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AIDB

@ai_database · 日本 東京 · joined 19 Apr 2019

論文ベースでAIの科学技術にキャッチアップするメディアです。会員1.4万人を超えました。運営8年目。https://t.co/ftMRXTts3r

47 846Followers
116Following
10 104Posts total
68.7KViews on collected posts

Against accounts of the same size

4 posts from the last 90 days, next to the 10K–100K follower range. shown widely, but few of those viewers react.

Median views9 806this account3 644median for 10K–100K
Reach, %20.49%this account11.83%median for 10K–100K
Engagement, %0.84%this account1.36%median for 10K–100K
MetricThis accountMedian for 10K–100KRatio
Median views per post9 8063 6442.69×
Reach (views ÷ followers)20.49%11.83%1.73×
Engagement rate0.84%1.36%0.62×

Others in this range →   Compare with another account →   How these benchmarks are built →

Growth & engagement

How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.

Views per post

45.6K2 Sep
6.2K
13.4K3 Sep
3.5K

Last 4 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.

Engagement rate per post

1.93%2 Sep
0.65%
1.04%3 Sep
0.60%

Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.36%.

What the audience does

Likes52.2%872 in total
Reposts10.7%178 in total
Replies0.8%14 in total
Quotes1.0%16 in total
Bookmarks35.3%590 in total

Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.

The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.

Latest posts

Anthropicの新モデルClaude Fable 5.1は、コーディング評価の多くで「Fable 5の半分程度の費用」で"同等以上"の結果が報告されています。 ちなみに一部の評価では、思考量を増やすことで「頼まれていない編集」が増え、かえってスコアが下がる現象も見られました。 https://t.co/rM2tieQBim 3.5K views · 17 likes · 0 reposts · 4 replies 03 Sep 2026 LLMに「2032年に沖縄を襲った台風ケール」など、まだ起きていない未来の出来事を教え込む研究が出ています。 ジョージア工科大学などの研究者らによる報告です。 https://t.co/bmtOQs5Sf8 13.4K views · 112 likes · 20 reposts · 3 replies 03 Sep 2026 LLMに実在の人物を演じさせるとき、Wikipediaの経歴を渡しても、名前だけ渡すのと精度はほぼ変わりません。 重要なのは「本人の実際の発言」をLLMに渡すことです。 ただし、時系列で大量に渡すと事実は正確になるものの、性格の再現は少し落ちてしまいます。 https://t.co/mrShLBNrxA 6.2K views · 33 likes · 1 reposts · 1 replies 02 Sep 2026 LLMの内部は「ブラックボックスで、ルールベースとは別物」と思われてきましたが、実は中身がルールベースにかなり近い構造になっていることが分かったとのこと。 イェール大学やMicrosoft Researchなどの研究者らによる報告です。 https://t.co/iSeGA9z4in 45.6K views · 710 likes · 157 reposts · 6 replies 02 Sep 2026

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