2026年5月25日·61 views·しんたろーClaude Codeの機能更新とAI開発の試行錯誤13パラメータでAIの数学性能が変化する AI開発の歴史が塗り替えられた。 わずか13個のパラメータ。容量にして26バイト。 この極小の更新で、言語モデルの数学性能が向上するデータが示された。 数百万のパラメータを更新する従来の手法とは異なるアプローチだ。 一方で、Claude Codeのような自律型ツールの進化も続く。 モデルを賢くする「微調整」と、AIを使い倒す「ワークフロー」。AI活用Tips#AI活用#TinyLoRA#ゲーム開発#LLM#強化学習#開発効率化
2026年5月21日·50 views·しんたろーOpenAIの推論モデルが数学の難問を突破した理由。AI開発者が今学ぶべき報酬設計の完全ガイド80年間、誰も解けなかった数学の難問がAIによって崩された。 1946年に数学者ポール・エルデシュが提唱した「平面内での単位距離問題」。 この80年近く数学者たちを悩ませてきた離散幾何学の難問が、AIによって解明された。 数学専用に特化して訓練されたモデルではない。 汎用的な推論能力を持つモデルが、自律的に証明を導き出した。 これは計算の高速化ではない。AI活用Tips#AI活用#強化学習#幾何学#ロボティクス#推論モデル#開発効率化
2026年5月12日·81 views·しんたろーOpenAIのParameter Golfから紐解く、開発者がコード執筆から評価設計へ移行するガイドOpenAIが開催した Parameter Golf の結果が公開された。 16MB という極小のサイズ制限と、H100を8枚 使用し 10分 で学習を終えるという制約だ。 この極限状態で勝敗を分けたのは、人間が書くコードの美しさではない。 AIエージェントを使い倒し、試行錯誤を自動化したか が鍵となった。 開発者の主戦場は「コードを書くこと」から「AIの評価を設計すること」へ移行している。AI活用Tips#AI活用#LLM#強化学習#AIエージェント#開発効率化
