Digital Agency Design System (DADS) のイラスト素材で FLUX.2 [klein] 4B のスタイルLoRAを、 有料APIを使わず 8GB VRAM のコンシューマGPU で学習するための小さな実験リポジトリ。
black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B (Apache 2.0)vendor/)
proof.zip の署名は 8/8 検証でき、秘密鍵を実際に復元できた（d = 156, 230, 115, 56, 66, 237, 155, 4）。主張どおり「極端に弱い鍵」。２つの記事に分かれていて、1つ目の記事は非開発者向けの記事。２つ目の記事は開発者向けのフォローアップ的な記事。もしあなたが開発者なら私とは異なる選択をするかもしれない。そのときはどのような取捨選択をするかを教えてほしい気持ちがある。
そして解説記事の価値について考えてみる気にもなった。後に出てくる公式サイトへの固執のことを考えてみると、実際に動作するという疎通確認こそが価値であるという結論になった。この記事もこれが動く間は価値があるし。動かなくなったら価値がなくなりQandAボットは確認しないので価値がない。そして公式サイトは利用者が多いのでメンテナンスされてる可能性が高い。
（以下は生成された文章。しかし試行錯誤が怠く1から自分で書いたほうが早かったのではとも思った。リンクを振った瞬間に親切になるが確認の手間が倍増する。ai君は小部屋という比喩に固執してた）
gh stackをLLMには使わせていたが自分では作業をしたことがなかったので以下のようにエージェントにお願いして自分の手で作業をしてみた。
podhmo/minigo#734 から続くstacked PRsのrebaseを行いたい。ただし全ての操作は自己学習のために私自身がやる。その ためコマンドの指定などサポートだけをしてください。conflictも私が解消します。
... 色々作業をして解決した。
その後この記事は以下のようなプロンプトで生成した。
前も考えてた記憶。
元ネタ
自分もよく考えてしまうけれど、そもそもコスパという言葉のコはコストのことで、お金や時間や手間のこと。パはパフォーマンスのことで、結果の良さや便利さ、心の中の嬉しさみたいなものを指していると思う。
このコスパを良くしようとするとき、やり方はふたつあるはずだ。 ひとつは、パ（嬉しさ）を一定にしておいて、コ（手間やお金）をぐっと減らすやり方。 もうひとつは、コ（使う時間やお金）を一定にしておいて、パ（嬉しさや質）をぐんぐん伸ばすやり方。
世の中でコスパというと前者の「コスト削り」ばかりになるのは、対象がたいてい家事とか仕事の雑務とか、やりたくない義務だからな気がする。そういう義務的なことって、赤点さえ取らなければいいというか、一定ラインを越えていればそれで十分で、それ以上質を高めてもあんまり嬉しくない。お皿洗いをいくら極めても人生の感動には繋がらないから、及第点さえ取れたら、あとはいかに時間をかけずにサボるかというコスト削減のほうばかりに目が向くわけだ。
とある実験のレポートをSWE-2 effort=max に書いてもらっていた。これにyomiyasuをかけてみる。
ファイル
生成AIとの対話は、人間同士の会話と比べて極端に低コストである。AIは追加の質問を何度重ねても疲れず、回答を否定しても関係が悪化することはない。「もっと具体的に」「別の仮説を出して」と要求し続けても応答を返し、利用者が納得するまで何度でも再試行できる。道具として見れば、この性質は明確な利点といえる。
一方で、AIを長期にわたって使い続けるうちに、対話における基準そのものが変化する可能性がある。十分な説明とはどの程度具体的であるべきか、対話はどの時点まで継続されるべきか、不確実性はどこまで解消されるべきか、そして相手はどこまで理解可能な形で自己説明する義務を負うのか、といった基準である。