それに同意するわ。LLMが人間ほど上手くできない他のことを抜きにして、専門家レベルの知識として読んでね。LLMの知識の表現方法はちょっと異質で、確かにそれらは単純化しすぎてる。例えば、LLMはトップクラスのコーダーほど上手にコードを書けないけど、最初から最後まで繰り返しなしで非自明なプログラムを書くことはできるんだよね。

博士号の主な目的は、単に膨大な既存の知識を得ることではなく、研究を行う方法を学ぶことだ。博士号を取得したからといって、誰もそのテーマに興味を持つわけじゃないよね？重要なのは、研究を行う方法を学んだことだけだ。

でも、研究をどう進めるかを学ぶことが大事なんだよね。それに、PhDレベルの知識って、正しい質問を考えることだと思ってた。せいぜい「怠けた知識豊富な労働者」って感じで、自分から聞かない限り仮説を探求しない。PhDならその質問を自分に投げかけるはず。例えば、最近Claude Code（Max Proサブスクリプション）が、別のテストスイートの一部としていくつかのテストアサーションをコメントアウトしてたんだ。それは、元の計画に誤った仮定があったせいで、深刻なバグを探求しようとしなかった。だから、超思考して、なぜ失敗してるのかを探るように計画を変えるように頼まなきゃいけなかった。バグは、ORMオブジェクトがコミット後にリフレッシュされてなくて、閉じられた別のDBセッションによって取得されたためにnull値になってたんだ。

PhDって知識だけじゃないって理解してるなら、やっぱりその知識に簡単にアクセスできるのは超価値があるよね。前の仕事では、伝統的にはPhDレベルの人にしか答えられないような質問がよくあった。たとえば「一方向に電圧をかけたら、二つの材料のインターフェースはどうなるのか」みたいなやつ。これが意外と答えるのが難しいんだけど、LLMは結構いい仕事してるよ。

これも私の経験だよ。大きなデザインアイデアを検証して洗練させるために、普段はAI Studio経由でGemini 2.5 Proを使ってる。洗練された要件をClaude Codeに持っていくと、大体ちゃんとコーディングしてくれる。最近Gemini CLIも試してみたけど、Claude Codeの鋭いコーディングスキルには全然及ばない。文法ミスをよくするし、行き詰まって抜け出せなくなることも多い。出力が冗長すぎて（しかも速いから）、何をしようとしてるのか追うのが難しい。Claude Codeはデバッグ能力がずっと優れてるよ。「大きなアイデア」の推論キャンプの別の候補はDeepSeek R1。こっちは遅いけど、大体の場合、問題を分析して一発で正しい解決策にたどり着ける。

全然可能だと思う。一般的に、Sonnet/Opus 4は最高の出力ではより強力だけど、他の面（整合性や一貫性）ではSonnet 3.5v2（よくSonnet 3.6と呼ばれる）よりも後退してると思う。Sonnet 3.7もそうだったしね。それに、モデルは複雑なオブジェクトで、時には、紙の上では弱いモデルが特定のドメインでうまく機能することもある。さらに、インタラクティブな使用とエージェントでは、異なる強化学習のトレーニングが必要で、時には整合したターゲットに向かないこともあるから、モデルの使い方によってその性能が変わることもあるよ。

さらに悲しいのは、LLMに関する投稿のたびに現れて、私たちのポジティブな体験は妄想で、実際にはどれだけ悪いか気づいていないと言う人たちだよね。

私の投稿読んだ？読んでないといいな。この投稿はRedisとは関係ないし、会社に再入社する前に書いた投稿のフォローアップなんだ。

プログラミングは、オープンで無料のツールでできる活動だったし、今でも大部分そうだ。だけど、JetBrainsは私の同僚が生まれる前からビジネスをしていて、MicrosoftのVisual Basic/C++/StudioはWindows用のソフトウェアを書くのをずっと簡単にしてくれたし、安くはなかったよ。

そうだね、さらに悪いことに、2025年まで公平性を推進しているように見えていた同じメガコーポレーションが、今は一部の国では月々の家賃と同じか、それ以上のコストがかかるゲート付きの開発環境を推進してるんだ。この問題には、ロックインや監視、IP盗難、SaaSに伴うその他の問題も含まれてないし。

