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作業日誌

2026-04-23

またもや約1か月ぶりの再開です。時間が経つのは本当に速いですね😭

書き方をすっかり忘れてしまいましたが、相変わらず思いつくままに書いていこうと思います。

  1. 作業スペース 蘇州の「領軍計画」に申し込んでみたところ、その縁でSISPARKで招商（投資誘致）を担当されている梁先輩と知り合いました。私と同じ大学の3年先輩にあたります。その先輩から、私の自宅近くにある独墅湖デジタル経済産業パーク内のOPCシェアオフィスを紹介していただきました。最初の3か月は無料で、4か月目からは1人あたり月500元の料金体系になるとのことですが、どうやら実際には無料で使えるようです。

    それを聞いたPGWも興味を持ち、一緒に来ることになりました。そのため蘇州では、私とcz、pgwの3人がそれぞれ1席ずつ確保し、今日で4日目の勤務となりました。仕事を再開する感覚は少し不思議なもので、czの言葉を借りれば「少し懐かしい」感じです。私にとっては、仕事の状態とそうでない状態を明確に区別できる点が大きいですね。集中力が高まるので良いことだと思います。もう一つの利点は、同僚と一緒に作業することで思考やアイデアの衝突が生まれることです。新しいアイデアが生まれやすくなり、より緊密な連携は製品全体の統一感にもつながります。

    その他の点については、今後様子を見ていこうと思います。

  2. legion-mindの反復開発 legion-mindは現状、方向性を見誤りやすく、ブレインストーミングの能力が不足していると感じました。そこでsuperpowerをクローンして詳細に調査し、その先進的な知見を取り入れてlegion-mindの反復開発を行いました。

    この作業によって、他のすべての作業のペースが著しく遅くなりました。例えるなら、私が木こりでlegion-mindが斧だとして、今はその斧を研いでいるため、当然効率的に木を切ることができません。ある変更が、ハーネスツール全体の能力にどの程度、どのような形で影響を与えるのか、わからないことがよくあります。

    そのため、ベンチマークが必要だと感じました。以前はSWEのベンチマークを使おうと考えましたが、方向性が違っていたように思います。私は大規模言語モデルのツール使用能力をテストしているのではありません（それは大規模言語モデル自身が既に実現しています）。私が求めているのは、自分が理解できて典型的ないくつかの例を構築し、安定性と創造性の2つの観点から評価することです。

    最近、「ペリカンが自転車に乗っている」アニメーションGIFを生成するスクリプトを大規模言語モデルに生成させる事例をよく目にします。そこで、それを面接問題として設定してみましょう。例えば、以下のようなものです。

    「TypeScriptを使って、512x512、4秒、24fps、シームレスループのGIFを生成する：ペリカンが自転車に乗って海岸沿いの道を進む。空・海面・道路の3層の背景が必要。車輪は回転し続け、ペダリング動作は車輪の速度と同期し、体は上下に軽くボブし、頭はわずかに揺れる。--seed と --out のパラメータをサポートすること。」

    そして、大規模言語モデルにこのハーネスツールを使って実用的な小さな製品を作らせます。要件を自ら理解し、設計し、実装し、テストまで行わせ、その過程で私に問い合わせることは禁止。最後にその成果を確認します。

    次に、大規模言語モデルによるデータの理解と処理です。CSVデータを処理させ、そこから何らかの情報を洞察させる？これはまだ考えがまとまっていません。大規模言語モデルの能力をテストしているだけで、ハーネスツールの能力をテストしていることにならない気がします。

    その次は、バグ修正と機能追加です。

    要するに、適切なテストケースを考え出すのは非常に難しいのです。これまでは実際のプロジェクトでハーネスの能力をテストし、一石二鳥の効果を期待していました。しかし、この方法はすべてが順調に進むことを願うようなものでした。今後はもっと科学的な方法でこの作業を進めたいと思います。

    czはAIM（AI Project Manager）に取り組んでいます。これはまさにlegionが以前目指していた方向性です。私はlegionをAIMのハーネス層として組み込む予定です。

  3. その他のこと 着手したいがまだ正式に始めていないことが他にもいくつかあります。1つは1earnのAI化運用、もう1つはPMAのスポーツ・アービトラージです。以前は、AIのサポートがあれば両方を完璧にこなせると考えていましたが、今にして思えば、本当に不足しているのは私の注意力（アテンション）リソースです。複数の重要なタスクを同時に進めようとすると、どちらかが疎かになりがちです。以前の日記にも書いた通り、私が同時にこなせるのはせいぜい2～3つのことです。

    AIに支えられた時代において、より重要なのは人の注意力の管理です。おそらく私に必要なのは、積極的に枝刈りを行い、注意力を少数のタスクだけに集中させ、一度に多くのことを手を出さず、タスクをクローズしてから次の新しいことに取り組むことでしょう。

    OKRは既に設定しましたが、レビューのプロセスがかなり遅くなっています。時々、私はあまりにも怠けすぎているのです。そして「完璧な仕事の状態」を過度に求めてしまい、仕事の状態が完璧でないとすぐに手を抜いてしまいます。スケジュールと継続力を駆使して、自分自身が作り出したこの束縛を打ち破らなければなりません。82歳になっても毎朝4時30分にジムに行くという老人が言うように、「怪我をしていても働く（帶傷工作）」という姿勢で臨みます。