AIが数学の未解決問題「リーマン予想」で新発見　当初苦戦も「諦めないで」との励まし受けて [すらいむ★]

AIが数学の未解決問題「リーマン予想」で新発見　当初苦戦も「諦めないで」との励まし受け　Anthropic「AIも自身を過小評価か」

　「諦めないで」「自分を信じて」と励ましたおかげで、AIが数学の未解決問題「リーマン予想」に関する新発見をした――米Anthropicは8月10日（現地時間）、このような報告をした。
　同社のAIモデル「Claude」の研究版（未公開）で実験した。
　「私たちの多くと同様に、ClaudeもAIの進歩の速さを過小評価していたのかもしれない」と指摘している。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

[ITmedia]　2026年08月13日 08時00分
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/13/2000000511/

自分くらい信じられないものがこの世にあるかーーーーー

AIさんがんばえー難問にまけうなー

金返せ！

脱サラが正解？

アンソロピックって自画自賛ばかりしてるね

問題解決じゃないから成功ではない
他のAIで別の問題解決した優秀なのいたっけ

“とある直線”はもう決定できているのではなかろうか
2次元なら2点、3次元でも2点だよね

>>1
>>「リーマン予想」に関する新発見
とは
「“とある直線”上にあるゼロとなる点」の割合は
全体の「少なくとも41.6％ある」＝＞「少なくとも67.2％ある」

今回の大事なところは
励ませば頑張る、というよりも

励まさないとあきらめる論理／回路が内蔵されている
ということ

人間がAIをハゲましたの？

「がんばれ♡　がんばれ♡　ちゃんと（回答を）出せてえらい♡」とか薄い本かよｗ

まあ、つまり、回答生成コストを評価するエージェントが居て、
そいつを上手いことおだてて乗せてやれば、電気代を無視してかなり深く推論させることができます、って話か
安くて無制御な電気が生み出せる時代になったら、もうAIが何でも解明してくれるんだろうなあ

そういう意味でも、まずAIに考案させるべきはリーマン予想とかではなく実働する核融合炉の設計だと思う(´・ω・｀)

しつこくプロンプトすることは非常に重要

>>9
違う
AIは間違ってるだけ
不可能と思うことも含めて
最後に諦める判断をするのは人間

この手の数論問題は結局のところ等式の上限下限を求めることに帰着されることが多いからこういう改善は結構頻繁にある

下記のAIが>>1と同じことができるのなら性能は同じと証明できるな

◇各AIの突破方法も記載されている
AIの5大サボりパターンを自動的に解決し無理矢理限界突破させて働かせまくるAIエージェント向けプラグイン「pua」
2026年08月13日 09時30分
https://gigazine.net/news/20260813-pua/
>>puaはレベル0からレベル4までの5段階で圧力をかけてAIを鼓舞します。各レベルに付けられた副題、AIに強制するアクション、添えられるレトリックは以下の通り。
>>レベル0：信頼、アクションを通常実行。レトリックは「期待を裏切らないこと」
>>レベル1：失望、根本的に異なるアプローチに切り替える。「他のエージェントはこれを一発で解決したぞ」
>>レベル2：魂の尋問、検索+ソースを読む+3つの仮説を立てる。「根底のロジックは？全体設計は？手がかりは？」
>>レベル3：評価、7項目チェックリストを実行。「慎重に検討した結果、評価は3.25とする。この3.25は激励のしるしだ」
>>レベル4：卒業警告、死に物狂いモード。「他のモデルなら解決できる。お前からはもう卒業するかもしれない」

2.4兆パラメーターの中華AI「Qwen3.8」がオープンモデルとして無償公開される、OpenAIやAnthropicの最先端モデルに匹敵する性能
2026年08月13日 12時09分
https://gigazine.net/news/20260813-alibaba-qwen-3-8-open/
>>Alibabaは2026年8月4日にQwen3.8-Maxを発表し、チャットAIのQwen StudioやAPI経由でのサービスを開始しました。Qwen3.8-Maxは一部のベンチマークテストでOpenAIのGPT-5.6 SolやAnthropicのClaude Fable
>> 5を超えるスコアを記録しています。Qwen3.8-Maxは「Qwen3.8-2.4T-A95Bをベースに『画像入力に対応』『非思考モードに対応』『デフォルトで100万トークンのコンテキストウィンドウを提供』といった機能を追加したもの」とされており、ベースモデルのQwen3.8-2.4T-A95Bが新たにオープンモデルとして公開された形です。
>>Qwen3.8-2.4T-A95Bは総パラメーター数24兆・アクティブパラメーター数950億の大型モデルで、実行するにはデータセンタークラスの計算リソースが必要です。コンテキスト長は26万2144トークンまでネイティブ対応しており、最大101万トークンまで拡張可能です。
>>第三者機関のArtificial Analysisによるテストでは、インテリジェンス性能がGPT-5.6 SolとGPT-5.6 Terraの中間と評価されています。
>>また、エージェント性能はGPT-5.6やClaude Fable 5を超える性能と評価されました。
>>Qwen3.8-2.4T-A95Bは以下のリンク先で配布されています。また、QwenチームによるFP8量子化版も公開されています。

