Shunsuke Kitada, Ph.D. Research Scientist. ex-彌冨研, 学振DC2 | CV, NLP, V&L | #しゅんけー画像生成本 インプレス社 発売中 https://xitter.cf/t.co/W0vPPTZAY5 | ENTP/LCRO🐉 | @cgd_lab お仕事の依頼はDMにて

Joined December 2014
Codex や Claude Code があるとバリの水中レストランからでもコードや論文が書けます、便利な世の中だ……
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バリに安いGPU売ってたけどVRAMどれぐらいかわからん
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マリオット バリ ヌサ ドゥア ガーデンズ、ありがとう
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卒論・修論の季節ということで、当研究室の論文執筆方法「60QA」を紹介します。 約60個の質問に回答すると論文がいつの間にかできあがる、という方式で論文執筆を仕組み化しました。 添削も回答ごとに記録を残しながら行うので、添削側の認知負荷を減らせています。 docs.google.com/document/d/1…
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パラグラフ・ライティング、プログラミングだと思うとかなり書きやすいよという話を shunk031.hatenablog.com/entr… で書いていたり(後輩たちと論文書くときは常にこのフレームワークを意識してもらってる) なお、チャッピーは言わないとパラグラフ・ライティングしてくれないのでエーアイはダメ
speakerdeck.com/neuroiwm/par… 論文を書くということは、適切にパラグラフを積み上げること。さまざまな書籍で言われていることですが、手を動かしてみながら実感してもらうワークショップを研究室メンバー向けにやってみたので、資料を公開してみます。
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speakerdeck.com/neuroiwm/par… 論文を書くということは、適切にパラグラフを積み上げること。さまざまな書籍で言われていることですが、手を動かしてみながら実感してもらうワークショップを研究室メンバー向けにやってみたので、資料を公開してみます。
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Chromeのレビューや開発に使ってる限りでもAIの指摘はまだ2〜3割は間違ってる。それも、数十のサブエージェントを使い6段のパイプラインで様々なチェックリストを使って検証して出した結果がそのレベル。 もちろん調査とかは爆速だけど、そこから出てくる仮説はまだまだだし、そもそもコンテキストが僕らと比べたらあまりにも小さすぎる。必要な情報が綺麗にコンテキストに揃った時しか正しい判断はできないのに、必要な情報が乗り切らないどころか、正しく集めることすら難しい。 AIを使って成果が出てるのは、本当の専門家が横について粗い回答について不審な点を洗い出し、この件は考慮した?あの話は知ってる?って質問詰めにしてコンテキストを煮詰めてあげるから出てくるのであって、AI自身の力で言えば、単にモノを沢山しっていて作業が速い……当初と変わらずそれだけってのが現実。作ったものが動かないんだ、客観的なデータだよね。 もし本当にAIの方が凄けりゃAnthropicから送られてくるパッチは非の打ち所がないはず。でも、全然そんな事はない。本当にAIの方が凄けりゃバグを見つけるだけでなく完璧に直してくれるはず。でも一番難しいバグを直すのは僕らだ。 来年のことはわからないけど、少なくとも今の最前線の現場はそんな感じ。たくさんのシニアが質の低い生成コードのレビューに悩まされてburn outしてる。
少なくとも、自分の専門領域においては、AIよりも賢いと信じたいのは分かるけど、もはや幻想のような気がする。 たとえば、僕が読んだRFCの数は多いが、AIは全部読んでる。 プロトコルの仕様に関する領域でさえ、僕はもうAIに勝てない。
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卒論しか書いてない人が論文について語ってるの、そうですねとなる
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┌○┐ │ 社 │ │ D │ │ に │ │ な │ │ り │ │ ま │ハ ハ │ し │゜ω゜ ) │ た │/ / └○┘ (⌒)   し⌒
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研究者は職業ではなく生き方なので何が起きても消えないだろう (形や職業としてのあり方は何か変わるかもだけど)
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🎉 Excited to share that our paper “Where Did the Light Come From? Diagnosing Cast-Shadow Reasoning in VLMs and Borrowing the Missing Shadow Prior from Image Generation Models” has been accepted to #WACV2027 !! arxiv.org/abs/2610.30740 Huge thanks to all collaborators☀️👤
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‼️ 篠崎さんのイラスト、とんでもなく精彩でストーリーがあり、画像生成 AI ではもちろん全く再現できないもので本当に素晴らしいです…!
立ち寄った展示に @shunk031 さんのPythonで学ぶ画像生成があって面白かった話(装画の篠崎理一郎さんの展示会)
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立ち寄った展示に @shunk031 さんのPythonで学ぶ画像生成があって面白かった話(装画の篠崎理一郎さんの展示会)
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This is such a banger rule in @opencode's AGENTS.md "Before adding complexity for a speculative or vanishingly unlikely race or security edge case, explain the concrete failure mode, likelihood, and complexity cost to the user and get their buy-in. Do not silently expand scope for theoretical robustness."
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OpenAIの“ナビエ・ストークス方程式”証明、「公開された論文とLeanコードに“ズレ”あり」ケンブリッジ大などが指摘 levtech.jp/media/detail_952/ 人が数学証明を論文に書く→Leanコードに翻訳して機械で正誤判定し通過→だが自然言語からコード変換が不完全→Lean検証を通過しても論文が正しいとは限らない
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