ナワールの最新ポッドキャスト:AIの不安を解決する唯一の方法は行動することだ 1. 業界の変化:Vibeコーディングの時代が到来しました Navalはバイブコーディングの概念を提案し、製品開発のパラダイムが論理駆動から意図駆動へとシフトしたと主張しました。 * 自然言語プログラミング:Claude Codeのようなツールにより、自然言語は最も人気のあるプログラミング言語となっています。 要件を説明するだけで、AIがエンドツーエンドの実行を担当します。 * モデルチューニングが新たな核となる:トッププログラマーはもはや特定の命令を書くことに注力せず、データを収集してモデル構造を調整する代わりに、モデルが独立して実行可能なプログラムを見つけ、既存のプログラミング作業を置き換えることを可能にします。 * ソフトウェアエンジニアの堀:従来のエンジニアリング能力は死んでいません。 すべての抽象化層には脆弱性があるため、基盤となるロジックを理解している人だけがAI生成コードの脆弱性を修正できます。 2. 個人的な行動:AI不安の解決方法 ナワールは不安は未知への漠然とした恐怖から来ており、唯一の解毒剤はゲームに参加することだと主張します。 * 不安を妄想せず、AIのフードを上げてその仕組みを理解しましょう。 * 複雑なプロンプト技術を意図的に学ぶ必要はありません。AIは人間よりもはるかに速く人間に適応します。 * アーリーアダプターは先行者有利です。 未来に生き、技術を最初に受け入れる者になりましょう。 AIを学びたいという意欲は最も忍耐強いチューターであり、あなたの認知レベルに応じて正確に教えてくれます。 欠けているのは欲望であり、方法ではありません。 3. 深い思考:AIの本質と限界 ナワールはAIの定義について非常に冷静で、AIには人間以外の現実や創造性はないと考えています。 * AIは生き物ではなく、自律的な主体性も欲求も持っていません。 すべての欲求は人間のプログラムによって設定されています。 * 知性の真の意味、ナワールは鋭い指摘をした: 「知能の唯一の本当の試練は、人生で望むものを手に入れられるかどうかだ。」 AIには生命がなく、望むものもないため、この真の知能の試練には合格できません。 * 創造性の希少性、真の創造性とは予期せぬ正しい答えを生み出すことです。 現在のAIは訓練データの分布に統合された断片的なものであり、従来の科学的突破口を突破する能力はまだ示されていません。 4. 将来の展望:誰もが起業家です 将来的には、仕事という概念は徐々に消え、価値創造に取って代わられるでしょう。 * 思考のバイク:コンピューターが思考のバイクなら、AIは思考のバイクです。 それは人々の能力を増幅させますが、それでも方向性をコントロールする人が必要です。 * 労働者から創造者へ:AIが技術的な閾値を滑らかにします。 将来的には、誰もがロボットを操作したりコードを書いたりできるようになり、社会は物質的豊かさと知的多様性の時代に入るでしょう。 * 自律的主体性:起業家、アーティスト、探検家は、AIが最も欠けている主観的主体性を持っているため、代替されることはありません。 黄金の文を要約してください * 未来に投資し、その中に生きる。 * AIはプログラマーに取って代わるものではありませんが、プログラマーが他のプログラマーを置き換えやすくします。 * 仕事は欲しくありませんが、物質的なニーズを満たすためのロボットと、知能を増幅するコンピューターが欲しいのです。

OpenAIのプログラミング能力は3か月以内にClaudeに追いつく見込みで、Codexは次世代モデルの訓練、反復、ファインチューニングの加速により多くの高品質なデータと実践を提供しています。 GPTのCodexシリーズモデルはCodexフレームワークと一緒にトレーニングされています。多くの人がこの文の力を過小評価しています。現在GPTのプログラミング能力を最大化するには、Claude Codeに取り込むのではなく、一緒に使うためにCodexに入れるべきです。Codexを使ったことがあれば、私の言ったことが理解できるはずです。Codexのコードエンジニアリング能力はすでにClaudeより優れていますが、製品の要件を理解するには十分ではありません。これは認めざるを得ません。私は通常、まず使います クロードは要件を整理し、コーデックスで開発した。 モデルとフレームが後で組み立てられるのではなく、一緒に設計されるものを詳しく説明してください - コデックスモデルは汎用モデルではなく + コードの微調整 - Codexフレームワークで訓練済み - 意味:モデルはフレームワークの内部メカニズムを理解し、フレームワークはモデルの出力パターンを理解しています その結果、誤解が減り、より正確な出力、反復回数が減り、品質が向上し、真のコード理解が得られるのです。 コデックスの三層アーキテクチャ 1. モデル層 - コアインテリジェンスを提供します - OpenAIの旗艦プログラミングモデル(例:gpt-5.3-codex、GPT5.4) - 応答前に構造化された推論を行う - コードロジック、アーキテクチャ設計、ベストプラクティスの理解 2. ハーネス - 現実の環境をつなげる - 単なる「勧告」ではなく「執行」を可能にするオープンソースの執行フレームワーク - 圧縮などの技術を用いたコンテキストウィンドウの管理 - モデルが実際にファイルを操作し、コマンドを実行し、コードをテストできるようにします 3. 表面 - 多様な相互作用手法 • Codex App:並列ワークフローをサポートするデスクトップアプリ • CLI:ターミナルおよびCI/CD統合 ・VSコード拡張:エディター内で反復 ・ミニ:軽量のリモートタスク実行

Suiは、コンプライアンス、ステーブルコイン、AIという最も重要な3つの点で他のパブリックチェーンと区別をつけています 1. SUI ETFの広範な影響 前回のツイートは詳細に書かれています。 SUIが利子をつく資産になると、機関投資家の目には単なる投機的なチップではなく、株式配当と同等の存在となります。 Grayscaleはまた、SUI、VAL(データストレージ)、DEEP(流動性層)を展開しており、Suiのフルスタックインフラに単なるトークンではなく楽観的であることを示しています。 2. コンプライアンス、ステーブルコインの化学反応とAIの関係 Suiは設計初期からweb2ユーザー(例えばzkLogin)と強く結びついています。 さらに、StripeのBridgeを通じて最近リリースされたUSDsuiにより、このネイティブなコンプライアンスの背景により、従来の決済システムとスムーズに統合できます。 Suiは非常に構造化された取り組みも行っており、Suiステーブルコインの収益は、SUIトークンの買い戻しやDeFiやAMMマーケットメイキングへのインセンティブを通じてネットワークに還元されます。 とはいえ、ステーブルコインの利用はSuiネットワークの価値を高めます USDsuiが使われるほど、>需要が大きく供給が減るほど、SUIの価値は上昇> 3. 隋のAIに関する究極の物語 SuiはAIエージェント向けに単純にカスタマイズされたオブジェクト中心のアーキテクチャです。 エージェントは高頻度かつ大量の同時取引を必要とし、SuiのアーキテクチャはAIの並行性の混雑を防ぎます。 Suiでは、複雑なスマートコントラクトの移転を必要とせず、AIロジックによって資産を直接所有・運用でき、AIをネイティブにサポートしています。 将来的には、コアユーザーとしてのAIエージェントは人間ではなくAIエージェントとなります。 彼らはハッシュレート料金を支払ったり、データを購入したり、アービトラージをリアルタイムで実行したりできます。 さらにUSDsuiを使えば、Stripeのグローバルチャネルを活用し、AIエージェントが現実のサプライヤーにシームレスに支払いをしたり、人間の報酬を受け取ったりできるようになります。