NvidiaによるHugging Face買収報道が英語圏の各サービスで首位に並ぶ

Pollen Roboticsのサイトで公開された小型2足歩行ロボットの紹介ページ。Techmemeの記事によれば400ドル、重さ1.7ポンド、高さ10インチという仕様。

コメントではバッテリー持続時間への質問と、シミュレーションから実機への転移が期待どおり滑らかなら大きいという評価。Casioのmoflinより良く見えるという比較や、AIがペット市場にも来たという反応がある。

Arduinoが趣味層に果たした役割になぞらえ、歩容の学習やRLで宙返りを試したくなるという声の一方、家庭での実用途が思いつかないという指摘も。ライセンスについては、旧機種Reachy MiniがApache 2.0でハードウェア設計はCC BY-SA-NCだったが、Microduckの記載は見つからないという報告が出ている。

記事の主張は、フロンティアモデルを追いかけなくても小型モデルで足りる領域が広がったというもの。「速い/安い/十分よい」への需要が立ち上がるという見立てと、WSJやEconomist並みの料金を取るなら同等の価値を出すべきだという問いを含む。

コメントには「潤沢な予算がない側はとっくに気づいていた」という反応と、Replitが無償のLuna利用で先行しているという指摘。推論は新しい種類の計算資源にすぎず、2〜3年で全プロダクトに組み込まれてモデル間の差は薄れるという見方も出ている。

小型モデルを事業の中核に据えることは外部APIコールを内部APIコールに置き換えるだけではないかという指摘や、7Bのローカルモデルとguidanceで擬似コードを埋めさせる流れを2024年初頭に作った経験談も挙がっている。

1868年刊の書籍をアニメーション付きのサイトにしたもの。原典はarchive.orgで読める。

コメントでは、書籍をアニメーション付きサイトにした系統の古典としてClark大学のユークリッド原論サイトが並べられている。未アニメーションの項目がまだ多く、それを「このURLの機構をアニメーションにせよ」というAIベンチマークにしてはどうか、という提案（冗談）も。

3Dプリントやメイカー用途の資料として有用という声、小型モーターから高トルクを得る方法を探して原書を買った思い出、300MBも読み込まない昔ながらのニッチな情報サイトが懐かしいという反応。11年前と5年前にもHNで議論されている。

TokyoDevによるSuicaの歴史と仕組みの解説。カードは電池を持たず、改札のリーダーが発する電磁界が取引を完了させるのに足るだけの電力を供給する。

コメントではApple Pay版が問題なく動いた体験や、米国でタップ決済が広がった今もSuicaの速度との差を感じるという声。Google WalletのSuicaは日本で販売された端末に限られる一方、iPhoneは世界中どこで買っても使えるため訪日客はApple側が有利だという指摘もある。

Suica決済でも加盟店は2〜3.2%の手数料を払っているという事実に驚く声、クレジットカードは使えずICカードだけが唯一の非現金手段というラーメン店・そば店があったという報告、2008年に買ったPASMOが残高ごと2025年まで使えたという話が並ぶ。

Claudeの出力に偏って現れる語彙を集計して見せるサイト。スクロールしようとしたら全部が1画面に収まっていた、と作りの簡潔さを評価する声が付いている。

コメントでは「vacuousが入っていないのが意外」「Claudeの文体は使う楽しさを削ぐ」といった反応。文体より説明の難解さのほうが問題で、コード片の解説を読むのに博士号が要るという指摘もある。

最近Claudeが何でも「spike」と呼ぶのはこれかという納得や、語彙以外の癖（対比的な言い回し、文長、留保の付け方）にも分析を広げてほしいという要望。無意識に自分もその語彙を会話で使い始めていたという報告や、モデルごとに固有の言い回しがあるのかという疑問も出ている。

アファンタジア（心的イメージを思い浮かべられない状態）の入門ガイド。赤いリンゴを想像するテストなどを含む。

コメントには「浜辺を思い浮かべる」「聴衆が裸だと想像する」「羊を数える」といった表現を長らく比喩だと思っていたという当事者の証言。重度の自伝的記憶欠如（SDAM）を併発しやすく、人の名前を覚えられない理由を説明する資料として渡せるという声もある。

