GPT-5 is cost-effective, but Claude Sonnet 4 is better in terms of code quality and problem-solving ability.

Grok 4 is expensive but doesn't seem to offer high quality code generation.

The Kimi-K2 is not bad in terms of cost, but it takes longer to review than the Claude Sonnet 4, so it is less efficient overall.

For Qwen3 Coder, Kimi-K2 seems better.

I knew the word "gifted," but I didn’t know "polymath." AI says I’m like a polymath.

instagram.com/share/p/BA9JX8…

I like his works. 提供元: 株式会社美術出版社 search.app/G2dFH

OpenAI has just released GPT-5-Codex specifically for coding! Friendly reminder that they've a VS Code extension that you can use with your ChatGPT account at NO additional cost. Basically a strong alternative to Claude Code or Cursor. (Setup below)

a=(y,d=mag(k=(y<11?6+sin(y^8)*6:y/5+cos(y/2))*cos(i-t/4),e=y/7-13)+sin(e/4+t)/2)=>point((q=y*k/d*(3+sin(d*2+y/2-t*4)))+60*cos(c=d/2+1-t/2)+200,q*sin(c)+d*29-170) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).stroke(w,96);for(t+=PI/120,i=1e4;i--;)a(i/345)}#つぶやきProcessing

"Vectors" for(float i,z,d;i++<7e1;o+=vec4(9,i,z,1)/d){vec3 p=z*normalize(FC.rgb*2.-r.xyy),a=normalize(sin(t/4.+vec3(0,2,4))),v;p.z+=7.;v=a=dot(a,p)*a+cross(a,p); for(d=2.;d++<9.;a+=sin(ceil(a*d)-t).yzx/d);z+=d=.1*length(sin(a*a))*sqrt(length(v*sin(v.yzx)));} o=tanh(o/6e4);

📣 Claude Sonnet 4.5, Anthropic’s most advanced model for coding and real-world agents, is now rolling out in GitHub Copilot to Copilot Pro, Pro+, Business, and Enterprise ⬇️ github.blog/changelog/2025…

The quality of Claude Code and Sonnet 4 has been pretty bad for the past few weeks. I've been using gpt-5-codex exclusively because it's much smarter in both Codex CLI and Roo Code.

When I used GPT-5-codex on Copilot the other day, it was extremely slow.

No way! ルーブル美術館のパスワードは「Louvre」だった--150億円の宝石盗難で発覚した杜撰なセキュリティ japan.cnet.com/article/352401… via CNET Japan

AIが全てを描ける時代に、人間は何を描くのか｜徳光 健治 - 現代アートの投資指南｜NewsPicks newspicks.com/news/15590984/… #NewsPicksトピックス

AIで作った「30年後の自分」と人々に会話してもらう、少し不思議な実験がMITメディアラボなどの研究者チームにより行われました。 結果、そうしたバーチャルな「未来の自分」と会話することで、人々の希望が高まり、モチベーションが上がり、「将来の自分を鮮明に思い描ける」ようになることが示唆

小説の登場人物とチャットできるシステムを作ったという話。 研究者らは、物語の時間軸を厳密に管理する仕組みを作り、キャラクターが「その時点で知っているはずのこと」だけを話すようにしました。この仕組みは完璧に近い精度でネタバレを防ぎ、正答率は90%近くに達したそうです。

LLMが「パターン認識マシン」から「因果エンジン」へと進化するという衝撃的なパラダイムシフトが起きています。 マサチューセッツ大学とAdobeの論文で、近似ではない、実際の因果グラフ、反実仮想、介入を伴う「大規模因果モデル（LCM）」をLLMから直接構築できることが示されました。

感情を削ると推論力も落ちる：AIの成績低下が示した「感情」の役割──中国・天津大学、感情を組み込む新世界モデル「LEWM」を提案 ledge.ai/articles/large… via @Ledge.ai