東京工業大学20B→東京科学大学24.5M情報工学系修了(作問サークル創設者)

ソリング模試はハイライトにまとめています
Joined April 2017
灯油様(@narou_ekaki)に、ヘリアンサスガールズのしふぉんの絵を描いていただきました。本当にありがとうございました! 【ヘリアンサスの希望】 ncode.syosetu.com/n0587fr/
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そして,3が正しいとしたときに4が誤りなる理由も気になる
x=√4ならば「x=2またはx=-2」 √4の値は2または-2 x=√4ならばx=±2 √4=±2   上の4つの主張のうち、正しいものは
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7,746 votes • 2 hours
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全く曖昧性のない1つ目でも誤りが多くなるのはなぜなのか気になる
x=√4ならば「x=2またはx=-2」 √4の値は2または-2 x=√4ならばx=±2 √4=±2   上の4つの主張のうち、正しいものは
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Announcing Artificial Analysis Intelligence Index v5, featuring 2 new benchmarks and 3 upgrades. For the first time, the majority of the Index is built on private datasets The Artificial Analysis Intelligence Index is our composite measure of model capabilities across tasks reflecting real-world usage today. v5 is our biggest upgrade since v4 launched in January. With v5, 60% of the Index is now based on evaluations with private test sets or held-out answers. Alongside Intelligence Index v5, we’re launching the Artificial Analysis Progress Index v1, which tracks model capability over time on one continuous scale. New to the Intelligence Index: ➤ FrontierCode 2.0: Cognition's newly-launched private benchmark of real-world coding tasks, graded on whether a repository maintainer would merge the agent's change ➤ Terminal-Bench-Science: 70 agentic scientific research tasks, run in a terminal environment Upgraded: ➤ HLE-Diamond (replacing Humanity's Last Exam): a refined 1,000-question version of Humanity's Last Exam, split evenly between reasoning and knowledge questions ➤ AA-Omniscience v1.1: An updated dataset with saturated and public set questions removed, new questions added, and ambiguous or erroneous questions revised ➤ CritPt v2: a private, 40-question hard subset of CritPt v2, revised by the CritPt authors and run with a code-execution tool Staying in the Index: AA-Briefcase, AutomationBench-AA, GDP.pdf and Terminal-Bench 4.0 Removed from the Index: GDPval-AA v2.1, SciCode, and AA-LCR v1.1 Key results: ➤ Claude Opus 5.5 (max) leads at 58, ahead of GPT-6 Astra (max, 57) and GPT-6.1 Sol (max, 55): Anthropic and OpenAI hold the top five models. Gemini 4 Argon (high) is next at 50 ➤ The open weights gap widens from 3 points to 12: Kimi K3.1 Pro (weights not yet released) is the top open weights model at 46. Among released weights, DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) and GLM-5.3 (max) lead at 32 - 26 points behind the leader and below Claude Haiku 5.5 (max, 36) ➤ Cost per task varies by more than 13x among the leading models: of the 10 highest-scoring models shown, GPT-6.1 Terra (max) is the cheapest at $0.96 per Intelligence Index task and Claude Fable 5.1 (max) the most expensive at $13.04
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流石に縮尺が狂いすぎてないか?
全体的にありえないので地ーゲ海以外も見て
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健康診断により身長がギリ170cmを超えた(170.1)
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明らかな正解を1個混ぜたつもりだった
x=√4ならば「x=2またはx=-2」 √4の値は2または-2 x=√4ならばx=±2 √4=±2   上の4つの主張のうち、正しいものは
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これ、ネタやエンタメ効率抜きでどっちが正解なのか気になる
何これ……www ツモる…???