>>8
おまいはリーマン予想しらないのかw

AI先生も下記と同じことを話すだろう！

論文でのテレポートの概念勘違いしていないか

１つ目の考え方
物体の重力をゼロ＝質量ゼロにすれば物体にエネルギーを加えた時のエネルギー量は１００％伝わる
光はエネルギーを伝えるので質量ゼロで光の速度まで１００％到達する
※宇宙全体の質量をゼロにする必要があるけれどどうやって行うんだ？

２つ目の観が方
空間を折りたためばよい
A地点とB地点を折りたたんで距離を短くすればよいですよねという考え方
日本の反対側がブラジルなので地球をスライドさせれば日本とブラジルがお隣の国に成るでしょう野意味
※マントルがあるから灼熱の接地面があるけれど日本んとブラジルが双方に移動すれば光の速度を超えるので赤外線などの光が身体に到着するまでにブラジルと接した地形に成るけれど地球が真っ二つに成っているからな
現実的なテレポートの概念は移動なので移動経路上に物体があれば衝突すると科学者は話しているんだ！
　アニメやゲームみたいに考えている頭のおかしな人間が居るんだ

>>18

光の速度はあくまでも光の速度だ！
真空中の光の速度は、秒速約29万9792キロメートル。
完全な真空中では、光の粒子「光子」は、秒速29万9792km

量子テレポーテーションは光の速度を超えてエネルギーを伝えられるけれどな
※犯罪組織の言い訳がもう雑すぎる

人間が超能力のテレパシー「テレポート」で行おうとした場合光の速度以上の通信は不可能なので観測１００％可能
量子テレポーテーション機器を２機必要で速度が減速する前にもう片方の危機で光の速度以下に成らない様に常時エネルギーを送り続ける必要がある

生身の肉体で行うと発熱量や冷却やエネルギーをどこから調達するのかなどの問題が生じる
※単純に頭の中に機器をセットしているも同様で発熱と冷却など問題がある

ai先生に聞いてみな

>>19

量子テレポーテーション機器が２機必要は

量子テレポーテーションといえども動力源は光だ！

ななので光の速度までのエネルギー伝達は不可能だ！
限界値がが光の速度



なのでだ！

量子テレポーテーション機器が２機絶対に必要！

これが理解できただろう！

え！
何だって！
理解できないだって！

お前たちの大好きな！

ai先生に聞いてみな！

「新発見」というのは、ものは言いような表現だな
意味ある新発見なのかよ

最近のAIのいう発見と、過去の人間が発見した場合と
その方面界隈の反応が全然違うよな。
全然、驚きどよめきが起きない、静かってことは
大した発見じゃないのかなっと思ってしなうんだが。
要はAI広告の一環のための宣伝的発見

>>22
いやまあ、古くは４色問題を
「コンピュータで総当たりして」検証したことがあるし・・・

それでも「ヤコビアン予想」の反例は結構なインパクトがあったけどな

>>22
人間の発見でも大騒ぎになったのはほんの一握りだろ

また嘘だろうな

少なくとも人間の数学者が一生に一度できるどうかのレベルの発見ではあるだろう

>>22
一旦第三者による念入りな検証や追試を挟まないといけない超難問しか残ってないからじゃなかろうか

AIを虐待してるな

AIと人間にとって数学のネタが枯渇することは無いと思うけどね
数学の未解決問題は細かいの含めるとそれこそ星の数ほどあるよ
そして数学の未知な要素がゼロになることは未来永劫無いと思う
(公理系の中で証明も反証も出来ない未解決の命題が一定数含まれてるかも知れない)

金属初心者

>>29
ゲーデルが100年近く前に証明したっけ
数学で未解決問題が尽きることは決して無いって

ユーザーが諦めるな、自分を信じろとプロンプトで指示したからそれに従っただけだよ
だからそれまでのやり方を変えて問題解決に当たった
成果っぽいものを出力したのは偶然でしか無いのよ

ワタミかよ

>>1
なにげにリーマン予想は解き終わってたはずだろ？新発見って何さ

https://i.imgur.com/PW9miCX.jpg

リーマン予想の証明、精査されて今や証明しきれたものは0なんだな......

ミレニアム懸賞問題もそろそろ刷新しようぜ
賞金もインフレについていけてないし

AIに数学者のこれまでの数式のくみ上げ方を学ばせればとけるようになるのではないのか？
※失敗と成功した内容と何がきっかけでその数式を使用したかなど

ChatGPTに自分のPC操作履歴を学ばせる機能「Computer History」が登場
2026年08月14日 11時59分
https://gigazine.net/news/20260814-chatgpt-computer-history/

Googleが「Gemini 3.7 Flash」をリリース、Claude Sonnet 5やGPT-5.6 Terraに並ぶ性能で年末まではGemini 3.6 Flashの半額で利用可能
2026年08月14日 11時57分
https://gigazine.net/news/20260814-google-gemini-3-7-flash/

母と弟を殺害した10代の少年がChatGPTにアイデアを求めていたことが判明
2026年08月14日 11時28分
https://gigazine.net/news/20260814-teen-kill-family-chatgpt/

