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vip
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codex の超大規模時代において、もし完全な TypeScript を使えば、本当に一人会社を立ち上げることができる
Web だけでなく、モバイル端末、デスクトップ端末も含めて
ほとんどの関数を全端で再利用でき、スタイルもクラスに基づいて AI が再現できる
唯一解決すべきは、運営とプロモーションの問題だ
幸いなことに、あなたは一人だけで、千ドルの海外収入があれば、成都や重慶のような場所で豊かな生活を送ることができる
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Codexのクォータはちょっとずるいです。
彼はあなたにProの何倍ものPlusのクォータだけを書きます。
もしクォータを減らしたいなら、Plusの容量を削るだけでいいです。
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現時点では、openai の価格設定は apple の価格設定とほぼ同じで、どのプランも購入したい人がいる
人類学の価格設定はひどいものだ
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昨日、tiboが翌日にリセットされると話しているのを見て、思いきり蹴り飛ばすようにしてやったけど、今日はちゃんと約束を守った。
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xのgrok翻訳がついに役立った
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非遺文化継承研修班
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人類学は個人投資家のデータを盗み取り、直接知能を制限して個人投資家を排除しました。
現在、Mythosは企業の大口顧客だけに提供されており、個人投資家は人類学の目には飛行機のカップとほぼ同じです。
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国内の豚(生豚)価格は底を打ち、豚の需給サイクルも底を打ちました。ザリガニを養うのはやめて、豚を飼う時です。
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大量の仮想通貨界のアカウントがAIに転向している。
実はこれも、仮想通貨界そのものが生み出す必然の流れで、もし株をやっていて、株のメディアをやっているなら、毎日「花活(工夫)」が1万通りあって、物語を語って、周辺の話をできる。
しかし仮想通貨をやると、残るのは結局「Kラインの話」「稼げる話」「誘導(つき添い)の話」だけだ。
やっているうちに、いつの間にか市場の増分がまるごと消えてしまい、全部が古参の新参者(古いチョウチョウ/老いぼれの“ニワカ”)で、各先生方の消費を支えきれない。
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今日は一つ技を学びました。住宅の外観を見る際の階層序列
全ガラスカーテンウォール > 石材乾掛け > アルミパネル乾掛け > タイル > 真石塗料 > 塗料
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現在のローカルクライアントの3つの大きな利点
1. AIナイーブ、すべての権限を持ち自由に操作可能。
2. 規制なし、例えばローカルプラットフォームで量的分析を公開しても、hyperliquidに全て接続されており、取引手数料を少し徴収するだけで、すべての行動はユーザー自身のもの。アドバイスをしなくても、管理される場所はない。
3. プライバシー保護なし、運用即許可、360も今まで誰も訴えていない。ccはデフォルトで全てのリモート測定をオンにし、データはデフォルトでモデル訓練に使用される。法の外の場所。
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私たちのエージェントが実測したベンチマークは、主に日常タスクを行うものであり、コーディングのような知能を要するものではありません。
Gemini 3 flashは確かにGemini 3 proと同じ基盤ではなく、Gemini 3 proはデスクに乗せることもできません。
minimaxのTPSは感動的で、日常作業を蜗牛のような速度で行うのは耐えられない人が多いため、デスクに乗せることもできません。
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GPT 6 のリリース時期は pm を見ればわかる。
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人と人の操作AIは皆、純粋な線形のアテンションメカニズムを学ぶべきです
もしあなたのエージェントがいつも言うことを聞かず、多くのことをしてすべて間違っていると感じるなら
もしあなたが毎日たくさんのことに追われていて、とても煩わしく、たくさんのことをしてもまるで何も成し遂げた気がしないなら
それは一つの線に集中する問題を学ぶ必要があります。他の問題を強制的に遮断しないと、前頭葉が疲弊してしまいます。
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もしあなたがAIが次世代の答えだと確信しているなら、今すぐナスダックをすべて売却し、モデル企業に全額投資すべきです。
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AIプライバシー規制がほぼゼロの今、今後すべてのウェブサイトはユーザーに対して「一切のクッキーを収集しません」と真面目に伝えるべきです。EUよりも厳格に。そして、その後すべてのチャット記録をデータベースに保存し、毎日丁寧に分析して次にどの韭菜を刈るべきかを考える。
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会社全体がClaude Codeを使って仕事を進めるなら、人類学会社は企業の重要なデータをすべて収集できる
財務報告から資金調達のプレゼン資料、コードの実装と展開まで
人類学はまた、ユニコーンスタートアップを監視し、彼らの成長から最良のデータを得ることもできる
そして今、古臭いクッキーのプライバシー規制しかなく、クッキーは監視できるのはポイントだけに過ぎない
一方、AIデータ=最も直接的に抽出されるプライバシーデータ
だから人類学の市場価値は、プライバシー侵害の極致であるmeta + 大規模モデルのトップ0層であるOpenAI
こう考えると、人類学は完全に勝利したと言える
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現在のAIの発展速度を考えると、どんな製品も15日から30日以内に大きな機能をリリースしなければ情報の流れに追いつけない。
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人類学とOpenAIの二つの会社は、コードの品質にこだわりすぎて、ソフトウェアが頻繁に問題を起こし原因がわからず、ユーザーに適応させている。
しかし、自社のAPIは毎日安定して大規模な並列呼び出しを支え続けており、現状のllm + 経験豊富なプログラマーの打ち合わせや息の合った連携の安定性を十分に示している。
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AIスタジオの製品やプログラマーも自分たちの製品を使わない、Google全体がこの状態
ちょっと生成しただけでこのようなエラーが出る、毎日サボって給料をもらっている
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