Category: AI

Introduction The question “will AI replace programmers?” is usually posed and answered badly. The optimistic camp says AI is just autocomplete; the pessimistic camp says coders are obsolete. Both miss what is actually happening. This […]

Relu is an activation function defined as:$$Relu(x)=\begin{cases}x, & x > 0 \\0, & otherwise\end{cases}$$. This function has an interesting property that it can act like an open/close switch. To see why, suppose $\vec{x}$ is a […]

In deep neural network, the most frequently used component may be the linear layer. However, the linear layer itself does not work well as a classifier. In this article, I intend to explain why from […]

動画サイトでは、まだまだバイブコーディングの話題で盛り上げています。しかし、すでにいくつかの楽観視できない結果でデータとして出ています。最近は下記の結果が目に飛び込んできました。 The AI Productivity Boom that Wasn’t | L&DeepDive 要約しますと、ベテランプログラマーであれば、生成AIを使って、20%早くなったという錯覚が生じて、実際は20%遅くなったという結果になった。 これでは、バイブコーディングのきれいな泡はほぼ弾けてしまいました。 バイブコーディングでは、もともとテクにある負債を神速に積み上げることが予見されています。今回の結果を加えて、生産性を落としていることも再度確認されました。 もちろん、生成AIは一つの発展方向ですが、実際のビジネス環境というすごく複雑な文脈(コンテキスト)をどうやって一つの生成AIに低コストに詰め込むことは相当難しいでしょう。 Claude Code社では、80%-90%のコードはAIに書かせていると宣言したことですが、あれば、自社製品作成の一環としてもみなすことができ、通常のプロジェクト開発と比べて、コスト上昇に対する容認度はかなり高いでしょう。 バイブコーディングはプロダクションコードの主力になるまでまだまだ時間がかかりそうですね。