orange @[email protected]

さっきの論文自体は2025年の論文だけど、discussionで2024年以前の論文を引用しまくってるのを見ての感想ね＞＜；

ていうか、LLMの実物を対象にした研究って2024年以前辺りの物はもうほとんど意味を失ってる気がしてる＞＜
あまりにも状況が違いすぎるし、LLMの特徴とされるものが実際にはOpenAIの方針の影響も含めたChatGPTならではのその時の特徴を指している（ただし当時はそれがわかりづらかった）事が多すぎて、簡単な参考にはなるけど、2026年現在の状況の検討材料として確定的に採用できるようなものではなくなっているのでは？＞＜

あとこの実験はGPT-4を使ってやってるけど、Claudeにやらせたらかなり違う結果になるんでは？＞＜
とはいえ、どれもAnthropicの創業者の人々が書いたものみたいな感じのものにはなるだろうけど＞＜；

オレンジが思ったこと「ひとりに書かせてるんだから当たり前では？＞＜」

「AIを使う学生」vs.「使わない学生」、エッセイが創造的なのはどっち？　米大学が2025年に実証実験：ちょっと昔のInnovative Tech - ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2606/18/news043.html

"なぜAIは似たようなアイデアになりがちなのかというと、AIは過去の膨大なデータから次に続く確率が最も高い自然な言葉を予測して文章を作成しているからだという。"

・・・・・？＞＜

なんかnotestockがすごく重い・・・？＞＜

オレンジならば「やったことないけど、フォーマットがわかればできるかも＞＜」って言うかも＞＜

ikeaの家具組み立てができるかと同じで、その家具も知らんしikeaなんて行った事もなかろうとも、説明書や図面や実物の構造を見て考えて組み立てることに慣れてる人であれば出来る＞＜

「情報処理持ってます。Word、Excel使えます」と入社してきた中途の新人が、「郵便物の宛名シール作って」と頼まれたら「教えてもらってないからできません」と言いよった→悪いのは新人か会社かで議論 - Togetter
https://togetter.com/li/2710627

「エンジニアなんだからFAXも直せるでしょ」と『ある意味同じ』で、学びながら出来る人（直せる人）なら出来るよね感＞＜

オレンジが考えたこと＞＜
カード番号ジェネレータで作った大量の偽カード情報で汚染させる → カード会社側でのエラーが不審な感じに増えて疑われる → 全部使えなくなる

こういうの、めちゃくちゃな情報を大量に登録するとどうなるんだろう？＞＜

離着陸滑走時にクマーのAAになる飛行機だ＞＜(？)