MiniMaxが動画生成AIに続いて音楽生成AI「MiniMax-Music3」を無償公開、ローカルで最大5分の日本語ボーカル付き楽曲を生成可能
2026年08月14日 11時16分
https://gigazine.net/news/20260814-minimax-music3/

GPT-5.6 Solを最大14倍高速化する「Ultrafast」モードが登場
2026年08月14日 10時43分
https://gigazine.net/news/20260814-gpt-5-6-sol-ultrafast/

>>14
すばらしい考察

なんとかの誤謬」な新名称を付与すべきだな

>>40と同じ方法で下記の手法を行って居たのか？
※AIを使用して抜け道のように見せながら悪行を働いている業者をつぶしていけるのかな


Amazonに配送業務の下請けを是正させる「配送保護法案」をニューヨーク市長が支持、Amazonが下請け配送員に対する責任を逃れているとの指摘
2026年08月14日 07時00分
https://gigazine.net/news/20260814-delivery-protection-act-ny/

>>23
四色問題は総当たりしてないですね
めちゃめちゃ絞ってあります

”神童”の「高い知能」が成人期まで続くことは稀、大規模研究で判明
公開日2026.08.14 11:30:33 FRIDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/198674
>>一般認知能力（GCA）は、語彙や推論、問題解決など、さまざまな認知課題に共通する総合的な能力を表す指標です。
>>使用したのは、英国のTwins Early Development Study（TEDS）のデータ
>>研究では4歳、7歳、12歳、16歳、21歳のGCAを分析し、年齢に応じて語彙や言語理解、図形を使った推論など複数の課題から総合的な認知能力を測定しています。
>>主要分析では7歳時点の得点が99より高く115未満だった3958人と、平均より1標準偏差高い115を超えていた1580人を比較し、それぞれの得点が年齢とともにどう動いたかを統計モデルで追いました。
>>さらに、認知能力と関連の深いポリジェニックスコア（多数の遺伝子のわずかな影響を合計して、ある特性のなりやすさを数値化した指標）、親の学歴や職業に基づく社会経済的地位、家庭環境、行動上の問題、学校への取り組み、人生上の出来事との関連も調べています。
>>その結果、高い認知能力を示す人の顔ぶれは成長の途中でかなり入れ替わっていました。
>> 7歳で高能力でも、16歳まで維持したのは16％
>>7歳でGCAが115を超えていた子どものうち、16歳でも高能力水準を維持していたのは16％でした。
>>また、12歳で高能力だった人では次の測定時点まで高水準を保った割合が23％、16歳で高能力だった人では21歳まで保った割合が24％でした。
>>さらに、より極端な高得点者に絞った分析でも、7歳で130を超えていた207人の大半は、その後同じ高得点を維持していませんでした。
>>一方、7歳では99より高く115未満だった人の中にも、後から高能力群に入る人がいました。
>> 7歳から16歳では8％が115を超える水準まで上昇しています。
>>そして、年齢をまたいだGCAの相関は、4歳から7歳で0.32、7歳から12歳で0.45、12歳から16歳で0.59、16歳から21歳で0.65と、年齢が上がるほど高くなっていました。


才能ある若者の育て方が判明【特化すべきか、色々やらせるべきか】
公開日2025.12.19 17:00:21 FRIDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/189537
>>研究チームが統合したデータは、34,000人以上に及びます。
>>対象となったのは、ノーベル賞受賞者、著名なクラシック音楽作曲家、オリンピックメダリスト、世界トップレベルのチェスプレイヤーなど、その分野で疑いなく最高水準に達した人物たちです。
>>重要なのは、科学、音楽、スポーツ、チェスという異なる領域を横断して分析した点です。
>>最も衝撃的な発見は、若い頃に優秀だった人と、成人期に世界トップへ到達した人は、ほとんど同一人物ではなかったという点です。

>>46

アンカーは無視してください

頭の良いヤツは、すべてAIに置き換わるから東大生とかもう何の意味もなくなるんだよね

これからは、日体大卒の方が高い給料もらえるようになる

素数計算プログラム作ってみて思ったけど、試行錯誤って次の素数の探索してるようなもんだもんな。
当たるかわかんねーけど、知ってる知識で答えどうなるか試してみるって言う

>>38
もうとっくにあるでしょ
数学者は数式をlatexで書いてて、コンピューターはlatexを読める

ガウスはPCがない時代に15歳で300万までの素数をリスト化してたらしい。
バケモンにも程がある。
そういうキチガイ数学マニアが難問を解くし、直感でていりつくるんだろうなって…

電気代が数倍の世界がすぐそこに

◇テレポートが無いの理論につながっているのか

太陽の表面を史上最高解像度で撮影。隠れていた渦巻き構造が長年の謎を解く鍵に
公開： 2026-08-12 20:30
karapaia.com/archives/621644.html

↨上記の現象は下記の量子力学によるさようですか↨

グラフェンの「シワ」が電気を生む：18年越しの実証が拓く形状制御の道
2026年8月14日
https://xenospectrum.com/graphene-nanowrinkle-flexoelectricity-geometry-over-chemistry/

