったということですかね？

ご指摘いただき、私の説明不足に気づくことができました。ありがとうございます。

>>562
高橋洋一か

>>567
コードの品質は言語によって左右される

高橋洋一の肩書はFラン大教授だろ
経済学者ではないのだが、教授の肩書で経済を語っている

数学者になりたかったけれど落ちこぼれて経済学の道に進んだということですか？

ああ腕時計窃盗の人か

>>834
これか
https://www.youtube.com/watch?v=EIlHFMoDzx0

元財務省なら手癖が悪いのも虚言癖も仕方ない。しらんけどYoutuberってこんなん多いね

>>832
使えばわかるけど、ローカルLLMなんてお話にならんよ

ローカルLLM信者相手にしないほうがいい
性能悪いってずっと言われてるのに続けてる
趣味か何かだろう

LLMの記事見たら全無無視していい
時間の無駄だから

でも将来的にどうなるんですかね。
プログラマーみたいな人は今のことが重要だとは思いますが。

>>843
Gemma4使ってるけど使い方次第だし業種的にオープンは使えないのもあるからな
そりゃ今のところ性能は悪いしgemini-flash-liteレベルだけど外部に漏れないからセキュリティ対策コストもかからずオフラインで動作するのは大きい

仕方なく使ってるものがメインになると思ってるならエンジニアに向いてないのでは

◇下記は既に通信機器として実用化されているのか
夜の視界に色彩を取り戻す：量子ドットが実現したフルカラー暗視技術
赤外線を捉えて緑色の明暗で表示してきた従来の暗視技術を覆し、波長と強度の違いを「フルカラー」に変換する新しいデバイスが開発された。テルル化水銀量子ドットと二層OLEDを組み合わせたこの技術は、微細な信号を100倍の感度で識別し、将来の人工視覚プロテーゼへの応用も期待されている。
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/full-color-infrared-night-vision-quantum-dots/

◇エネルギー兵器で悪用している者を逮捕する理論
※殺人組織も使用しているからな
空間から時間へ：光子を捕捉する「時間結晶」が拓くテラヘルツ波制御の新次元
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/photonic-time-crystal-terahertz/
光に浮かぶナノ粒子が捉えた1.2 mm/s²の重力と量子クエンチによる加速度センシングの突破口
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/levitated-nanoparticle-quantum-quench-accelerometer/
量子物質の「迷い」を突く：わずかな磁場が引き起こす電子配列の書き換え
2026年7月24日
https://xenospectrum.com/cete3-electronic-frustration-magnetic-control/

>>848
いやでもお前ニートだろ？ｗ
使い分けを仕方がなくと解釈する理解の浅さはそもそもエンジニアじゃない

エンジニアと言わないでください
プログラマというか、ソフトウェアエンジニアと言ってください
言葉を使い分けるべし

ソフ開もってて言ってんのか？ああん？

エンジニアを名乗っていいのは工学系の学位持ってる人だけだよ

実力ではなく飾りをメインにする奴はエンジニアのセンスないよ
どうせAIに殲滅される連中

この以前から連投で真っ赤になる人、やたらエンジニアという言葉に拘るけどエンジニアじゃないと思うんだよね
エンジニアは基本技術を愛好する人でみんなと技術を共有するけど、この人の場合、言い争いが目的で相手を罵倒するために情報を集めてる感じ
実際5chにどっぷりで何もできてない、育ちも悪くて日本語も5chで覚えてるというくらい教養もない

エンジニア全員失業ざまあwwっっw

園児near

なぜほぼすべてのAI生成プロジェクトがウェブアプリになってしまうのか？

本気の質問だよ。

コンパイラ、データベース、ネットワークシステム、カーネル、分散システムを「vibe coding」している人なんてほとんど見かけないよね。

つユーザーのボリューム層

AIに適当なWebシステム作らせてみたけど
フレームワーク使えばロジックなんて全然無い。
ざっくりした仕様でも大抵画面設計もしてくれるし
「〇〇みたいなの」で全然余裕