そんなに悪くないよ：K2とDeepSeek R1は、1年前の最前線モデルと同じレベル（K2はもっと良いかもしれないけど、V3/R1の経験しかないからね）。LLMのトレーニングは非常にコストがかかるけど、本質的にはとてもシンプルだから、今後もっと出てくると思う。基本的なメカニズムが計算自体の物理的な性質に組み込まれているかのようだから、参入障壁は大きいけど、乗り越えられないわけじゃない。

モデルが安くなり、良くなり、無料になっていくなら、今が小さくてローカルで、驚くほど強力なモデルの未来の世界のインスピレーションや基盤となる技術、ユーザーインターフェース、ワークフローを開発する時だと思う。オンライン学習ができて、推論を形式化できて、自分の重みやコードに推論を組み込むことができるモデルがね。

「でも、あなたは6桁の収入があるんだから、月200ドルなんて大したことないでしょ？」って言い訳は、ここでの問題を全然捉えてないよね。ブラックミラーのエピソード「Common People」に出てくる他のサブスクリプションモデルと同じ。最初の価格に対して価値が良すぎるんだ。でも、長期的には価格が上がって品質が落ちて、あなたは彼らの囚人になっちゃう。

個人的にはプログラミングが「死ぬ」のを待ちきれないよ。最低でも10年は奪われた感じ。獣医がペットを助けるために訓練されて、結局はその仕事の大部分がペットを殺すことだとわかるみたいなもんだ。言語を議論したり、意見が分かれる何千人もの開発者とやり取りしたり、レガシーコードやメンテナンスが不十分なライブラリ、ツール、フレームワークに関わるとは思ってなかった。ゲームに10年以上いるなら、わざわざ@しないでね。プログラミングにはさよなら（新しい違った現実を歓迎するよ、何であれ）。ノスタルジーは人生のためにあるんであって、1日8時間画面を見つめるためじゃない。

ローカルで動かせるモデルはまだそれほど良くないし、運用コストもかなり高い。Claude 4クラスのモデルをローカルで動かすのが経済的になると、もっと多くの人がそれをやるようになると思う。今のところ、512GBのMac Studioを2台使ったKimi K2が最も近いかもしれないけど、コストは約2万ドルだね。

プログラマーがプログラミングを続けるために、サードパーティに強い依存関係を持つことを気にしないのが理解できない。そして、大手テック企業に自分のコードベースを自由に開放することを気にしないのも。

数年後には、それが不可能になるんじゃないかと心配してる。ほとんどのプログラマーが有料のLLMに縛られるようになると思う。今のところ、どのLLMにもロックインは見当たらないよ。AiderやCursorみたいなツールがあれば、気軽に使えるし、実際にAiderを使ってる。だから、今のところ投資に関しては理解できない部分がある。企業（多くの場合はVC）が何十億ドルも使ってるのに、明日には他の誰かにその利益を奪われるかもしれない。どこかでロックインの方法を見つけなきゃいけないけど、今の使い方ではそれが起こるとは思えない。

問題ないよ、その理由を教えるね。もし利益が頭打ちになったら、社会のために生産性を犠牲にする必要はないと思う。競争が激しいし、遅れを取っていないオープンモデルもたくさんあるから、競争が激しい高額なサービスにこだわる理由はないよ。もし利益が頭打ちにならなかったら、結局私たちは時代遅れになるし、何かにシフトしなきゃいけなくなる。だから同情はするけど、実際的にはあまりストレスを感じる意味がないと思う。頭打ちが来ると思うし、大手の株はかなり過大評価されてるんじゃないかな。

彼らは自分たちのプロンプトを共有して、出力をチェックするのにどれだけの労力がかかったか、望む結果を得るために再プロンプトするのにどれだけの努力が必要だったかを話し合うべきだと思う。この投稿は、人間がどれだけの作業をしなければならないかを示唆している。「問題を明確に説明できて、LLMと協力するために必要なやり取りを受け入れられるなら…LLMに提供する情報は膨大で、論文やターゲットコードベースの大部分…そして、何をすべきかの理解をすべて吐き出す必要がある。こうしたブレインダンプには特に以下のことが含まれるべきだ」とかね。生成されたコードが受け入れられるレベルに達するまでの努力を考えると、なぜ自分で書かないのか疑問に思うよ。タイピングにかける時間は、問題を説明するための認知的努力に比べればほんのわずかだし、問題を厳密に説明することがプログラミングの本質だから。

同様に、AIはコードゴルフが本当に苦手だね。すごく得意だと思うかもしれないけど、実際は違う。冗長なコードが必要なんだ。