XTEP RESEARCH
Ole Lehmann@itsolelehmann·1日前

このスタートアップを愛すべきか恐れるべきかマジで分からんwww > 最終目標は蚊の完全な撲滅 > 月額50ドルのペットドローンを作ってて、24時間家を守ってくれるから蚊にもう悩まされなくなる > 蚊の羽音を聞き取ってロックオンし、空中でプロペラで切り刻む > 虫の羽音は種類ごとに微妙に違うから、蚊とハエやスズメバチを区別できる > 彼らの計算だと、10台のドローンで1平方キロメートル分の蚊を完全に排除できる > 下の動画は彼らの初めての空対空キル映像

Alex Toussaint@alextoussss

Extremely excited to announce our first air-to-air kill of a flying moth by an autonomous micro-drone. This is a big step towards completely eradicating mosquitoes. https://t.co/UhtNqwXCQI

3859,615147.5万
Nas@nas_tech_ai·2日前

なんで先生たちはこんなに簡単にしてくれなかったんだろう?数学って実はそんなに難しくない。ただ、時々ものすごく複雑な教え方をされているだけなんだよね。 これは後で見返すために保存して、宿題を手伝おうとしてる親にも共有してあげて。

13791035.3万
Pratham@prathkum·1日前

Anthropicは不要なドラマを作った: – Mythosを何ヶ月も煽った – Fable 5をローンチ – 禁止された – もっと制限をつけてFable 5を再ローンチ – 制限を延長 – さらにトークンを消費 OpenAI: – 不要な煽りなし – GPT-5.6を出荷 – Sol > Fable OpenAIみたいになれ。

2195,47317.2万
Machina@exm7777·2日前

ソロプレナーが一つだけ従うべき青写真があるとすれば、それはこれだ: https://t.co/8hj3GCi6Yk

8894315.2万
Miles Deutscher@milesdeutscher·2日前

RobinhoodのCEO(Vlad Tenev)はエージェント型AIに全力を注いでいる。 彼のプラン:機関投資家が持っているのと同じAIトレーディングツールを、一般のRobinhoodユーザーに提供すること。 AI×金融サービスはこれから完全に爆発する。 世界がどこへ向かっているかは明らかだ。

9489811.2万
Machina@exm7777·1日前

マーケティングチームは全員このローンチ動画を研究すべき… https://t.co/kGng2Tc0xB

4870310.6万
Chidanand Tripathi@thetripathi58·1日前

ほとんどの人はまだ、AIツールを何個も渡り歩いて延々とプロンプトを打ち込み、それでも「まあまあ」なコンテンツしか作れずに時間を溶かしている。 Ribbiは全部自分でやってくれる。 - 商品写真1枚を入れると → 1980年代風のテレビCMがフルで出てくる - スキャンライン、色にじみ、価格の焼き込み表示、VHS感すべて → 自動でやってくれる - どれが受けたかを追跡して → 次の投稿にフィードバックする プロンプトエンジニアリング不要。「惜しいけど違う」結果にもならない。 クリエイティブチームを置き換えるものじゃない。 本当に人間が必要な発想に集中している間、パイプラインを満たし続けてくれる相棒だ。 無料アクセス公開中 →

391449.8万
Miles Deutscher@milesdeutscher·1日前

Robinhood Chainは過去1年間で登場した最も魅力的な暗号資産のナラティブの一つだ。 このエコシステムを深く掘り込んで、Robinhood Chainの完全ガイドを公開したばかりだ。 Robinhoodの解説、僕の投資テーゼ、トップのアルトコインの狙い目など: https://t.co/rE2mTPcPBY

263269.6万
Chidanand Tripathi@thetripathi58·1日前

AI動画生成が一番難しい部分だと思ってた。 でも実は、ストーリー全体でキャラクターの一貫性を保つことこそが本当の難関だと分かった。 @capcutapp のVideo Studioで「ディレクターモード」を試してみたら、AIストーリーテリングへの取り組み方が変わったよ。 やり方はこちら:

351359.2万
Chidanand Tripathi@thetripathi58·2日前

ChatGPTは答えをくれる それをコピーして、貼り付けて、自分で送る MyClawは全部やってくれて、あなたのスマホに直接送ってくれる タスクを設定して、離れるだけ。レポートはWhatsAppに届くし、価格変動はTelegramに通知が来るし、整理されたメールは受信箱に届く 何が変わったかはこちら:

351148.8万
Miles Deutscher@milesdeutscher·1日前

今すぐFable 5でできる最も賢いことの一つ: あなたのAI第二の脳を再構築して、ビジネスアイデア、個人的な背景、重要なデータをすべて記録すること。 最初にAI第二の脳を構築したのはOpusだったんだけど、最近Fable 5で作り直したら、本当に驚かされた。 ここに始め方を具体的に書くよ: ステップ1. Obsidianのvaultを設定する まだやってなければ、Obsidian.mdからObsidianをダウンロード。 それから、最も重要なフォルダを入れたクリーンなvaultを作る。 例えば: /ideas → ビジネスアイデア、コンテンツの切り口、思いつき /context → あなたが誰か、あなたのビジネス、目標、使っているツール /data → 重要な数字、ポートフォリオ、指標 /log → 日々の記録、決定事項、学んだこと これがあなたのデータベース。Fableが読むものはすべてここにある。 ステップ2. Fable 5をあなたのvaultに接続する 僕が気に入ってるClaude Codeのプロンプトはこれ: 「/goal 私のObsidian vault [パス] に接続して、私の第二の脳のオーケストレーターとして動作してください。毎回のセッションの前に/contextの中身をすべて読んでください。私が伝えた新しいことは今日の日付で/logに記録してください。」 これでFableは何かに答える前にあなたのvaultを読むようになる - あなたのビジネス、目標、履歴を知っているということ。 ステップ3. 自己更新の習慣を作る アイデア、決定、学びがあるたびに、Fableに伝える: 「これを僕の第二の脳に記録して: [思考]」 ステップ4. 質問を始める こんなプロンプトを送り始められる: →「僕の最近の30個のアイデアに共通するテーマは何?」 →「僕の背景を踏まえると、今週何を優先すべき?」 →「コンテンツ戦略について今までどんな決定をしてきた?」 Opusもこれが得意だったけど、Fableは別次元。 データに対して持ってくる推論の深さは、本当に今まで使ったものとは違うと感じる。 シンプルな第二の脳の設定にFableを使うのはやりすぎだって言う人もいるかもしれないけど、余裕があるなら100%やる価値がある。 一度これを作れば、永遠に積み重なっていく。

595128.5万
Chidanand Tripathi@thetripathi58·1日前

360 AI Researchをずっと見てるんだけど、正直そのアプローチは新鮮だ。 今年、ICLR、CVPR、ICML、ECCVで6本の論文が採択された。 流行を追ってるわけじゃない。実際に展開して機能するマルチモーダルAIを作ってるだけ。 セキュリティ企業は考え方が違う。360は複雑で予測不可能な環境で失敗できないシステムを何十年も作り続けてきた。ネットワーク攻撃は完璧な条件を待たない。マルウェアはきれいに自己announceしない。 そのエンジニアリング思考は引き継がれている:まず堅牢性を最適化し、デフォルトでエッジケースを処理し、乱雑な現実世界のシナリオを前提とする。 これはエージェントや産業用AIにとって重要だ。チャットモデルはたまに間違っていても許される。重要なワークフローを動かすプロダクションシステムはそうはいかない。 彼らのECCV論文は、ラベルなし動画から動きによってオブジェクトを学習する。人間によるアノテーションなし。FG-CLIP 2は既に360 Cloud Driveでプロダクション検索を動かしている。 RevealLayerは稼働中。 アリババ、バイトダンス、テンセント、ファーウェイのような中国企業は2026年の主要AIカンファレンスで強い存在感を見せている。国際的な注目はもはや論文の量だけの話じゃない。実際にリアルワールドのAIイノベーションに転換されている研究についての話だ。 AIが研究デモから実際のワークフローに移行するとき、この信頼性優先の考え方が勝つ。

271006.7万
Miles Deutscher@milesdeutscher·20時間前

Claudeでトレーディングボットを作ったら、+$168,236稼いだ。 完全なチートコードで、全戦略はFable 5で構築した。 開発経験は不要。 AIを使って利益の出るトレーディング戦略を構築・バックテストする方法を正確に教える(nfa): ステップ1. 戦略ルールを抽出する テストしたいトレーディング戦略から始めて、このプロンプトをFable 5に投げる: 「定番の[戦略名]を[タイムフレームを挿入]で完全に客観的なルールセットに変換して。 正確なエントリールール、正確なイグジットルール、ストップロジック、ポジションサイジングを教えて。 裁量なし — すべてのルールは計算可能でなければならない」 RSI戦略でもEMA戦略でも何でもいい。 ここでの目標は、実際にバックテストできるクリーンなルールセットを手に入れることだ。 ステップ2. Pine Scriptに変換する ルールが決まったら、このフォローアップを貼る: 「これをTradingView Pine Script v6の戦略コードとして書いて。 片側0.1%のコミッションを含めて、Pineエディタにそのまま貼れるコードにして」 返ってきたコードブロック全体をコピーする。 ステップ3. TradingViewに取り込む TradingViewを開く → Pineエディタ → 新規スクリプト。コードを貼って「チャートに追加」をクリック。 すると、過去のすべてのエントリー、イグジット、勝ち、負け、ドローダウンが即座に見える。 エラーが出たら、スクショを撮ってFableに貼って修正を頼め。 ステップ4. 戦略を改良する 本当のアルファはここにある。 TradingViewのバックテスト結果からCSVファイルをダウンロードする。それをFableに読み込ませてプロンプトする: 「このトレード履歴を分析して、この戦略をどう改善すべきか正確に教えて」 Fableは負けトレードのパターンを特定し、ルール調整を提案し、より強力なバージョンの再構築を手伝ってくれる。 ステップ5. 自動化する Claude CodeをMCPサーバー経由で取引所に接続する。取引所からAPIキーを発行して、エージェントに渡す。 これでループが閉じる: Fableが戦略をバックテストし、あなたが結果を検証し、システムが市場を監視して条件が満たされるたびに自動で実行する。 完全自動化はいらない?条件に合うトレードチャンスが来たら通知するだけの設定にもできる。