「心の目で見る」とは視界が実際に置き換わるのかという疑問、リンゴのテストだけでは網羅性が足りず自己診断の過剰を生むのではという慎重論。人は認識や再認は得意でも再現はできないのが普通で、描画自体が技能だという指摘も並ぶ。

Gates Notesに掲載されたビル・ゲイツの論考。雇用には給与税がかかる一方でロボットは即時に経費として落とせるため、税制が人の置き換えを後押ししているとして、AIトークンとロボットへの課税を提案する。解決は選挙で選ばれた者や教育・医療の現場を含む民主的な過程で作るべきだとも述べる。

コメントでは、雇用の減少を抑えるという前提そのものが古いという批判と、産業革命以来の生産性向上は雇用を増やしてきたのに今回だけ違うとする根拠が示されていないという指摘が並ぶ。

「億万長者の資産が権威と取り違えられている」という反発がある一方、AIやロボットへの課税自体には反対しないがベーシックインカムを見直す好機だという意見も。人間関係の側面の記述は思慮深いが経済・雇用の分析は通り一遍だ、AIの能力を過小評価する層こそが本当の問題だ、という評価も出ている。

Google公式ブログの開発者向け告知で、動画生成モデルGemini Omni 1.1 Flashを扱う。同社はスタジオ品質の動画制作を実現すると説明している。

コメントでは、OpenAIがSoraから手を引いた一方でGoogleが動画生成に投資を続けているのは、ワールドモデル開発の鍵と見ているからではという推測。SeedanceがTikTok、これがYouTubeという学習データの出どころに注目し、次の進化は結局アクセス権の問題ではないかという意見も。

人物が映る動画には依然として不気味の谷を感じるという反応、ページがFirefoxで動かないという指摘、Google内部のAIブランドが分裂しすぎているという批判、3D出力への対応を望む声が並ぶ。ラジオCMの声が人かAIか分からなくなったとして、声の仕事への影響が話題に上らないことを気にする投稿もある。

Hacker Newsと同じCloudflareの記事がr/programmingに投稿されたもの。DNSキャッシュ1エントリあたり約400バイトを削り、フリート全体で100TBのメモリを回収している。

コメントの起点は「1エントリに400バイトも必要だとは思わなかった」という驚き。そこから、140文字時代のTwitterでも非正規化のため1ツイートが10〜15KBを占めていたという10年以上前の体験談へ話が広がっている。

どんなシステムでも保存は速度と容量のトレードオフだという整理と、Cloudflareのこの種の記事を毎回楽しみにしているという声。enumのバリアントをBoxで包むという発想は思いつかなかったという反応も出ている。

Jekyllのビルド処理を追った解説記事。著者は誤りや感想があればコメントやDMで遠慮なく伝えてほしいと添えている。

コメントは1件のみで、10年ほどJekyllとRubyを使ってきたが#buildと#serveの間で何が起きているかは深く見たことがなかった、という反応だった。

著者は、分析式のCRUDを午前中だけで実装した経験から書き起こす。マイグレーション、4つの新規ルート、949行の画面に加え、ハードコードされた計算戦略208行を式評価器を呼ぶ50行に置き換え、11時32分には両方のPRを開いていた。

2週間後に分析種別が3つ増えると、著者自身が汎用エンジンで14日前に廃止したマップへハードコードの戦略を戻していた。差分は古いバージョンのファイルから始まっており、書いた人は新しい経路を見つけられず、そもそも存在することを理解していなかった。

27日後には、式のない種別でthrow new Error(JSON.stringify({...}))していた箇所を直しに戻る。HTTPハンドラがメッセージ内のJSONを開かないと応答を決められない実装で、修正はコード35行に対しテスト175行だった。届ける速さは上がったが保守の値段は据え置きで、ボトルネックが移動しただけだという整理になっている。

三十六計の「偸梁換柱（梁を盗み柱を換える）」を掲げる連載の第25回。前回までに、MediSysのサンドボックスに置いたハニーポットが2度突かれ、レガシーAPI・DB照会・管理エンドポイントという3層の回廊が用意され、スキャン元が層ごとに歩いていく様子がプロファイルとして保存されている。