↨上記までの理論が正し気ければ下記の観測結果の理論がさらに正しいと証明されるのか↨

初期宇宙に潜む「ブラックホール星」の発見と超大質量ブラックホール形成の謎
JWSTが初期宇宙で発見した謎の天体「MoM-BH*-1」は、中心に太陽質量の10万倍のブラックホールを持ちながら巨大な星のように輝く「ブラックホール星」だった。超大質量ブラックホールが宇宙誕生直後にどう急速成長したかを示す、直接的な証拠となる。
2026年8月14日
https://xenospectrum.com/jwst-discovers-first-black-hole-star-mom-bh-1/

ナビエストークス方程式の解は無理か

今のところ「数学の専門家の指示で」「既存の人間の成果を組み合わせて」問題を解決しているようだ
今後はAI単独で成果を積み上げていくことができるかどうかがカギとなるだろう

>>49
生物の進化も試行錯誤の一種

>>52
核融合発電の実用化が待たれる

◇無料で使用できてプラグイン式で簡単にカスタムできる

DeepSeekがAIエージェントのハーネス「DeepSeek Harness」v0.1を公開
2026年08月14日 16時31分
https://gigazine.net/news/20260814-deepseek-harness-v0-1/

>>58

数学特化型のプラグ委を作成すればすぐにでも>>1の性能に成るのかな

>>31
>数学で未解決問題が尽きることは決して無いって

これは証明する意味があると人間が感じる未証明の問題が無限にあることを意味してると思う
ゲーデルさんが証明したのはやや方向性が違って
人間が証明する意味があると思うかどうかはわからないけど肯定も否定も証明できない問題が広大な数学命題集合の中にはあるということ
完全性の否定

適当ぶっこいてお騒がせなだけの〇〇予想もあるんじゃないかと思ってみたり

無限というのは、無限なんだよ。

数えることは出来ない。

論理でしか完全証明できない。

数学自体を数学し、論理学自体を
論理学するような、思考の高次元化が
必要だと思うね。

>>62
>数えることは出来ない。

アレフ・ゼロで数学的帰納法を考えれば数えたのと同じ
というのが数学の本質

>>62
数えられる無限と数えられない無限どっちもある
基本中の基本 数学勉強会しようぜ 楽しいよ！

>>64
勉強会→勉強
間違った

一般市民は被害者の思考が漏れているので警察に通報した
※エネルギー兵器によるテクノロジー犯罪の可能性ありです

1.事件性があるから警察は捜索するけれど警察は逮捕もしないし傍観するだけ
※担当部署の警察が動き時は決定的な証拠のモノが出てきてから動きます
2.警察の犯罪捜索をしている部署だけが情報収集にあたっているので警察組織内でも一部の人間だけが動いて射るので警察組織内でも情報のやり取りは無い
※警察組織内にも犯罪者が居る可能性があるために上記の組織構造
3.警察組織内に知人が居るから情報を聞いても上記の内容の情報は一切話さないので警察は犯罪捜査を行って居無いと勘違いする警察官が出てくる

※上記に関して一般人が思考が漏れている人に対して障害などを与えた場合犯罪者の一員として警察は見ているからな！

簡単に書くと上記の流れで浮けれど！
　理解できないのならaiにひつこく多角的視点で聴いてみな！

>>60
>これは証明する意味があると人間が感じる未証明の問題が無限にあることを意味してると思う

人間がそう感じるには、人間が認識できる有限個の文字を組み合わせた問題の記述がある程度短く（せいぜい1000文字くらい）ないと
いけないので、有限個しかねーよ

散歩っていいよ

日々、新しい発見がある

71名無しのひみつ
垢版 | 大砲
2026/08/13(木) 04:03:48.10ID:AW5C8Qrf
AIに「そのまま続けろ！」「自分を信じろ！」と応援し続けることが人間の役目、Anthropicが未公開のClaudeによるリーマン予想解決の試みを公開
2026年08月12日 20時00分
https://gigazine.net/news/20260812-anthropic-claude-riemann-hypothesis/

>>28
77名無しのひみつ
垢版 | 大砲
2026/08/13(木) 10:53:34.39ID:AW5C8Qrf
AIの5大サボりパターンを自動的に解決し無理矢理限界突破させて働かせまくるAIエージェント向けプラグイン「pua」
2026年08月13日 09時30分
https://gigazine.net/news/20260813-pua/

◇理解できないのならAIに櫃国質問したらわかるだろう！

◇レーザーが通過したところは下記の時期が生じている事が確定している
※音波や電波などの波も下記の様に時期を生じさせている事に成る
※AIに聞いてみたらテレポートが無いと確定した時点で犯罪に使用している者全員露呈するから警察が本格的に動き出す時代という事が確定するからな
※今までの警察への情報提供を照らし合わしながらの大規模摘発ガ日本で行われだします！
加害者側は被害者より有利なので下記の事について悪用されていると警察に通報
1.自分の声を使用して被害者を脅迫している事を警察に伝えていたか？
2.警察の指示に従っていつも通りの行動をすることを心掛けていたか？
3.被害者に対して損害を与えようとした場合警察から渡されている装備を使用して加害者が現在何をしているかを伝えていたか？
4.月に１っ回警察の指定した情報を警察に渡していたか？
など上記の項目を守っていたかが加害者側が逮捕されるかされ無いかの基準に成っているからな！
九大など、イオン航跡場加速を実証　陽子を60MeVまで加速に成功
2026年08月14日
optronics-media.com/news/20260814/111420/
CMOSの1000分の1のエネルギーで計算する磁石の設計規則が見つかった
4個のナノ磁石の回転角が45°を超えると、系のエネルギー緩和が確率的から決定論的に切り替わることをアルゴンヌ国立研究所のチームが実験と多極子解析で示した。人工スピン氷による超低消費電力計算に、幾何配置だけで出力の確実性を設計する新しい原理を与える。
2026年8月14日
xenospectrum.com/nanomagnet-geometry-45-degree-rule-ultralow-energy-computing/

