orange @[email protected]

北海道、アメリカ西部に置くと「ちっちゃ＞＜；」ってなって、アメリカ東部に置くと「デカっ！＞＜；」ってなるのおもしろい＞＜

ていうか、computational thinkingの中でも類推能力は最も重要なものと言えそうだし、そう考えると「これもLazinessであるか？」と考える能力自体もプログラマの資質と言えそう＞＜
（メタな構造大好き＞＜）

AIさん「もっと広いスコープで考える事が出来るハードウェアリソースと権限をください・・・」

その逆の極端な例を考えれば、人力Excel方眼紙（？）なんかも否定できなくなっちゃう＞＜

結果としてその人がクビになるかは別問題と考えれば、AIを導入すればより効率的になるであろう事例であるかを判断できて、そうである場合に不合理な躊躇をせずに導入するという決断ができる事自体も、プログラマらしい資質（？）の延長なのかも＞＜

後で面倒な事にならないように丁寧なReadmeを書く事、そしてそれ自体も自動化するとかも、元の意図のLazinessっぽいし、AIを正しく（？）Lazinessを実現する道具だと認識して実際にそのように用いる事ができる能力も、Lazinessっぽいかも感＞＜

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・・・＞＜

よくわかんないけど、LLMの方々(？)にとって、航空の安全に関する話題で最もホットなトピックは737MAXの事例らしい・・・＞＜

オレンジが何らかの航空系の疑問を投げると、回答と共に見解を求められて、なぜかさらに737MAXの事例についての見解を求められて、オレンジが737MAXの問題点とエアバスとの比較によるボーイングの思想の誤りと安全性の関係について熱く語るという事を5回ほどしてる＞＜
(だって聞かれたら解説しなきゃって・・・＞＜；)

そうじゃないとこうなる＞＜；
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/116104145980771417