今回はそのプロファイルの話。スキャン元は独自の周期で訪れ、回廊はサンドボックス内で数週間静かに動き続けた。初回は深い層まで到達するのを午前3時まで待っていたが、周期が安定してからは記録して放置するようになった。

午前2時14分、MediSysのオフィスで灯りが残るのはDerekの列だけ。3つのウィンドウに3つの緑のランプ、浅い層のAPIは200msを維持し、TLSハンドシェイクは正常、スキャン間隔は4.2秒で推移する、という描写で続いていく。

前回、著者は自分のリポジトリにある結論を出す自動チェック204個を数え、失敗し得ることを証明できるのは9個に1個程度（約11%）だと書いた。今回はその続きで、一部のガードに実際に失敗を証明させた作業を扱う。

修正の中身は、手書きのチェック、LLMによる判定、別のエージェントによる採点のいずれについても、既知の不良ケースを1つ、実際の処理が通るのと同じ入口に流すこと。パイプラインの横に置くユニットテストではない点を強調している。ベンチマーク環境はケースごとに3つのゲートを走らせ、どれか1つでも通らないケースは実行自体をしない。

著者はこの修正が半日で済み実際に効くと述べる一方、それだけでは足りなかったとも書く。同じ晩に、一度も失われていない1000ファイルについてデータ損失の報告を出してしまい、照合できる数値を著者自身を含め誰も持っていなかった、という顛末が続く。

記事の出発点は「書きたくないコードほど時間を食う」という経験則。Xを作るつもりが、Google OAuth、Stripe、バックグラウンドジョブ、メール、他ツール連携、分析と積み上がり、3週間後にはX以外すべてを作っていた、という流れを挙げる。

選定の基準は、ロンドンの天気を返すような一発ものではなく、週末を潰しても誰も金を払わないものを作らずに済むインフラかどうか。その観点で2026年のSaaSに実際に使うと言える7つを紹介する。

1つ目はNango。B2B SaaSを作れば連携要望は必ず来るとして、CRMを作ればHubSpot、次にSalesforce、Google Calendar、Slack、Microsoftと続き、望んでもいないOAuthフローの束を保守する羽目になる状況を、Nangoが引き受けると説明している。

著者はPlannerCritic v0.2.1を公開した時点で難所は越えたと考えていた。40領域170ゴールのフィールドテストで、均衡ゴール73/73が承認、厳格ゴール97件中96件がエスカレーション、敵対的ゴール8/8が遮断、判定差分30件すべてが説明可能、新規のエンジン不具合ゼロという結果だった。

記事公開後、ある読者が通常のフィードバックではなく手順を提案した。検証前にリリースの主張を少数に絞って凍結し、公開されている成果物だけから検証し、食い違いは説明で埋めずに食い違いとして記録する、というもの。多くのOSSリリースが受けるより厳格な過程だと著者は述べる。

結果として、エンジン自体はおおむね正しかったが、著者がそれについて書いた物語の一部が誤っていた。著者はこの区別こそ多くのメンテナが認めたがらない点だとし、記憶とローカルの状態を混ぜたままリリース文を書く実務の危うさに触れている。

論文は、双方向音声言語モデル（duplex SLM）に欠けているのがストリーミングで正確かつ共感的な記憶機構だとして、VoiceMemを提案する。情報を担う「左脳」と感情を担う「右脳」を並列に置き、ストリーミングの記憶I/Oを備える単純な構成。

記憶を意識したSLMの学習、長期の評価、記憶バックエンドを差し替え可能にした分離デプロイまでを、一続きのパイプラインとして用意している。

報告された利点は3点。上位5件検索の条件で、左脳がMem0の上位200件を約30ポイント上回る。右脳は短期・長期の感情帰属と二重ノードのペルソナモデリングにより3つのペルソナベンチマークでSOTAを取り、総合スコアを従来最良から4.29ポイント改善。検索は134msで完了し標準的なVADの遅延内に収まるため、対話に追加の遅延を生まない。