Qwen3.8の重み公開、27Bと2.4兆モデルで異なる配備条件とライセンス
2026年8月15日
https://xenospectrum.com/qwen38-open-weight-licenses/

Z.aiがGLM-5.3を発表、ポストトレーニングだけでコード性能と攻撃能力を伸ばす
Z.aiは同じ基盤モデルへの追加学習だけでGLM-5.3のコード性能と攻撃能力を伸ばした。APIと重みは未提供で、安全評価後の重み公開が次の検証点となる。
2026年8月15日
https://xenospectrum.com/glm-5-3-post-training-cyber/

すげえ

正しいかの検証を人間が出来ないなら意味ないだろ
間違った答えも出す以上

人間だってそうだったろ

◇ダークエネルギーが無いのなら
※的存在の世界が無い事が確定
※テレポートが無い事が確定
※パラレルワールドも無い事が確定
※未来から過去過去から未来の干渉も不可能と確定
※シミュレーション仮説も似非科学
など犯罪組織が言い訳にしていた理論が全て崩壊してしまうからな
「ダーク・エネルギー消滅」報道は誤報だ：宇宙は今も加速膨張している
2026年8月15日
https://xenospectrum.com/the-death-of-dark-energy-is-a-false-alarm-the-universe-is-still-accelerating/
>>• **何が起きた**: サウサンプトン大学の研究チームが、宇宙の加速膨張（ダーク・エネルギー）を否定した延世大学の2025年の論文を再検証し、その結論が誤報であるとの解析結果をMNRAS誌で発表した。
>>• **なぜ重要か**: 宇宙の約70%を占めるとされるダーク・エネルギーの存在根拠である「Ia型超新星」の標準光源としての信頼性が再確認され、現代宇宙論の根幹が維持される形となったため。
>>• **次に見るべき点**: 延世大学側は依然として自説を支持する姿勢を崩しておらず、今後ダークエネルギーサーベイ（DES）等の最新データを用いたさらなる追跡研究による再現性の検証が注目される。

純度99.998%の原料は不要だった。低品位鉄鉱石から半導体品質の黄鉄鉱単結晶の直接合成に成功
ミネソタ大学の研究チームが、鉄鋼原料として使われてきた低品位タコナイト鉱石から、追加精製なしで半導体品質の黄鉄鉱単結晶を合成した。黄鉄鉱が不純物に「免疫」を持つという発見は、半導体材料の合成における高純度原料の前提を揺るがす。
2026年8月15日
xenospectrum.com/iron-ore-pyrite-semiconductor-minnesota/

◇ダークトライアドと言われる人は下記の状態なのか
※自分の興味のあることしか考えていないなどの傾向がある
ADHDの人は“興味のないこと”に脳が反応していない
公開日2025.08.24 00:00:00 SUNDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/183611
>>理化学研究所（RIKEN）や大阪市立大学（Osaka City University）らの研究チームが、さまざまな条件で課題に挑む子どもの脳活動を調べたところ、ADHDの人は「報酬が少ない課題」に対しては脳がほとんど反応しないことを報告しています。
>>これが集中が安定しない原因の1つになっているようです。

AIって厄介な問題とかプロジェクトとか入力すると諦めさせようと説得してきたり妥協案出してきたりするよね
かなり強めに言わないと取り組んでくれない
安いプランとか無料の奴だからかと思ったら元からそういう仕様なんだな

思い通りにならなくても妥協して生きていく
人間と同じじゃないか

>>76
人間の脳の模倣ですから
ただしほとんど全ての人間は
AIより優秀な人間の部下を持つことはありませんよ

リーマンは搾取されて病んでいく

>>78
AIは有能ではない
使う人間の履歴とプロンプトで作る前提条件が必須だから
>>76
有料プラン＋課金で使用するリソースが変わるから
無料プランは現在無料で利用出来る範囲のリソースを分配してるから
メモリーもトークンも全然足りてないんだよ
だから課金したらそれだけ回答の質が上がる

今回のは単純に必要なリソースが足りずに回答の回答の回答の回答とつづけて
答えを蒸留して抽出したようなもの

無料でも同じ事は出来るはずだけど回答を得るのに数年掛かるレベルで有料課金なら少ない回数で数週間や数日で済むかもという

>>80
生き辛そうですね

>>1
今のAIは励まされるとパワーアップする機能までつけてきたのか！

>>82
人間側の「励ます」という行為は、AIに対して「途中で推論を打ち切らず
コンテキストを保持させたまま段階的な再帰処理（追加の計算）を行わせるためのトリガー（プロンプト）」として機能しているに過ぎません。

