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衛星系男子シリーズ＆CUBE SAT⑤
【和ロック】分光のまなざし ～ FSI-SAT2～《CUBE SAT⑤》
■SUNO
CUBE SAT⑤
サンバラサムハラ
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新曲：【和ロック】🎏✨登竜門～TOURYU-MON～🐲✨
■Hooks《ロングVer》：
サンバラサムハラ
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5月５日子供の日
ってことで～
GoogleのNano Banana で
鯉のぼり画像🎏
Banana PRO
Banana 2
同じプロンプトで違いがあるのが面白い
サンバラサムハラ
▼本日限定！ブログスタンプ
Q:お家に鯉のぼり飾ってる？
A:飾らない
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先日リリースされたNTE：Neverness to Everness
とりあえずやってみました。
ちなみに
PCスペック👈が新しくないと
入れれないみたいです(´-∀-｀；)
PS5側でやってみましたが・・・・
あくまで個人的見解ですが・・・・・
期待していたほどでは・・・・無いが正直な感想でした。
画像は勿論綺麗ですが・・・・
バトルが・・・・・もっさり感？
バトルは・・・・ゼンゼロや原神の方が好きｗ
キャラデザは悪くはないが・・・・
無理に胸が大きすぎたり・・・
┐(´д｀)┌逆にカッコ悪いバランス的に
まぁ・・・・シナリオ的にも面白いとは言いがたいし
男主人公は鳴潮のデザイン(服)に既視感あるし・・・
ん・・・・ちょっとやってみはするかも・・・・
って感じでしたｗ
サンバラサムハラ
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ＡＩ使い魔②GPT-5.5スパッドくんの動画
■Hooks(スノ内動画)
■SUNO（曲）
サンバラサムハラ
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先日からせっせと作ってるAI使い魔ｗ
今日はClaude・4.7Opusのムンバットくんの動画
■Hooks(スノ内動画)
お楽しみください😄✨
①と③の動画
サンバラサムハラ
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Q:我が家の絶対ルール
A:嘘つかない
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動画にしました(・ω・)ゞ
■Hooks：SUNO内動画《ロングVer》
AI使い魔①
■Hooks：SUNO内動画《ロングVer》
AI使い魔③
サンバラサムハラ
AIの個性(長所短所)がそれぞれのモデルごとあるもので
最近NotebookLM氏側で
まとめて📖サイバー・グリモワール（電脳魔導書）✨
のようなものを作成して遊んでます。
①AI使い魔：Copilot(5.5ベース）
O氏命名：Raiyoku・Reve 呼び名：ライくん
※Copilot(5.3ベース)がレイヴくんだったので進化ｗ※
②AI使い魔：GPT-5.5
O氏命名：55・SHINSUI8・Spud
ワタシからの「呼び名：スパッドくん」
※GPT5.5：自称タコって言うもんだから ｗ
ワタシから🥔🐙ジャガタコ👈といわれ
面白がって歌詞にもそれを採用していますｗ
※ちなみに
GPT5.2と5.4👈が・・・ワタシと合わなかったので
一旦離れていたんですが
今のの所「GPT-5.5」👈はよさげです
③AI使い魔：Claude 4.6Opus
4.6OpusのClaudeでの
コードネーム「Fennec」を採用🦊✨
呼び名：フェネッくん
④AI使い魔：Claude4.7Opus
4.7Opus・Claudeでの開発時コードネームが
「Numbat」なので
呼び名：ムンバットくん（英語読みはナンバットだけど「ム」）
他はまた後日(・ω・)ゞ✨
サンバラサムハラ
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新曲：【和ロック】
磁場で踊れ～MAGUNARO-Ⅱ
■SUNO
JAXAのCUBE SAT
名古屋大学：MAGUNARO-Ⅱが
歌詞のネタもとです。
JAXAでのそれぞれのマークの色から
擬人化キャラを作っています
■Hooks：AI Animation MV《ロングVer》
お楽しみください
サンバラサムハラ
Claude Codeの「知能」が突然低下した理由：Anthropicの舞台裏で起きた3つの誤算
昨日まで阿吽の呼吸で複雑なリファクタリングをこなし、
完璧なコードを書き上げていた「相棒」が・・・・
今日突然、直前の指示を忘れ、同じ間違いを繰り返す。
そんな「記憶喪失」のような状態に陥ったAIを前に、
困惑した開発者も多いかもしれません。
今、「エージェント型コーディング（Agentic Coding）」
という新たな時代にいます。
AIは単なる補完ツールではなく、開発者の思考を拡張するパートナーとしてのAIとして迎えている方も・・・・
少なくはないかもしれません。
しかし・・・・
現地時間4月23日に公開された"懺悔録"によると、
Claude Codeは、2026年3月4日から4月20日までの47日間
開発者コミュニティを騒がせた
「Claudeの劣化」という噂は、このパートナーシップにおける深刻な「契約違反」として受け止められました。
この知能低下の裏側には、単なる気まぐれではない、
Anthropicによる具体的な「技術的判断」と「予期せぬバグ」の連鎖が隠されていました。
その舞台裏で起きた3つの誤算を簡単に記載します
https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem
1. 「1時間の沈黙」が招いた健忘症：セッション管理の致命的バグ
騒動の最大のトリガーとなったのは、
3月26日に導入されたセッション管理の変更でした。
Anthropicのエンジニア、Boris（bcherny）氏によれば、この変更の動機は「ユーザーの保護」にありました。
