Depression

コーディングに最適なLLMモデル
1. Claude Opus 4.6
#1 コーディングモデル、マルチファイル推論と実世界のバグ修正で無敵
ベンチマーク: 80.8% SWE-bench
2. Gemini 3.1 Pro
Googleの最新フラッグシップ、Gemini 3 Proと比較して推論能力が2倍
ベンチマーク: 80.6% SWE-bench
3. MiniMax M2.5
最高のオープンソースモデル、230Bパラメータ、低コストで強力なエージェント型コーディング
ベンチマーク: 80.2% SWE-bench
4. GPT-5.4
最高のオールラウンダー、人間の性能を上回るネイティブコンピュータ使用を備えた最初のモデル
ベンチマーク: 77.2% SWE-bench
5. Grok 4.2 Beta
現在最もアーキテクチャが独特なモデル、複雑なクエリごとに4つの専門AI エージェントが並列実行
ベンチマーク: Top 10 SWE-bench Verified (Beta、正確なスコアはTBA)
いずれにせよ、すべてのモデルの中から私はOpus 4.6を選びます。特に20× Max サブスクリプションを支払える場合
私の経験では、Claudeはまだコーディングを最も得意としています
しかし状況は非常に速く変わっているため、新しいLLMモデルが登場したら注視してください

プレイブック：AI学習を始める方法
1. AIが実際に何であるかを理解する
- AI、機械学習などの違い
- YouTubeで3Blue1Brownのニューラルネットワークシリーズを視聴する
- LLMがどのように機能するかについての平易な説明を読む
2. Pythonに慣れる
- Pythonはai言語である
- データを操作してモデルを実行するのに十分な知識が必要
- リスト、辞書、ループ、関数、基本的なファイル処理に焦点を当てる
- Google Colabを使うと、ブラウザでセットアップなしでPythonを実行できる
3. LLMの仕組みを理解する
- トランスフォーマーアーキテクチャについて高レベルで読む
- 注視、トークン、コンテキストウィンドウに焦点を当てる
- スケールが重要な理由とそれを実現する方法を理解する
4. プロンプトエンジニアリングをマスターする
- 思考の連鎖プロンプトを学ぶ
- ロールプロンプトを学ぶ
- 少数ショットの例を学ぶ
- Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイドが最良の単一リソースである
5. 最初のAPI呼び出しを実行する
- AnthropicまたはOpenAIからAPIキーを取得する
- Pythonで簡単な呼び出しを実行する
- 小さなツールを構築する(要約ツール、Q&Aボット、またはクラシファイアー)
6. RAGに

Xの予測市場は死ぬのか？なぜで、次に何をすればいいのか？？
多くの人が本当のトレンドが始まったと見ている、予測市場とそれに関するボットの構築
わずか2週間で、「OpenClaw上でAIエージェントを構築して$1M を24時間で稼いだ方法」についてのスパムに変わった
今日、以前InfoFiを禁止したNikita Bierがツイート：「X上の予測市場スパムのない世界」
正直なところ、彼がそれに対して動き、類似のコンテンツを禁止するのを止めることはできない
ただ、それは少し奇妙だろう、なぜならXは公式にPolymarketと提携しており、その予測市場パートナーだからだ
では、このすべての背後にある現実と彼の声明は何なのか？
- これらのボットのほとんどは単なるスパムで、数字は真実ではない
- 実際にお金を稼いでいるのは、真剣なリソースと経験を持つプロチームだけ
- 人々が釣り餌にしている数字は不可能で、多くの市場の取引量は$100k
未満だ—これの多くはPolymarketの紹介リンクを通じた利益追求のために行われている
Nikita Bierはスパムを具体的に指摘し、予測市場のコンテンツ全体を批判したわけではない
だから、現実的には、このニッチはメムコインと同じように死ぬだろう、観客が低品質のコンテンツに飽和したら
人々は同じ種類のボット

ちなみに、1年で私のバッグよりも多くなったよ

さようなら、InfoFi
ついに
ありがとう、Nikita

この市場で唯一の本当の優位性は早くいることです
私は@HyperliquidXと@Lighter_xyzに早く参加しましたが、今や皆がtgeを待っています
しかし、作業は止まりません
私たちは@cascade_xyzに早くいます
アクセスは簡単ではありません、Lighterの最初と同じように
だから今日から始めます
1日 = 1クエスト = 1コード
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ボットも無料配布もありません
Dep、アンチボットシステム