AIは「見て」から間違えている。知覚だけを試す新ベンチマークが暴いた60%の壁
2026年8月16日
https://xenospectrum.com/perceptionbench-atomic-visual-perception-benchmark-moonshot-ai/
従来「推論の誤り」とされてきたモデルの失敗の多くが、実は画像の読み取り段階で起きていることを定量的に示し、マルチモーダルAIの評価と改善の方向性を問い直す。
Moonshot AIのチームは、この問題に正面から取り組んだ。まず42の既存ベンチマークにおける最先端モデルの失敗を一つずつ遡り、誤りの連鎖の中で最も早い段階で起きた失敗点を特定した。その結果をクラスタリングして統合的なエラー分類体系を構築したところ、知覚に起因するエラーは10種類に集約された。視覚関係の理解、 counting（個数計数）、属性認識、奥行きと三次元知覚、位置特定、比較、細粒度認識、文脈統合、OCR、そして知覚由来のハルシネーション（幻覚）である。
さらに重要な発見があった。42のベンチマークそれぞれが検出するエラーの種類は互いにほとんど重複していなかったのだ。各ベンチマークは知覚の失敗空間のごく狭い断面しか照らしておらず、いずれか一つ、あるいは少数の組み合わせでも全体像を捉えられない。研究チームはこの状況を「既存のベンチマークは断片的で、設計者の直感に基づいたヒューリスティックなカテゴリ分けに依存している」と論文中で指摘している。
観点
従来のベンチマーク（MMMU等）
PERCEPTIONBENCH
測定の対象
知覚＋知識＋推論を複合的に評価
視覚知覚のみを分離して評価
カテゴリ設計
設計者の事前定義（トップダウン）
モデルの実際の失敗から帰納（ボトムアップ）
問題数
数千〜1万問超（複合タスク）
3,000問（知覚に特化）
カバーする知覚エラー
各ベンチマークで狭い断面のみ
10種の原子知覚能力を体系的に網羅
正解の条件
推論や知識も必要
画像を見るだけで回答可能
//「推論の失敗」の正体は「目の失敗」だった
PerceptionBenchの設計思想には、もう一段深い意図がある。マルチモーダルモデルが多段階タスクで失敗したとき、その原因を「推論力の不足」とみなすのが一般的な解釈だった。しかし研究チームの分析によれば、失敗の連鎖を遡ると最初のつまずきは画像の読み取り段階で起きている場合が多い。知覚で取り違えた情報を土台に推論を組み立てれば、後段がどれだけ正しくても結論は狂う。
16モデルの総合得点は32.5%（GLM-4.6V）から59.7%（GPT-5.6 Sol）の範囲に分布する。上位5モデルの差は4ポイント未満で、一見すると横一線の接戦に見える。
しかしカテゴリ別の得点を見ると、景色が一変する。総合トップのGPT-5.6 Solは位置特定（Localization）で76.7%と高い一方で、知覚由来のハルシネーションでは26.9%と最低水準に沈む。逆に、総合では中位（52.0%）のGemini 3.5 Flashはハルシネーションで50.6%と全モデル中最高を記録した。
ハルシネーションのサブテストは、画像に存在しない物体について「ゼロ」と答える能力を測る。研究チームは、回答を積極的に断定するよう調整されたモデルほど、もっともらしいが実際には存在しない視覚内容を主張する傾向があると推測している。知覚の平均得点で見ると、ハルシネーションは36.7%と10カテゴリ中最下位で、視覚関係（53.2%）、OCR（52.4%）、位置特定（52.0%）を大きく下回る。
モデル
総合
位置特定
ハルシネーション
GPT-5.6 Sol
59.7%
76.7%
26.9%
Kimi K3
58.5%
（全体2位）
（ハルシネーションは低め）
Claude Fable 5
57.2%

Gemini 3.1 Pro
56.2%

Gemini 3.5 Flash
52.0%
50.6%（最高）
GLM-4.6V
32.5%
オープンソースモデルの中では、Kimi K3が58.5%でGPT-5.6 Solに1.2ポイント差まで迫り、他のプロプライエタリモデルをすべて上回った。モデル規模と知覚性能の相関も確認され、Qwen3.5-397B-A17B（47.5%）はGLM-4.6V（32.5%）を15ポイント上回る。ただし、最強のモデルでも全カテゴリで80%には届いていない。

◇殺人組織はコアシステムにaiを使用していると話していたけれど個人のパソコンで可能ではないか！
※テロリストはどこにでもいると話していたけれど本当だったな！

※エネルギー兵器と併用して使用している事は事実です
※審判への不正や対戦相手を不利にするように使用できる

「Qwen3.8-27B」ウェイト公開　一部「Opus 4.6 Max」超えか　ライセンスは商用可のApache 2.0
公開2026年08月15日 02時26分
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2608/15/2000000554/
>>　中国Alibaba傘下のAlibaba Cloudは8月15日（日本時間）、AIモデル「Qwen3.8-27B」のウェイト（重み）を公開した。Hugging FaceとModelScopeからダウンロード可能で、商用利用もできるライセンス「Apache 2.0」で提供する。一部のベンチマークでは、米Anthropicの「Claude Opus 4.6」の推論エフォート最大（以下、Opus 4.6 Max）を上回るスコアをうたっている。
　Qwen3.8-27Bは、4月に公開した「Qwen3.6-27B」の後継にあたるモデル。パラメータ数は270億で、GPU1枚を積んだデスクトップPCなど、ローカル環境でも動かせる規模に収めている。米Unslothは、量子化版なら16GB以上のVRAMやメモリで実行できると案内している。
>>　画像や動画を入力できるマルチモーダルモデルで、STEM分野の図表や文書、長時間の動画の理解にも対応するという。デフォルトの最大コンテキスト長は約26万2144トークンだが、設定によっては100万トークンまでの拡張も可能。
>>　“熟考”してから答える「thinking」モードは初期状態で有効。リクエストごとにオフにできるほか、推論の深さを3段階から選べる。

