私はニューラルネットワーク上で動作するWASMインタプリタに小さなファイルシステムを追加しました。ファイルはGPU上のテンソルとして存在しますが、WASM命令で読み書きされるまで「コンテキスト」は消費されません。 ネットワーク起動時に実際のファイルシステムからファイルを読み込むことができます。GPUメモリで修正し、後でコピーします。 よく見ると、GPUで動くミニコンピュータで、究極のサンドボックスのようなものです。すべては微分可能かつ決定論的な線形代数で実装されています。

このREPLは今まで見たことのないものだ。ニューラルネットワーク上で動いている。 これはフィードフォワードネットワークで、注意を活用し、完全に動作するWASMインタプリタを実装しています。 WASMがLLMを解釈するという記事を見たとき、私はこれを作らなければなりませんでした。Wasm + AI の背後にある技術 + A repl ...ブラウザ上で動作し、Replit上で構築・デプロイされた — これは私の個人的なヒーロー🐐の一人である@amasadへのオマージュです このアイデアは@PerceptaAIの最近の投稿に基づいていますが、モデルアーキテクチャや重要な実装の詳細は提供されなかったため、Replitエージェントで多くの試行錯誤とテストを重ねる必要がありました。AIがこれを作れるとは驚きです。手作りの重みを持つニューラルネットワークアーキテクチャを、訓練データに含めない新しいものを実装できるのです。 追伸:ほとんどはSFOからミュンヘンへのフライト中にスマホでやりました。生きている時代は本当に素晴らしいですね!

昨日、Claudeが2025年第3四半期の滞納したドイツのVAT税申告書を提出しました。 Claude CoworkとClaude Chrome拡張機能を使い、プログラミングの裏技はなく、Anthropicの既製品だけでした。 Coworkはプロジェクトフォルダで始め、請求書や領収書のPDFを入れて四半期ごとに会計を準備するよう依頼しました。その後、ドイツの税務ポータル(エルスター)にログインし、関連する書類を見つけて提出してもらいました。 プロセスの最後の部分を録画し、その後クロードに動画から個人情報を編集して3倍に速くして共有してもらうよう頼みました。こちらです。クロードが私の税金を担当し、ドイツ版です