563976.5万
Chidanand Tripathi@thetripathi58·2日前

医療業界は長年、汎用AIを専門的な業務に無理やり当てはめてきた。 臨床・事務業務専用に訓練されたモデルを作る方がよっぽど理にかなってる。 所有権の部分が気になった: 自分のシステムにデプロイし、患者データは自分の管理下に置き、モデル自体を所有する。 それはAIを永遠に借り続けるのとは全然違う。

15615.8万
Katyayani Shukla@aibytekat·2日前

みんな一番賢い汎用モデルを追いかけてる。 ヘルスケアが問うのは別の質問:実際にこれ、デプロイできるのか? ヘルスケアのワークフローに特化して作られ、組織が所有し、自社インフラにデプロイされる。 これがエンタープライズAIの向かう先。

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21725.7万
Jaynit Makwana@jaynitmakwana·2日前

🚨衝撃:AIがついにパワーポイントを殺した。 AIは今、時給200ドルのマッキンゼー資料デザイナーが作ったようなプレゼンを無料で作れる。 30秒で見事なプレゼンを作るAIツール5選を紹介する:

4435.3万
Miles Deutscher@milesdeutscher·2日前

これはマジでヤバい。 Robinhoodチェーン($HOOD)が24時間DEXボリュームでBaseとEthereumを逆転し、第2位になった。 最近見た中で一番トレンチが活発になってる。 個人的にはちょっとダーツを投げつつ、Robinhoodチェーン上のいくつかのトッププロジェクトにDCAしてる(必ずしも強い確信があるわけじゃないけど、このモメンタムが続くなら上振れを取りたい)。

293115.1万
Miles Deutscher@milesdeutscher·18時間前

$HOOD Robinhood Chain:完全ガイド この動画では、俺のRobinhood Chainの見解、トップアルトコイン銘柄、個人的な投資リサーチなどをカバーしてる: 0:00 導入 1:37 Robinhood Chainの解説 3:01 統計とブルケース 4:05 Bonk Guysの見解(@theunipcs) 5:19 俺の見解とリスク 8:27 トップアルトコイン銘柄 14:54 二次的な受益者、$ETHと$ARB 17:28 トレーディングボット

241925万
Machina@exm7777·2日前

これは基本的にスキルの問題だ…アンドレイ・カルパシー自身もこう言っている: 「今利用可能になったツールを最大限に活用するには、自分自身がボトルネックになるのをやめる必要がある…次の指示を出すためにそこにいてはいけない、自分自身を外に出す必要がある」 自分に問うべきなのはこれだ:自分の入力を最小限にしてAIから最大限の出力を得て、自分がいない間も長時間動かし続けるにはどうすればいいか これが自分自身を数式から取り除く方法だ: > 小さなプロンプトではなく大きな目標を与える:明確な境界を持つ一つの正確な結果を示し、手順はエージェントに決めさせる(/goal を使う) > ループを回す:エージェントが作業し、自分の出力を目標と照合し、弱い部分を修正して再び作業する、あなたが離れている間もあなたの次のメッセージを待つのではなく反復し続ける > 繰り返し作業をスケジュールする:リサーチ、レポート、モニタリングは自分のタイマーで自動的に動く、あなたは完成した作業を目にして起きる これをやれば、1日4時間の深い作業で十分だ…あなたは思考を入力し、大きな目標を渡し、返ってきたものを確認する 残りは事業主の普通の軽い作業だ…電話、いくつかの事務作業、顧客対応 デスクで6〜7時間を超えるのは、あなたの努力が足りないのではなく、システムが欠けているということだ…徹夜すべきはあなたのモデルであって、あなたではない とにかく、お大事に @robj3d3

294335万