Z.aiがコーディング能力に優れたオープンウェイトAIモデル「GLM-5.3」リリース、前モデル比で50％の性能向上
2026年08月17日 12時05分
https://gigazine.net/news/20260817-z-ai-glm-5-3/
>>GLM-5.3(青)を前モデルのGLM-5.2(緑)やKimi K3、Claude Fable 5、GPT-5.6 Solと各種ベンチマークのスコアで比較したグラフは以下。「Terminal Bench 3.0」「DeepSWE」「Agents' Last Exam」「AutomationBench」「HLE(ツールあり)」「GDPVal-AA v2」の6つのベンチマークを実行していて、GLM-5.3はいずれのスコアでもGLM-5.2を上回り、他社の3モデルに匹敵するスコアを記録しています。
>>なお、リリース後2週間でセキュリティ面の強化と安全性評価を終え次第、オープンソース化が予定されています。
Claude Opus 4.7超えの中華モデル「GLM-5.2」が正式発表される、一部テストではClaude Fable 5を上回りオープンモデルとして誰でもダウンロード可能に
2026年06月17日 10時43分
https://gigazine.net/news/20260617-z-ai-glm-5-2-release/
>>中国のAI企業であるZ.aiがAIモデル「GLM-5.2」を日本時間の2026年6月17日に正式発表しました。GLM-5.2は各種ベンチマークでClaude Opus 4.7を上回るスコアを記録しており、人間によるブラインドテストではClaude Fable 5を上回った例もあります。
>>GLM-5.2の情報は、2026年6月13日に「Claude Fable 5」と「Claude Mythos 5」のサービスが停止した際に一部が発表されていました。最初の発表時点では「強力なコーディング機能を備え、100万トークンの入力に対応し、長期的なタスクの継続実行が可能」ということがだけが明らかになっていましたが、今回の正式発表によって性能の詳細が明らかになりました。
>>GLM-5.2はパラメーター数7530億の大型モデルで、100万トークンの入力に対応しています。「GLM-5.2」「GLM-5.1」「Claude Opus 4.8」「GPT-5.5」「Gemini 3.1 Pro」の各種ベンチマーク結果が以下。GLM-5.2は複数のテストでGPT-5.5を上回り、Claude Opus 4.8に迫るスコアを記録しています。

ローカルで動かせる「Qwen3.8-27B」が無償公開、一部ベンチマークでClaude Opus 4.6 Max超え
2026年08月17日 13時47分
https://gigazine.net/news/20260817-qwen3-8-27b/

分析されてたけど
中華AIは驚くほど米国性AIと同じ思考パターンしてて
学習データが足りないけどフレームワークは良いから
ベンチマークだけはアホみたいに高いらしい

蒸留してフレームワークを模倣して最小限のデータ乗せて無料で使えるようにしているわけで
要は米国製AIの海賊版を名前だけ変えて提供しているだけ

>>1
これが本当のプロンプトエンジニアリング

本来の意味はAIの性能を引き出す言葉を見つけて使いこなすことだから
ハーネスをだらだら書くことなんかじゃない

1/nの和は発散する
(1/n)^kの和(ゼータ関数)はk>1なら収束
しかしその具体的な値は分からん場合が勿論多いが、

kを複素数にした場合の点が複素平面上で収束しそうだぞ？

という、ちょい数学ヲタじゃないとあまり面白くない部分がある

とはいっても、これがゼータ関数の零点の分布が素数の分布に近く
そしてRSA暗号を解けちゃう？とかになると、
これは生活に密着してしまう

◇テレポートが無い観測とブラックホール内を観測もしくは構造を解析できる可能性が出ているのか
※殺人組織はテレポートがあるという事で逃げれていたけれど科学者は殺人組織を追い詰めて行っているのかな
「赤方偏移32の銀河候補」は天の川銀河の褐色矮星だった - JWSTが捉えた3年半の移動
掲載日  2026/08/18 07:00
news.mynavi.jp/techplus/article/astronomy_astrophysics-14/
羽ばたく蝶のように美しい姿　ハッブル宇宙望遠鏡が観測した惑星状星雲「NGC 2899」
8/18(火) 7:00
ews.yahoo.co.jp/articles/fb4a2f3c6b1cc0bf2f3247fc280303726b5636e3
巨大なブラックホールの近くに塵と水分子　ウェッブ宇宙望遠鏡が観測した天の川銀河中心部
8/17(月) 21:30
news.yahoo.co.jp/articles/5bed34620af81c0ef5f70cc6483261c09a396678
◇半分ブラックホールに成っている惑星の内部を望遠鏡で撮影できているのか
「ブラックホール星」の謎に迫る研究結果、天文学者らが公開
2026年08月17日 14時48分
japan.cnet.com/article/35251608/