動画生成モデルは生成フレームを通じてゼロショットの視覚推論をある程度示すという指摘があるが、信頼できる評価は難しい。入力を現在の動画モデルの視覚的事前分布に合わせ、もっともらしい最終状態だけでなく妥当な過程を要求し、難易度を「難しいが部分的には解ける」水準に調整する必要がある。

そこで27タスク810インスタンスからなるVGI-benchを構築した。タスク領域とスキルタグの2階層の分類で整理し、視覚推論能力を細かく評価する。

評価の結果、現在の生成系は視覚に根ざした推論タスクの一部を解けるが信頼性には遠く、最も強いSeedance 2.0でも本基準で51.0%だった。出力の失敗様式、入力条件への感度、合成データによるファインチューニングからの性能転移の境界、内部のデノイジング過程から見た自己修正の限界も分析している。

科学エージェントはデータ分析、コード実行、研究成果物の生成をこなすようになったが、既存ベンチマークの多くは最終回答、単体プログラム、単一分野に偏る。FrontierChallengeは、端から端までの科学ワークフロー300件からなる分野横断ベンチマークとして提案された。

本論文ではそのうち97タスクを公開・評価する。量子化学、分子動力学、材料キャラクタリゼーション、分析化学、生命科学、電気化学/環境をまたぎ、各タスクは固定の入力と、必要な科学的成果物の束を指定する。

12のフロンティアモデルを3つのエージェントスキャフォールドで評価した。完全達成基準を満たす割合（Pass Rate）は最良構成でも97件中20件、20.6%。部分点（Avg. Score）は分析化学で87.6、電気化学/環境で94.9に達する一方、Pass Rateはそれぞれ4%と0%で、部分的な進捗が完成に結び付いていないことが示された。

大規模並列シミュレーションはoff-policy強化学習の学習データの性質を変え、データが乏しいリプレイ向けに設計された安定化手法の前提を崩す。8つのベンチマーク系統での統制実験により、これらの安定化手法がデータ量の条件に依存することを示した。

具体的には、パラメータ正規化はリプレイの被覆が狭いときには効くがデータが豊富だと価値関数の当てはめを制約する。高スループットの操作課題ではclipped double-Qを緩められる。年齢に基づくリプレイ重み付けはどの条件でも学習効率を上げ、特にネットワーク容量が限られる場合に効く。

これを踏まえたWarpSACは、Sample Weight Decayで活用を効率化し、CPU規模でデータが乏しい場合向けのWarpSAC-L（正規化オン、clipped double-Q）と、GPU並列でデータが豊富な場合向けのWarpSAC-A（正規化オフ、単一Q）の2種を持つ。FlashSACに対し正規化スコア-ステップAUCを、CPU規模9環境で4.5%、GPU並列14環境で23.1%改善した。

論文の前提は、エージェントの能力がモデル単体では決まらないこと。記憶管理、計画戦略、行動プロトコル、ツール／スキルの編成を含むエージェントハーネスは、基盤モデルの寄与を上回りうる。しかしハーネス設計は手作業でタスク固有、根本的にスケールしない。

JIT-Agentは、任意の既製エージェントLLMに対してタスク適応型のハーネスをその場で合成するよう学習させたハーネス知能モデル。ハーネスを固定の4モジュール構成に従う合成可能・機械生成可能な成果物として定式化し、タスクに合わせた調整、安定した実行のための修復、過去のハーネス構成の蓄積から性能信号を蒸留する自己進化を学習させる。

結果として、DeepSeek-V4-FlashがDeepSearchQAでGPT-5.6を9.1ポイント、OdysseyBenchで4.3ポイント上回り、すでに強いGLM-5.2も最大20.2ポイント伸びた。統制した評価では、JIT-Agentが生成したハーネスが性能面で競争力を持つと報告している。

多教師オンポリシー蒸留（MOPD）は、生徒自身のロールアウト上でドメインごとの逆KLダイバージェンスを最小化し、複数の領域専門教師を1つの生徒にまとめる手法。既存手法は学習前にドメインごとのデータ配合を固定するが、収束の速さはドメインによって大きく異なる。

