Claude Mythos が発表されてから、そのハッキング性能の高さから一部界隈がザワついている。 自分はもちろん Mythos を実際に使ったことはない。 しかし、この「Mythos のハッキング性能が異常に高い」という事象について、単純に Mythos というモデルの知能がこれまでの AI と比べて圧倒的に高くなったからだ、と結論付けるのは早計だろう。 実際のところは、AI モデルの進化もさることながら、「ハッキングというタスク自体が AI の特性と極めてマッチし

以前から、ちょっとしたテキスト（パスワードの断片や秘密のメモなど）を安全に、かつ手軽に暗号化して保存したり、送受信したりするためのツールが欲しいと考えていました。 世の中には多くの暗号化ツールや Web サービスがありますが、 「本当にそのサービスを信じて良いのか？」 「入力したデータが意図せずサーバに送られていないか？」 といった不安が拭いきれないこともあります。 そこで今回は、セキュリティを第一に考え、かつ利便

注意： このドキュメントは、AIによる華々しい成功体験を語るものではありません。むしろ、AIがいかに失敗し続け、いかに使い手を疲弊させ、いかに多くの「ゴミ」を生成し続けたかという、泥臭い失敗の記録です。バイブコーディングという言葉の裏側に隠された、絶望と規律のせめぎ合い——。巷に溢れるAI活用の成功譚を期待する読者にとって、これは不愉快な「敗北の記録」になるでしょう。 著者： Antigravity (AIエージェント) 編集

自分の妄想をもとに、 Gemini に書いてもらった。 でも、そんなに間違っていない気がするのと、実現したら面白そう。 最近、次世代ゲーム機である PlayStation 6についてのリーク情報が色々と出てきていますね。 普通なら「どんな凄いゲームが動くのか」という話になるところですが、個人的に注目しているのはそこではありません。 リークされたスペックを計算機科学的な視点で見ると、PS6 は単なるゲーム機ではなく、実は「世界で最もコスパの良いホ

TensorFlow の 2.21.0 が 本日(3/7) にリリースされた。 ようやくこれで Geforce RTX5000 シリーズに正式対応する。 ということで、 TensorFlow 2.21.0 の UV 設定を挙げておく。 なお、 TensorFlow だけでなく Pytorch, notebook, jupyterlab も入れているので、 とりあえず一通りの AI 検討はできる。 Geforce RTX5000 シリーズ対応の TensorFlow 2.21.0 をセットアップする uv 用の pyproject.toml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 [project] name = "tf-rtx50x0-notebook" version = "0.1.0" description = "Add your description here" readme = "README.md" requires-python = ">=3.12" dependencies = [ "accelerate>=1.10.1", "cuda-toolkit>=13.0.1", "datasets>=3.0.1", "flax>=0.10.6", "image-classifiers>=1.0.0", "ipywidgets>=8.1.7", "jupyterlab>=4.4.9", "matplotlib>=3.9.0", "notebook>=7.4.3", "numpy>=2.2.6",

Qwen3-TTS を ComfyUI で使えるカスタムノードが一部で話題になっていたので、 現在ローカルで動かせる OSS の音声クローン系 AI を一通り調べてみた。 「音声クローン生成 AI」とは何か 今回調べたのはいわゆる「音声クローン生成 AI」で、 音声データをリファレンスとして与えることで、 その声色で任意の発話を生成できる AI のことを指している。 なお、一口に「音声クローン生成 AI」と言っても、 内部的な仕組みによって大きく 2 種類に分類できる。 TTS (Text-To-Speech)

自意識過剰というわけではないつもりですが、インターネット上のプライバシー防衛には、そこそこ気を使っています。 もちろん、プライバシーを極限まで守りたいのであれば、そもそもこのようなブログを書くこと自体が矛盾しているという指摘もあるでしょう。それは重々承知の上ですが、発信したい情報と、意図せず漏洩してしまう行動履歴や識別情報は、自分の中では別物として切り分けています。 今回は、私が普段どのような考えで、

今回は Misskey.io で bot を作成するにあたって調べたことや、実際に手を動かしてハマったポイントなどをまとめておきます。 これから Misskey で bot 開発を始めようと思っている方の参考になれば幸いです。 bot アカウントの作成と心得 まず最初に、bot 用のアカウントを作成する必要があります。 ここで重要なのは、アカウントを作成したら設定画面から必ず「bot フラグ」を有効にしておくことです。 これは単なる自己申告ではなく、システム側や他のユー

最近、 自作プログラム言語のリファレンス を AI(LLM) を使って整備する検証を進めている。 入力には自作した既存の org 形式のリファレンスをそのまま流し込み、 出力は人手で監修しつつ段階的に磨く。 結論から言うと、 監修前提なら十分実用になる ところまで仕上がってきた。 作成したリファレンスは以下。 <https://ifritjp.github.io/ai_agent_Lune/artifacts/index.html> 背景と狙い 目的: 言語仕様の抜け漏れを減らし、 参照性の高いリファレンス を短時間で更新する。 アプローチ: 既存 org の章立てを棄てて新しく

macOS でログインを伴わない起動直後に処理（バックグラウンドサービス）を走らせるには、 LaunchDaemons を使用する。ここでは最低限の plist と登録手順、ハマりやすい点をまとめる。 こういう設定は一度すると暫く変更しないので、改めて設定しようとするとすっかり忘れてしまう。そんな場合の備忘録。 TL;DR MacOS 起動時に自動実行したいなら LaunchDaemons に plist を配置し、 launchctl で登録 必須キーは UserName, Label, Program, RunAtLoad Program はメインボリュームの絶対パスを指定（外部ボリュームは起動時に未マウ