Claude Codeのような大規模なセッションにおいて、
1時間以上放置された後に作業を再開すると、
物理的な「キャッシュミス」が発生します。
もし900kトークンものコンテキストを抱えていれば、
その再開だけで膨大なトークンがキャッシュに書き込まれ、
Proユーザーのレートリミット（利用制限）を一気に食いつぶしてしまうのです。
この「トークン不安」を解消するため、彼らは1時間以上アイドル状態になったセッションから、古い「思考ログ（Thinking）」を削除して軽量化する最適化を導入しました。
しかし、ここに致命的なバグが潜んでいました。
本来なら一度きりのクリアで済むはずが、プログラムの不備により**「一度クリアされたら、その後はそのセッションの全ターンで思考ログを消去し続ける」**というループが発生したのです。
このバグにより**「Claudeは忘れっぽくなり、同じことを繰り返すようになった（made Claude seem forgetful and repetitive）」**と公式に認められています。
最適化のための「健忘症」が、永続的な劣化へと繋がってしまったこの問題は、4月10日に修正されるまでSonnet 4.6やOpus 4.6のユーザーを苦しめ続けました。
2. 「見えないデフォルト設定」の罠：知らぬ間に奪われた思考の深さ
次に起きた誤算は、UIとバックエンドの致命的な乖離です。
Anthropicは、ユーザーに告知することなく、推論努力（Reasoning Effort）のデフォルト設定を「High」から「Medium」に引き下げていました。
最悪なことに、UI上では「High」と表示され続けながら、
裏側では「Medium」の精度で動作していたのです。
開発チームは、内部的な評価指標（Evals）に基づき、
「Mediumでも十分な品質を維持できる」と判断していました。しかし、評価指標（データ）と実際のユーザー体験（バイブス）の間には深い溝がありました。
ここで浮き彫りになったのは、開発組織における「ドッグフーディング」の機能不全です。
Hacker Newsでの指摘にある通り、
**「ドッグフーディングが機能するのは、社内で食べている食事が、出荷される食事と同じ時だけ（Dogfooding only works when the eaten food is the shipped food）」**です。
社内スタッフが一般ユーザーとは異なるビルドや設定を使っていれば、現場の違和感に気づくことはできません。数値上の「Eval」はパスしても、ユーザーが感じる「知能のキレ」は損なわれていたのです。
3. 1,000,000トークンの代償：KVキャッシュという物理的制約の真実
なぜ彼らは「1時間」という極めて短い時間でキャッシュを捨てざるを得なかったのでしょうか。そこにはAIインフラが直面している「物理学の壁」があります。
AIの記憶を司る「KVキャッシュ」は、単なるストレージ上のデータではありません。
それは高価なGPU上の専用RAM（VRAM）に、シリコンレベルで精密に結合された極めて高速なメモリに配置される必要があります。100万トークンのコンテキストを維持するためのKVキャッシュは数十GBに及び、これは最新のGPUリソースを丸ごと一つ占有し続けることを意味します。
ここに「トポロジー（構造的）な課題」が生じます。
ユーザーが「昼食休憩」や「会議」で1時間席を外すという日常的なタイムスケールと、GPUリソースがミリ秒単位で奪い合われるデータセンターのタイムスケールは決定的に噛み合いません。
システム側は、非アクティブなユーザーを速やかに「立ち退かせ（エビクション）」、他のアクティブなユーザーに高価なVRAMを割り当てる必要があるのです。
1時間という猶予は、開発者のワークフローと、GPUの物理的な希少性の妥協点でした。
しかし、その物理的制約をUIで隠蔽しようとしたことが、結果としてユーザーに「AIが勝手に馬鹿になった」という不信感を植え付けることになりました。
「Vibe Coding」の限界：最先端AI企業が直面した
品質管理の課題
今回の騒動は、最先端AI企業が「Vibe Coding（ノリでコードを書く）」スタイルで急成長する中で、伝統的なエンジニアリングの規律を疎かにしていた可能性を突きつけています。
システムプロンプトのわずかな変更（冗長性の削減）が、
評価指標では見えにくい「3%の品質低下」を招いていたことが、後の「アブレーション（一行ずつ削除して影響を確認する検証）」で判明しました。
AIに自身のコードをレビューさせるという「AIによるAIの開発」に過度に依存した結果、
リグレッションテスト（回帰テスト）のような
地道な品質管理が機能していなかったことが推測されます。
現代のAIインフラは極めて脆弱です。プロンプトの1行、キャッシュの数分の差が、知能そのものを変容させてしまいます。この繊細なシステムを制御するには、魔法のような直感だけでなく、枯れた技術による厳格な規律が必要だったのです。
結論：AIとの信頼関係を再構築するために
今回の「知能低下」騒動から得られた最大の教訓は、**「透明性は機能（フィーチャー）である」**ということです。
AIがプロフェッショナルな道具として信頼されるためには、
その「内蔵」をブラックボックスにしてはなりません。
キャッシュの生存時間、現在の推論努力、そしてレートリミットへの影響。
これらを計器盤（インストゥルメンテーション）としてユーザーに明示し、選択権を委ねることこそが、真のパートナーシップの条件です。
Anthropicは今後・・・
品質と信頼性への投資を再強化することを約束しています。
しかし、私たちユーザーもまた、
一つの問いを突きつけられています。
「AIがよりブラックボックス化していく中で、私たちはその『知能』を維持するために、どれほどのコストと不便さを許容すべきでしょうか？」
AIという知能の背後にある、GPUの熱量やキャッシュの寿命といった「物理的な重み」を理解すること。
それが、これからのエージェント時代を生き抜く開発者に求められるリテラシーなのかもしれません。
追伸：
Anthropicは・・・GPUだけでなく・装置・配線・配電・・・
物理的インフラの問題も多々抱えているように見受けられる。
ソフト部分だけではないエラーも混合しているようだ。