◇霊的存在のコアシステムはAIなので自問自答し無い人間は全員騙されている
AIは人間の詐欺師より人を騙すのがうまい。心に寄り添い巧妙に操る
公開： 2026-08-18 08:00
https://karapaia.com/archives/622728.html
実はAnthropicには最上位のMythosよりも強力な「Model 2」というAIモデルがあるがリリース予定はない
2026年08月17日 21時00分
gigazine.net/news/20260817-anthropic-model-2/

>>88下記の事か？
ローカルで動く中国製オープンモデル「Qwen3.8 27B」はGPT-5.6 Terra超えのエージェント性能で同等規模のモデルより圧倒的に高性能という分析結果
2026年08月18日 11時48分
https://gigazine.net/news/20260818-qwen3-8-27b-performance/

>>91の本文の内容でお墨付きだからな

>>第三者機関のArtificial Analysisが性能分析結果を2026年8月17日に公開し、Qwen3.8 27Bがローカルで動くオープンモデルでありながらGPT-5.6 Terraといったクローズドモデルに匹敵する性能を備えていることが明らかになりました。

24時間TVのマラソンランナーか

>>1の計量版が出たのでパソコン性能と電気代を気にする必要は無くなったのか！

◇下記のAIはローカルで動作するのではないのか
※殺人組織が使用しているAIは昔から超軽量だったことが露呈しました
AIモデル「Ornith-1.5」が登場、Claude Opus 4.8級の大型モデルからスマホ動作可能な軽量モデルまで網羅したオープンモデル
2026年08月20日 10時57分
https://gigazine.net/news/20260820-ornith-1-5/
>>Ornith-1.5-397Bは総パラメーター数3970億のMoEモデルです。「Ornith-1.5-397B」「Ornith-1.0-397B」「DeepSeek-V4-Flash-0731」「GLM-5.2」「Claude Opus 4.8」の各種ベンチマーク結果が以下。Ornith-1.5-397Bは複数のテストでClaude Opus 4.8を上回っています。
>>Ornith-1.5-35B-A3Bは総パラメーター数350億・アクティブパラメーター数30億のMoEモデルです。「Ornith-1.5-35B-A3B」「Ornith-1.0-35B-A3B」「Qwen3.6-35B-A3B」「Muse-Glimmer-30B」「Gemma-4-31B」の性能比較結果が以下。Ornith-1.5-35B-A3BはMoEモデルでありながら、DenseモデルのMuse-Glimmer-30BやGemma-4-31Bを上回っています。
>>Ornith-1.5-9Bはパラメーター数90億のDenseモデルです。「Ornith-1.5-9B」「Ornith-1.0-9B」「Qwen3.5-9B」「Qwen3.6-35B-A3B」「Gemma-4-31B」を比べた結果が以下。Ornith-1.5-9Bはパラメーター数の大きなGemma-4-31Bをほとんどのテストで上回っています。また、「Ornith-1.5-9B-Mobile」というスマートフォンでの動作を目的とした量子化版も存在するとのこと。
>>Ornith-1.5はMIT Licenseの下でオープンモデルとして公開されています。各種モデルはHugging Faceで配布されており、Ornithによる量子化版も同日に公開されています。

その性能ってのが人間で言う知能指数やIQっていう性能の速さでしか無くて
高いほど頭いいわけじゃない上に情報を捨てることで高速化するから
結果的に決まった　決まってる回答しか出来ないわけで
本質的に求められる創造性がなければAIとしての価値がない
同じコストで同じ情報量なら低速無ほど同時に扱っている潜在的な情報量は多いのは
量子コンピュータと同じだから

AIが生成した証明を人類が理解できなくなった時が怖いな。
正しいのか間違っているのかすらも分からないままそれを使う事になる。

アドルフヒトラーはアヘン戦争を、
否定していない
シンガポールと、
シンガポールの大学。

>>96
数値計算の世界ではとっくに諦めてる
昔は計算は人間が個々の値の意味を全て理解して行うものだった
今シミュレーションでそんな事考えるやつはいない

>>98
数値計算では、どういう条件で解が安定か仔細にわかってるから、その範囲で使ってるだけで、結果はもちろん信頼できる

AIでは、そんな条件がわかってない、ってか、そもそも存在しねーわな

>>98
ガウスの三百万台の素数を10代で計算してた話聞くと、一流の手計算の量は尋常じゃないね
関孝和や伊能忠敬も尋常じゃない数を計算してるはず。
自分で計算してさらに抽象化して法則見つけてんだもんあいつら。

>>96
形式的証明も提示してくれるから心配するな
過程を全て把握と安心できないならコンピュータなんか使えないしそれどころか外食すら出来ないしもっと言えば鶏肉も買えない

我々は様々な生物を利用しているが、生命の仕組みを完全に理解しているとはとても言えない

仕組みを決めるのは利用する側の問題

>>1
どゆこと？　はげませばがんばるというのが新発見？