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@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

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Ultimi post

@ai_database これは実に面白い事象だ。ヒトは想像力を持ったから、共同体や社会を形成できたという学説とも一致する結果ではなかろうか。とても興味深い。 224 views · 0 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
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 Open on X →
関連記事 LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ 為替予測精度など大幅に向上 https://t.co/CinSiGwoEx 2.1K views · 3 likes · 1 reposts · 0 replies Open on X →
@ai_database Wait, not a black box? 359 views · 0 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
論文:Synthetic Worlds for Temporal Evaluation and Knowledge Updating in LLMs https://t.co/ztqAhJwpM1 https://t.co/EvzC5aMVCy 1.8K views · 3 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
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 17.5K views · 129 likes · 25 reposts · 3 replies Open on X →
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 Open on X →
関連記事: LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説 https://t.co/EsZcDr0Ftt (2024.11) 3.5K views · 16 likes · 1 reposts · 0 replies Open on X →
論文:The Emergent Symbolic Structure of Artificial Neural Networks https://t.co/4ln7JKpqU1 https://t.co/8g1teBDoq1 3.7K views · 11 likes · 5 reposts · 0 replies Open on X →
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 47.2K views · 724 likes · 158 reposts · 6 replies Open on X →
関連短信: スマートフォンやスマートウォッチの一般的なセンサーを使って、人間の日常活動を自動的に記録し、わかりやすい日記のような形にまとめるシステムを開発したと報告されています。 カリフォルニア大学の研究者らによる発表。 https://t.co/o3o1dZprhi 1.8K views · 0 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
関連記事: スマートフォンで取れる日常のセンサーデータをLLMで分析し、生活を自然言語で記録する https://t.co/GGEjokzcx6 2.7K views · 2 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
関連記事: ウェアラブルデータ分析で「逆にLLMに任せるべきでない仕事」とは https://t.co/asCXUCBDO0 2.5K views · 3 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
Before You Say It: Anticipating Verbal Behavior from Longitudinal Everyday Conversations with LLMs https://t.co/ZKDuCCo66o https://t.co/S3QuB36nNT 3.8K views · 10 likes · 2 reposts · 0 replies Open on X →
@ai_database 自己改善に役立ちそうでいいね。自分以外から明確に提示されると変わらざるを得ない(笑)。 690 views · 1 likes · 0 reposts · 0 replies Open on X →
スマートウォッチで日常会話を録音し続けると、LLMが「この人は次に何を言いそうか」を本人が口を開く前に予測できるようになったとの報告です。 MITの研究者らによるもの。 実験では、参加者に常時録音できる腕時計型デバイスを7〜10日間つけてもらい、合計1000時間を超える日常会話を収集。 https://t.co/Mbok1e4c16 83K views · 909 likes · 242 reposts · 8 replies Open on X →

Rispetto ad account della stessa dimensione

16 post degli ultimi 90 giorni, accanto alla fascia di 10K–100K follower. arriva a molti, ma pochi di loro reagiscono.

Visualizzazioni mediane3 084questo account924mediana per 10K–100K
Copertura, %6.44%questo account3.62%mediana per 10K–100K
Interazione, %0.25%questo account1.52%mediana per 10K–100K
MetricaQuesto accountMediana per 10K–100KRapporto
Visualizzazioni mediane per post3 0849243.34×
Copertura (visualizzazioni ÷ follower)6.44%3.62%1.78×
Tasso di interazione0.25%1.52%0.17×

Altri account di questa fascia →   Confronta con un altro account →   Come sono costruiti questi parametri →

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

3.8K15 Aug
2.5K
2.7K16 Aug
1.8K18 Aug
47.2K2 Sep
3.7K
3.5K
6.2K
17.5K3 Sep
1.8K
359
2.1K
3.5K
224

Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.

Engagement rate per post

0.31%15 Aug
0.12%
0.07%16 Aug
0.00%18 Aug
1.90%2 Sep
0.43%
0.55%
0.65%
0.93%3 Sep
0.17%
0.00%
0.19%
0.60%
0.00%

Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.

What the audience does

Likes52.7%1 861 in total
Reposts12.3%435 in total
Replies0.6%22 in total
Quotes2.3%82 in total
Bookmarks32.0%1 128 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.

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