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これ読むと、日本の高校における数学教育は受験に重きを置きすぎていて、数学のもつ本来の面白さを十全に伝えきれていないと思ってしまう。自分が出会ってこなかっただけでこういう教員は沢山いるんだろうなぁ。 ms.u-tokyo.ac.jp/~oshima/pap…
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この結果もおもろい
3%の食塩水と5%の食塩水を同量混ぜるとき、 3%+5%=4% が成り立つ。
50%正しい
50%誤り
55,775 votes • 1 days
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3%の食塩水と5%の食塩水を同量混ぜるとき、 3%+5%=4% が成り立つ。
50%正しい
50%誤り
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ソリング retweeted
bro how is a 1.7B model beating models 2-5x its size across phones and laptops 😭. at this point Liquid AI is just bullying Gemma and Qwen .
Introducing 𝙻𝙵𝙼𝟹: our new generation of Liquid Foundation Models. With a new tri-hybrid architecture and new multimodal encoders, the LFM3 family is the ideal model suite for specialized intelligence. > 6 model instances, across text, audio, vision, and omni modalities, generative and decision models. > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝟷.𝟽𝙱: text, 256k context window. > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝚅𝙻-𝟸𝙱: vision-language model with video-input support for spatial understanding > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝙰𝚞𝚍𝚒𝚘-𝟸𝙱: tool calls, voice chat, reasoning in 18 languages. > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝙾𝚖𝚗𝚒-𝟸𝙱: an omni model combines vision, audio, and language. > 𝚍𝟷-𝟸𝙱 and 𝚍𝟷-𝙾𝚖𝚗𝚒-𝟸𝙱: decision models with typed outputs and calibrated probabilities in a single pass. Omni adds audio input. > fine-tune on 1 GPU. > a new tri-hybrid architecture > architecture optimized for 14 processor classes across GPUs, CPUs, and NPUs. > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝚅𝙻-𝟸𝙱 is a beast. It performs competitively with Gemma 4 12B (6x larger), and Gemini 3.5 Flash Lite, and GPT-5.6 Luna, with 1.9B parameters. > 𝙻𝙵𝙼𝟹-𝟷.𝟽𝙱 is #1 on the Pareto frontier of device intelligence 𝚙𝚒𝚙𝚎𝚝𝚝𝚎.𝚕𝚒𝚚𝚞𝚒𝚍.𝚊𝚒 Every modality for specialized intelligence. Pick the one that fits your use case, customize it, and run it on-device. 1/ 🧵
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Qwen4 is around the corner
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東工大数学2021 配点予想 大問1 (1) 20点 (2) 40点 大問2 (1) 20点 (2) 20点 (3) 20点 大問3 (1) 20点 (2) 20点 (3) 20点 大問4 (1) 20点 (2) 20点 (3) 20点 大問5 (1) 20点 (2) 20点 (3) 20点
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これ、「250個以下か.」なら答えを予測する段階では良い考え方だと思う
Replying to @FN2pQnHwaH91514
嘘解法 100以下の素数は25個であることが知られている ここで、1000個以下の素数は、素数の密度が薄まることを考えるとさすがに250個以下である
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x=√4ならば「x=2またはx=-2」 √4の値は2または-2 x=√4ならばx=±2 √4=±2   上の4つの主張のうち、正しいものは
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参考になりそうな幾つかの例
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ソリング retweeted
あなたは、「車が前の道路を走っていて、自転車の人を突き飛ばさなければ彼は被害にあうこと」を知っている。 自転車に乗っている人からは車が見えないので、突き飛ばされた場合「自分が何で突き飛ばされたのか」がわからない。 このとき、彼を突き飛ばすべきか?
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「50の1/10は5」は成り立つが「50の0.1は5」が日本語としては不自然であることから1/10と0.1は異なるという主張は通らないわけで、10%に対しても同じことが言えると思うんだよな
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促音の前の母音は少し長いはずなので、母音の長さで違いが出るかもなと思いつつ、実際「お酢さん」と「おっさん」が違うかどうかわからない
「母音と摩擦音の間に無音時間を作るように発音すれば促音に聞こえさせることが可能だと思うが、典型的な発音ではなかろう」とは書いたが、「西小」と「日照」、「ブスそう」と「物騒」の各対の前者の語の方が摩擦の1モーラ目をしっかり発音し、後者ではそこを薄めた発音が十分自然だという気はする。
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東工大オープンの問題は平成25年〜令和2年しか覚えてない
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