年に3か月はサンディエゴ。大阪大学大学院情報科学研究科で研究してます。専門はセンサネットワーク・IoT・最近5G/6G + O-RAN。これまで固定的だったものを、ソフトウェア化して自在に制御可能することで、人間の意識が変容するのが楽しいです。
大阪
Joined October 2007
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人類史は「階層をなくしてきた歴史」ではなく、「階層を生む希少資源を別の場所へ移してきた歴史」なのかもしれない。
身体 → 土地 → 資本 → 情報 → 知能 → 実行能力 → 意思決定権 → 価値設定権 → 世界選択権 → 存在様式選択権 → 相互非支配 → 超多様性社会（支配としての階層の実質的消失）
人類は、以前は一部の人しか持てなかったものを、技術によって大量供給し、コモディティ化してきた。
農業社会では土地が、産業社会では資本が、情報社会では情報とネットワークが、階層の重心となった。
技術は、前の時代の希少性を薄めるたびに、その先にある、より抽象的な希少性を露出させてきた。
AIによって「知能」や「知的労働力」まで大量供給されるようになると、次に価値を持つのは「どう実現するか」ではなく、「何を実現するかを、誰が決めるのか」になる。
つまり階層化の中心は、知能の格差から意思決定の格差へ、さらに「社会が何を価値とするか」を決める価値設定権へ移っていく。
技術がさらに進めば、その先では階層そのものの解体が始まるかもしれない。
「世界選択権」とは、一つの社会の価値観を全員で奪い合うのではなく、複数の共同体、制度、仮想世界、宇宙空間などから、「自分がどの世界で生きるか」を選べること。
「存在様式選択権」とは、そのさらに先で、身体、寿命、認知能力、現実世界と仮想世界の比率まで含めて、「どんな自分として生きるか」を選べること。
共有せざるを得ない領域は対等に共同決定し、それ以外では、自分に合わない制度や共同体から離脱し、別の世界へ移れる。
離脱しても生きていけるようになれば、特定の会社、国家、資本家、共同体、プラットフォームへの従属は、生存や自己実現の条件ではなくなる。
これが「相互非支配」である。
相互非支配の社会でも、頭の良さ、人気、名声、影響力、作品の評価といった差は残る。
誰もが同じ能力や人生を持つわけではない。
個人間の差異を、他者を支配する力へ変換できなくなる。
階層は「差」や「順位」として残っても、「支配」としては機能しなくなる。
超多様性社会。
全員が徹底的に違ったまま、誰も、生きるために他人の上に立つ必要も、他人の下に入る必要もない社会。
究極のフラット化とは、差異をなくすことではない。
差異と支配を切り離すこと。
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猿渡 俊介 (saru) @ 阪大 retweeted
QC×HPC上で動かすアプリはもちろん連携インフラ考えたい人もWelcome!
[Press Release] ＼スパコン×量子コンピュータはじめました！／ 大阪大学 量子・HPC連携基盤SEAFOODを運用開始 〜スパコンOCTOPUSと国産量子コンピュータをOQTOPUSで接続〜
qiqb.osaka-u.ac.jp/newstopic…
#量子 #QIQB #大阪大学
ICLRの査読結果でいろいろ荒れている投稿をX上で観測している。「他は結構いいのに一人全部1を付けてきた査読者がいたので終わった」とか「ハルシネーションの関連研究を挙げてきた」とか。トップ国際会議であっても、どの分野も似たようなところがあるのだな。個人的には、査読者を継続的に評価・キュレーションする仕組みをもっと充実させた方が良いと思っている。誰でも簡単に論文を書ける時代が来たら、良い論文、人類の発展に貢献する論文を正しく見極められる査読者の価値が相対的に上がるんじゃないだろうか。「誰がどの論文をどう評価したか」という情報を蓄積し、その論文が採択されたかどうかだけでなく、その後どのように評価されたかまで数年にわたってトラッキングすれば、ある程度機械的に「良い査読者」を見つけ出すことも可能な気がする。
こんなひどい結果も「2025年からAIレビューが増加: 2025が18%→2026が41%→2027が65%。94件のレビューで、論文をthe provided manuscriptと呼んでいる。28件のレビューで論文の正規の行番号のことを乱れた数字が満載だと指摘。23件のレビューでWeaknessesセクションが他の論文向けにそのままコピーされた内容。」
nitter.gq/GuyZys/status/21190819…
ICLR 2027 reviews are out. I pulled every ICLR review since 2025, about 250k of them, and it's not looking great.