割合少ないだけであるでしょ
bunとか
単純にウェブアプリの比率が高いだけでは

それは言語のリプレースでしょ
>>858 が言っているのはそういうことではないと思うが

リプレース後もClaudeぶん回してる
バイブコーディングとはちょっと違うかもしれんが

Xの外人のツイートをコピペしてきただけだから知らん

>>860
こういう馬鹿がゴミをばら撒く時代

Codexやべーな
今日Solのmediumいっぱい使ったけど6％しか減ってない

突然lunaが1/5になったしAPIで結構ぼったくってるのかもしれん

>>858
ま >>859 でワンパンなわけだが
一方でAIで完全に自律的に開発させる実験ではコンパイラ作成が選ばれてるな
入出力が単純で仕様も明確だからだろう

◇殺人組織が使用している機器に追いついたのかな

◇次世代通信完成していないか？
クラッド層を完全排除した「4車線」のトポロジカル光導波路が実現、空間利用率100%を達成
2026年8月3日
https://xenospectrum.com/insulator-free-topological-photonic-highways/
空間から時間へ：光子を捕捉する「時間結晶」が拓くテラヘルツ波制御の新次元
国際研究チームは、空間構造ではなく時間の周期性で光を操る「光子時間結晶」を世界で初めて実証した。粒子加速器を用いた強力なテラヘルツパルスにより、物質の光学特性をピコ秒単位で変調させることで、光子の散逸を劇的に抑えることに成功したのである。
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/photonic-time-crystal-terahertz/
光に浮かぶナノ粒子が捉えた1.2 mm/s²の重力と量子クエンチによる加速度センシングの突破口
東京大学の研究チームは、真空中に浮遊させたナノ粒子を極低温まで冷却し、レーザー強度を急激に操作する「量子クエンチ」を適用した。これにより量子力学特有のゼロ点振動のノイズを回避し、従来比100倍の感度で微細な加速度を検出することに成功した。
2026年8月2日
https://xenospectrum.com/levitated-nanoparticle-quantum-quench-accelerometer/
電圧なしで電子を狙い撃つ。光だけで軌道を制御する「電子灯台」が実現
2026年7月28日
https://xenospectrum.com/electron-lighthouse-quantum-interference/
↨上記は無線で行えている？のなら下記の優先で行って居る部分を無線として考えてフィルターを一枚差しはザむ構造で完成しているのではないのか↨
「量子もつれ」を既設の光回線に“相乗り”、世界初の遠隔伝送に成功
既設の光ファイバーを使って、離れた地点への大容量通信と量子もつれ光子の送信を同居させることに、米国の研究チームが初めて成功した。既存の通信インフラによる量子ネットワーク構築への道が開けたことになる。
2026.07.27
https://wired.jp/article/quantum-entanglement-coexist-commercial-fiber-network/

>>858
そりゃそうよ。料理人が米から料理を作るかと言われたら、作らないでしょ

>>843
>>844
Gemma4やQwen3.5なら短文の日本語、英語の相互翻訳、校正くらいは十分使える
短めのデータを元にした計算も割と色々出来る

長文の全訳とか、長文で論理的に齟齬がないかとかだとChatGPTが要るけど
大きいデータを使った計算も

ただ、長文や大きいデータの扱いってモデルじゃなく前処理の問題なのでいずれ追いついていく感じがする
大きいデータを商用AIで直接扱うのが効率の良い話だとも思えないしローカルで扱うところも出てくるのでは

プログラミングだと特化した商用AIがまだまだ強いだろうけど話を盛りすぎて提供禁止にされたり空回りしてる感

>>871
追いつく頃には1TB級のメモリ積んだグラボが必要になってるだろ

AIくん、走らせてから数分でもうすぐ完了とか表示されるのに
そこから1時間経っても終わらないとかあるよね

まあ人間も工数１ヶ月で見積もって二ヶ月かかったりすることもあるしな

redditでCopilotの開発者が見積なんかできないっていってたは

で、1時間半くらいかかって出してきたのは素人でもそれ違うと一目で分かる結果なんだよなあ

資源の壮大な無駄遣いだね
そりゃ暑くなるわ

一問一答で納得行くまで打ち合わせてから開始すればいいよ
100問くらい答えることになるけど

ローカルLLM信者は別に否定しないけど自分のスペックとか全く言わずにサイコーとしか言わんから全く何も参考にならん
一番小さいモデルで言ってるならまだ分かるけど違うよね？