早期に頭打ちになるドメインと学習予算の最後まで伸び続けるドメインがあるため、固定配合は速く収束する側に計算を浪費し、遅い側を学習不足のまま残す。

D^3-MOPDは、学習中にすでに生成されているドメインごとの逆KL信号を転用し、配合をオンラインで適応させるオーバーヘッドゼロのスケジューラ。学習プロセスの外で非同期に動く監視役が各ドメインのKL軌跡を定期的に追い、残りの伸びしろと現在の改善速度を推定してサンプリング比率を調整する。学習ループ本体には変更を加えず、任意個数のドメインへ自然にスケールする。

next-chunk推論RLは、解答例や教科書の導出のように推論内容は豊富だが明示的なchain-of-thought注釈を欠くno-CoTデータを活かす手法として提案された。暗黙の推論トレースを生成させ、次のテキストチャンクをどれだけ予測できるかで報酬を与える。

ただし既存の評価は主に通常のSFTベースラインとの比較であり、性能向上がRLの定式化そのものによるのか、単にno-CoTデータへモデルをより有効に触れさせた結果なのかが分からない。論文はこの問いに、統制した比較と、これまで見落とされていた単純な代替手段で答える。

代替手段はMixed SFT、すなわちno-CoTデータとlong-CoTデータを同時に学習する単一の教師ありファインチューニング段階。単純にもかかわらず、Mixed SFTはRLVR後の性能上限をnext-chunk推論RLより明確に高くし、必要な学習計算量は60分の1以下だった。この優位はドメイン内の数学推論でもドメイン外の推論でも一貫している。

動画生成が単発のクリップから長尺の物語や対話的な世界へ進むには、同一性の保持、ユーザー操作への追従、長いロールアウトでの安定性が要る。論文は、目的別の2つの派生を持つ統合音声映像生成システムJoyAI-Echo-1.5を提示する。

長尺動画の派生は、複数の先行ショットから視覚的証拠を集約する合成可能なクロスショット記憶と、音声から発話部分を抽出した話者手がかりを導入する。これによりテキスト・画像・記憶の柔軟な組み合わせのもとで、人物の見た目と声の同一性を保てるとする。

世界モデルの派生は、多様なナビゲーション入力を較正済みの6自由度カメラ軌跡に変換し、幾何を意識した条件付け経路から注入することで、コントローラに依存しない視点操作を可能にする。長尺生成の効率化のため、双方向の音声映像バックボーンを段階的なティーチャーフォーシングと自己生成に対する短期・長期のSelf-Gradient Forcingで、因果的な少ステップ生成器に変換している。

多教師オンポリシー蒸留（M-OPD）は、領域特化のRL専門家をトークン単位の密な報酬監督で1つの汎用生徒に統合する手法として実績を上げているが、能力統合を支配する最適化ダイナミクスの理解は乏しく、再現可能な公開レシピも欠けていた。

論文はSmolLM3-3B-Base上にオラクルルーティング付きの統制されたM-OPDベンチマークを構築し、能力統合とルーティングの曖昧さを切り離した。その結果、標準のM-OPDは領域別ルーティングのオラクルアンサンブルに対し利用可能な伸びしろの35.6%しか回収できず、指示追従のような簡潔なタスクは著しく劣化して早期に停滞することが分かった。

重要なのは、この失敗が勾配の衝突ではなくトークン単位の最適化予算の深刻な配分ミスに由来するという指摘。原因として、構造的な系列長の格差を含む3つの直交する要因が挙げられている。

マルチモーダルLLMは動画理解で高い性能を示すが、この領域での指示追従能力はあまり調べられていない。実世界の動画理解では、内容を正しく解釈するだけでなく、利用者が指定した多様な制約を満たす必要がある。

既存ベンチマークは指示の遵守よりタスク精度に偏っており、この能力の評価が不十分だった。Video-IFBenchは、視覚と音声の内容に根ざしたものを含む多様な制約を満たすことを求める、包括的なベンチマークとして構築された。