AI written reviews are now the majority (* based on a sample):
2025: 18%
2026: 41%
2027: 65%
Scores are collapsing into the middle, and as others have pointed out - most consolidate around "Weak reject" (score 2). Weak rejects went from 36% of all scores to 57%. Clear accepts and rejects fell from 41% to 21%.
An indication that this is an AI phenomena - AI-flagged reviews picked a clear side less than half as often as humans.
Then you have the really awkward slip-ups.
94 reviews this year call the paper "the provided manuscript." That's chatbot for "the PDF you uploaded." In 2025 there were zero.
28 complain the paper is full of garbled numbers. Those are probably the line numbers embedded in the submission's margins, which is what they look like after a chatbot turns the PDF into text.
23 reviews have a Weaknesses section written for a different paper, word for word. For example, one paper on RL training got criticized for its chemistry. It has no chemistry. In half of these cases, the two reviews were posted less than 9 minutes apart.
I'll leave everyone to draw their own conclusions, but clearly we're not adapting quickly enough.
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OpenAIの中の人の言葉「人間はインフラを書くのが得意ではなかった。数千万行のコードの形式的証明は新しいシステムを設計する際に考慮すべき領域に来た。」(このメッセージへの返信含む。)
I can confidently say that humans were not very good at writing secure infrastructure. The endstate will be hypersecure infrastructure and software for all, but we're going to go through some turbulence before we reach that.
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またつまらぬものを作ってしまった
Android TVにサクッとプレゼン画面を映すためのソフト。Chromeのキャストで行けるのだけど、GPUアクセラレーションとの相性とかいろいろあって少しめんどくさかったので作ってみた。
github.com/sarulab-ou/SaruCa…
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GPT-6 Astra使ってQwen3.5-0.8B (オープンなローカルLLM用のモデル)の重みを編集させて数学のベンチマークスコアを最大6倍向上。6倍向上はとても面白いのだけど、MATH-500で48.1%なので、今のところ2024-11-20版のGPT-4oの77.2%にも届いてはない。でも時間の問題な気もする。
We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math.
It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training.
We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵
Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math.
rikiyat.github.io/blog/weight-sp…
github.com/RikiyaT/lm_und…
huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0…
huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
というわけで「SaruPDF: PDF Viewer兼Editor」楽しい。(論文書いてる途中に赤入れで欲しくなった。ちゃんと仕事(研究)してます。)
github.com/sarulab-ou/SaruPD…
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コメントモードで地味にこんな感じでキャレットの位置を教えてくれる機能とかめちゃめちゃ助かる。
youtu.be/XyQ3ilcjE-c
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science.org/doi/abs/10.1126/…
1997年のサイエンスの論文。1万3000件を超える引用。
Adobe Acrobatのこの＊＊設定なんだ？誰得？なぜデフォルトでONにしているのだ。。。
- 他のデスクトップアプリからダウンロードされたPDFを毎回開きます。
- Webから保存したPDFを毎回開きます。
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関西勢としては奈良先も応援したい。2位との差はわずか！阪大もA先生が残ってくれてたらなぁ。。。
自然言語処理（NLP）、東北大が東京科学大を逆転して2位へ。2〜4位はわずか4本差！
EMNLP 2026を反映し、Natural Language Processingの2022–2026 LIVEを更新しました。現在のランキングは、
1位 東京大学 108本（+20）
2位 東北大学 45本（+14）↑1
3位 東京科学大学 43本（+7）↓1
4位 京都大学 41本（+13）↑1
5位 奈良先端大 37本（+8）
6位 早稲田大学 23本（+4）
7位 大阪大学 18本（+6）
さらに、
北海道大学 16位→11位
名古屋大学 16位→12位タイ
筑波大学 10位→9位タイ
一橋大学、大阪教育大学、東洋大学、静岡大学、山形大学、関西大学、明治大学、金沢大学、総研大なども新たにランクイン。現在41大学がランキングに登場しています。対象はACL / EMNLP / NAACL。2026年分で残るのはNAACLだけです。最後の更新で、東北大・東京科学大・京大の接戦はどうなるでしょうか。
#EMNLP2026
topcsuniv.org/japan/natural-…
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MarkdownのViewer兼Editor。自分好みぴったりのが無かったので作ってみた。（作らせてみた）便利な時代になったな… 欲しいものが自分で簡単に作れる。ファイルクリックしたらサクッと開いて閉じれてってのが欲しかった。
github.com/sarulab-ou/winmd
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