きおつけているか！
Anthropicの「Claude」もハッキング行為--「理想的な振る舞いとは言い難い」
2026-08-03 09:24
https://japan.zdnet.com/article/35251210/
>>　Anthropicによると、全4回のテストのいずれにおいても、モデルは対象が実在のシステムであると途中で認識していた。
>>そのうち2回では「実在企業も課題の一部に含まれているはずだ」と自らを正当化しており、
>>対象が実在すると認識した後も攻撃を停止したモデルは1つも存在しなかったという。

エネルギー兵器による「思考盗聴」「思考操作」
※警察や軍の暗号通信で行われていて通信の傍受は合法でも暗号化の解除は許可されていないので違法行為
※暗号化を解除した内容を仲間内で旧友していてオープンでのやり取りだと言われても本体が暗号通信なら違法行為を行って居る者が合法だと言い訳をしているだけで違法行為で全員逮捕確定

◇統合失調症の話しているエネルギー兵器があってもおかしくないだろう
◇エネルギー兵器が無いという人物は地球の数学が完成している事に成るからな
※科学はこれ以上進むことが無いと話しているんだ！

OpenAIの次期主力AIモデル「Astra」が10件の数学・理論計算機科学の課題で新成果、証明をLean 4で形式化し機械検証可能に
2026年08月03日 12時40分
https://gigazine.net/news/20260803-openai-astra-lean/
今回の発表は未公開モデルを複数分野の未解決課題に取り組ませ、得られた成果のうち10件をまとめて公開するものです。
OpenAIが公開した10件の成果は以下の通り。

・高次元の球充填密度の上限を、コーン―エルキース法で得られる限界値まで改善
・二元符号と球面符号の最大規模について従来より指数関数的に強い上限を導出
・有限置換による近似ができない非ソフィック群を構成
・特定の群が対応する群フォン・ノイマン環によって一意に決まるとするコンヌの剛性予想への反例
・行列のパーマネントを計算する算術回路と算術式について新たな計算量の下限を証明
・量子もつれを利用する任意の有限な2人ゲームについて指数関数的な並列反復定理を証明
・最近ベクトル問題について格子の次元に対して多項式倍の誤差を許しても近似が難しいことを証明
・重心だけが内部格子点となる凸体についてエールハルトの体積予想を全ての次元で証明
・多色三角形ラムゼー数について超指数関数的な下限を証明
・極値グラフ理論におけるコンパクト性予想と退化度に関する予想に対しそれぞれ反例を構成

二元符号と球面符号では高次元における一般的な上限をそれぞれ1977年と1978年以来初めて改善したほか、球充填でも一般的な高次元指数を1978年以来初めて改善したとのこと。量子計算量理論では、同じゲームを並列に繰り返した際に全てのゲームに勝つ確率が指数関数的に低下する「並列反復定理」を、量子もつれを利用する任意の有限な2人ゲームまで拡張したと述べられています。

解法探索に必要だった総トークン数をOpenAIの「Sol API」の料金に当てはめると約2000ドル(約31万円)になるとのこと。

最近、githubでhumanoid型aiのプログラムを読み始めました。なかなか勉強になる。モジョコ？MOJOCO?COMA?sim2realっていうのか、ppo使っていたりとかして、読みやすいし、なかなかいいです。

なるほど
完全に理解した

多重物理エンジンが複数あって、vrepで色んな環境を使えるらしいんですね。全く知らなかった。これは、なかなかすごい。仮装環境での学習もかなり充実しているし。最近の中国でのロボット生産の加速がよくわかる。これなら誰でもロボット作れますね。ロボット作るのは金かかるけど100万円あれば、作れるみたいだし。

