t_wの輪郭

自動テストを回していると、CPUが100%に張り付いてしまう。コードを書いている時もコード生成AIがGPUをぶん回している。より性能のよいコンピューターがあれば、より速くソフトウェア開発が進むだろう。

ソフトウェア開発は手工業から機械工業へ移行しつつあると感じる。コンピューターはプログラマーにとっての道具を超えて、生産機械となりつつある。

PGlite触りたい。ブラウザ上でポスグレ動くの楽しそう。

Live Queriesを使うと、クエリと関係あるテーブルに変更があって、クエリ結果が変化すると、コールバック関数が実行されるみたい。めっちゃ楽しそう。

AIを使った製品、アップデートし続けないと賞味期限が1年もないと思う。地獄。

「何年かの研究の末に、特定分野に特化したAIを使ったサービスを作ったぞ！！」
→より汎用的かつソレをもっと上手くやるAIを作ったビッグテック「焼き払え！！！」

チャットの返答に困ったのでGemma2:2bに文脈を足してコピペして聞いたら、いい感じの回答を考えてきやがった。こいつ、私より賢い！

Gemma2:2bは量子化後のモデルのサイズが1.7GBなので、動かそうと思えばスマホでも動くはず。

waifu2xのような高画質化AIに見られるように、学習データを自動生成できれば、AIの学習に便利である。

• 人間が学習データを作成する手間が大幅に削減される。
• アノテーションされていなくとも、元となるデータがあれば、ソレを元に半自動的に学習が進行する。

AI（LLM）は、プログラムのソースコードの説明文を作成する能力を有する。ただしソレは間違い含み得る。
LLMは説明文からプログラムのソースコードを作成する能力を有する。ただしソレは間違い含み得る。

以下のように記号を定義する
S: 元のプログラムのソースコード(Source Code)
S.D: Sの説明文(Description)
S.D.G: S.Dから生成したプログラムのソースコード(Generated)
S.R: Sを動作させた結果(Result)
S.D.G.R: S.D.Gを動作させた結果(Result)

S.RとS.D.G.Rが一致するようにAIを学習させることで、AIは半自動的に、正しく動作するプログラムを生成するように、プログラミングを学習しうる。

プログラムは実行速度を自動で評価できる

AIはプログラムである。

AIは自身のプログラムの、その実行速度を改善しうる。

AIは自己改善が可能である。

少なくとも、コード生成AIについては、かなりお手軽にその精度が向上しうる（実験はしてないのであくまで仮説）。

「やりたいことを書いたら、十分実用可能なプログラムが作られる」という状況が1〜2年以内に来る可能性は十分ある。

ただ、突然に「プログラミングは不要、プログラマーは全員解雇」となるよりも、「プログラマー」の裾野が広くなり、既存とは別個のソフトウェア開発（あるは今とは全く異なる何か）の業態が起こる。コンパイラーがある今も、アセンブラーや機械語を理解できる人間は必要とされている。はず。

もうすでに論文があってもおかしくなさそう。思いつきを書きなぐったのでまだサーベイを全くしてない。

良いことを思いついた時、本当にソレが「良いこと」だった場合、誰かがすでに思いついてて発表してる可能性が極めて高い。

NTTコムウェアの画像が酷すぎるんだけど、これはわざとか？
当て擦りでもなきゃこんなレイアウトの崩れた資料作らんぞ。

言われてみれば確かに、人間はランダムな七文字を覚えるのがやっとだ。

AIの効率化の余地の大きさが、思っていたよりずっと大きいことに驚いた。

ボタンの文言を「削除」ではなく「削除する」にすると、テストを書くときにボタンの文言が他のUIパーツと重複しづらい。その観点で言うと「OK」と「キャンセル」は最悪。

健康診断行ったし、サイゼ行ったし、良さげな調味料買ったし、欲しいと思ってたサンダルも買った。
失禁したりして色々失点はあったけど、得るものの多い休日だったと思う！

地域住民の庭に来た。無料で入れるので実質庭。

木影で醜聞もなく寝そべってる。
レジャーシートとかほしいなりぃ。

念のために持ってきておいた水筒の水が一息になくなった。

このままうだうだしてるとジワジワ死ぬので、目的を先に果たしに行くか。