自己紹介下書き2><
超多趣味で、興味がある分野は、
航空(※1)宇宙開発鉄道物流都市計画都市緑化自動車(※2)送電線 南の島の電柱 クレーン橋梁トンネルダム廃道酷道 土木と公共事業と地域問題 土砂災害電子計算機 ヒューマンセンタードデザイン 建築地理地域ネタ 世界のローカルフード マイナードリンク郷土史冷戦史 虐殺問題と国連の役割 人種差別問題セクシャルマイノリティ差別問題 東欧の民主化 報道とその役割 放送局用機器シンセサイザーポピュラー音楽制作背景史アメリカ文化 アメリカのトラック輸送 大規模農業大型農業機械垂直農業農産物の安全保障紛争鉱物問題
かも><
(※1 ジャーマンウィングス事故で世界で最初に、管制との最後の交信内容を言い当てた><)
(※2 免許は無い><)
ワードサラダ並み感><;
世界と北海道を比較できるらしい
https://x.com/kisho_bousai/status/2025130005986967844?s=20
Laziness Impatience Hubris https://wiki.c2.com/?LazinessImpatienceHubris
どっちかっていうとトイルの削減みたいな文脈という認識
「AIが面倒くさがらずにこれだけ優秀な開発者として認識されてしまうと、「僕はプログラマだから怠惰でいいんだ」とか言っても寒いだけである」世知辛い
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怠惰がプログラマの美徳でなくなってしまった日
https://kanatoko.wordpress.com/2026/02/16/怠惰がプログラマの美徳でなくなってしまった日/
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つまり簡単に言えば「この人は詳しそうだから聞いてみよう」をLLMが実際にしてる事はそれなりに多いらしい・・・><
オレンジによる解説をLLMが『参考になった』と判断してるかはわかんないけど、参考になったと判断した場合は活かされるっぽい><
これについてGeminiに聞いてみたら、実際に学習データの航空の設計思想に関する最新の内容の多くが737MAXのMCAS問題に結び付いていて、
そしてこういう安全に関する問題は安易に答える事は危険な話題と判断し、質問者が詳しいと認識した場合にはそれに沿って回答する方がよいとする安全策をとり、
その上でユーザーに求めて回答して貰った内容とすでに学習データにある内容との整合性等を判断して、有用であると判断したらRLHF(人間からのフィードバック強化学習)データとして扱うみたいな事をしてる事が多いらしい・・・><