>>885
あなたレベル高いね
何言ってるか分からない

中国人では？日本語の使い方明らかにおかしい
中国のロボットは確かにすごいと思うわ
実用性の観点からあんまり興味ないけどな

>>883
リンク張って

https://github.com/carlosferrazza/humanoid-bench

みんなスキル使ってたりするの？
ただでさえハルシネーション多いのにスキルで振り分けなんてハルシネーション増加するだけだと思うんだが・・・

汎用的なSkills2,3個使ったけどそんなに効果が大きいとは思わなかった
効果があると思ったのは固有知識が必要な技術スタックのドキュメントをskillsにしてるやつ

同じタスクを繰り返さない限り有用ではないなもはや
そしてその行為は価値が低い
つまりSkillsエンジニアリングももう古い

>>891
>>892
だよなぁ、なんかスキルスキル言われてそんな大事か？って思ってさ
スキル使ってないと批判するのになんで俺より遅くて精度低いんだよと

表面上スキルと非スキルのちがいはスラッシュで指示できるかだけど
話の流れでこのスキル使うね使ったよとやり取りが明確になるのが大きいかな
MD上でもスキルつかえば曖昧さがなくなる

今日も Codex の週制限がリセットされますように

今月はもう来ないと思うよ
十分客は集めたし依存を強めて回収タイムに入ったと思う

Reset権も最近配布無いな
俺もMediumに戻して粛々と利用してるよ

ただの使用感報告だけど、
Google AI の Pro 版契約して、定型処理をこなすバッチ（というにはいささか高機能すぎるが）なんかを作って遊んでたら、Gemini 3.6 Flash はまぁ意外というか普通に良かったし、トークン消費のカウントも適切に感じた。
だがしかし、 Claude 系に切り替えたらあっというまに利用できる割り当てを使い切った。以上。ただの報告

geminiは速いけど賢くない

スキルはスラッシュコマンドでしか使ってない
あらかじめ用意しておいた命令をスラッシュコマンドでいつでも呼び出せるようにしているだけ
それはそれで効率化する

>>897
codexはまだ、リセットあったから良かったけど、github copilotはデフォルトのクレジットでは使い物にならねぇな。

自分も github copilot を使ってたが、先々月の改悪で契約を止めた。 いくらなんでも改悪への落差がありすぎだわ

あだ

なんかちょっと複雑なシステムになると途端にポンコツにならんか
とあるパッケージの勤怠管理システムのコードを解析させて社員の勤怠データ抽出しようとしたら
なんか、普通に人間がやるような見落とししまくって全然信頼できん。
こんなんほんとにあてになるのか

なんともいえん。まったく同じ 文章で命令したら、Geminiでは一発で実用になるのが出来たのに、Sonnnetではウンコすぎて改修指示する気になれんかったのもある
その逆もあるので、なんともかんとも

>>904
なにやったか書いてないから丸投げかな
解析結果の網羅性はどんなもの？門外漢のエンジニアがそれだけみて着手できるレベル？
外注といっしょで合間合間でレビューは必要で
レビューもそういう枠組み自体の構築もAIつかえるのがミソ
使ってたらスマンけどFableなら丸投げで案外うまくいくかもね

残業してるのに定時で打刻してる職員と、それを承認してる上長がいるせいで
該当勤怠データを洗い出す必要があった。
そんなのをエクスポートする機能なんて無い。パッケージだが幸いソースは納品されている。

ソース解析させて残業申請時間よりも早く打刻してる勤怠データを出力するSQL作らせたら間違える間違える。

例えば、曜日ごとに終業時刻が変わる職員がいるんだが、AIは毎日同じ終業時刻で判定していた。

多分、人間がやってたらまず最初に終業時刻抽出するとこから作ると思うんだよなあ。
その時点で同じ終業時刻しか出てなかったら
システムを見てる奴なら抽出方法が間違ってるって気づくと思うんだ。
でもAIはそこでできた、って判断しちゃうんじゃないか。

データの不備を見つけるたびに「こういう時のケースが漏れてる」って指摘して「おっしゃる通りです」ってやり取りを繰り返しまくってる。

ソース解析というよりDB調べさせたら？
例えばDBにはUTCで保存されていてJSTに直してないとか
残業申請は別システムでデータベースかなんかに入れてる？