指示の分類は単一タスク、複数タスク、選択、入れ子の4テンプレートからなり、32のタスク種別と、意味面・形式面にまたがる手作業設計の39制約カテゴリを網羅する。注釈コストを抑えるため、MLLM、プログラム処理、人手を組み合わせた半自動のデータ構築パイプラインを用いている。

Speaker Deckで公開されたスライドで、50代での初転職を扱う。本文がスライドのため、記事側から読み取れる情報は限られる。

コメントの中心は「楽しいのが一番」という肯定。自身もマネージャーから個人開発者（IC）に戻った経験があり気持ちが分かるという声や、望んでいないのに上司の定年でマネージャーになってしまい何も楽しくない、コードを書いていたいという吐露が並ぶ。

年齢を理由に「詰む」「予後が悪い」と煽る意見に対し、真に受けるなという反論も出ている。事務職から50代でエンジニアに転じたという報告や、年齢差別的なコメントそのものへの批判も見られる。

日経xTECHによるオードリー・タンへのインタビュー記事（下）。AI依存が進めば人は自分で考えなくなるのではという疑問を本人にぶつけ、「考えない人」が増えるリスクへの対処法、AI時代の仕事と教育、デジタル技術を社会に生かす方法を扱っている。

コメントでは「もう手遅れで既にその状態だ」という自嘲や、「テクノロジーを使うように人を説得すべきではない」という一節を引いて、自称情強がやりがちだと指摘する声がある。

逆ケンタウロスの話より他の部分のほうが有益なので通して読むべきという勧めも複数。資本主義の前では無力感が残り、組織が効率化と万能感に酔っているうちに個人単位の生存戦略を考えるしかない、という反応も出ている。

MozillaがFirefox 157で次世代画像フォーマットJPEG XLを正式採用する方針を明らかにした。デコーダーにはGoogleが開発したRust製のものを使う。Chrome開発チームも同様の意向を示しており、2026年内に主要ブラウザが揃う見通しとされる。

コメントでは、透過に対応するのでWebPの代替になり得るという見方と、AndroidとiOSがネイティブ対応してからが本番だという整理。配信側にとってはデータサイズの縮小がUX改善と転送・保存コストの低減に直結するため、選択肢が増えるのは良いという意見も。

WebPへの不満やAVIFの扱いづらさへの言及、「じぇーえっくすえる」は呼び名として長すぎるという指摘、この領域に日本が関われていないという嘆きも見られる。

CNNの記事で、ビル・ゲイツが8月26日にAIへの大幅な制限を提唱したと伝える。制限を設けなければ、AIの恩恵があってもそれを上回る危害が人間に及びかねないという主張。同日にHacker Newsでも本人のGates Notesの論考が上位に来ている。

コメントの多くは実現可能性への懐疑。全世界的な課税でタックスヘイブンを根絶するのと同程度に難しい、二酸化炭素の排出抑制と同じで大国と途上国の足並みは揃わない、という比較が並ぶ。

便利さを知った後で利用を制限すれば暴動になるという意見や、意図的に普及を止めようとして成功した技術の例はないという指摘。一方で、国際法秩序の上に施行する制限を今のうちに立案しておく意義はあるという擁護も出ている。

IIJが、1枚のSIMで国内2キャリア（NTTドコモ網とKDDI網）の回線を利用できる「IIJマルチプロファイルSIM 2.0」の提供を開始したというプレスリリース。

コメントでは技術的な感心の一方、法人向けで最小100台からという条件に落胆する声が複数。個人でも既存契約を切り替えたいという要望や、ソフトバンクも選べるようにしてほしいという意見が出ている。

個人用途ではドコモ網に切り替える利点が薄いのではという指摘や、IIJの主要株主がドコモ・KDDI・同社会長であるという補足も添えられている。

夏休みの課題として、これまでの業務経験、『Real World HTTP』『Goならわかるシステムプログラミング』『実用Go言語』、顧客と一緒に学んだReact/Next.jsの知識を全部詰め込み、自分史上最高のWebアプリケーションサーバー（popcornweb）を作ったという記事。http.ServeMuxやhttp.Handlerの扱いに触れている。

ブックマークコメントは1件のみ。「論点は文書化ではなくコンテキスト予算の最適化で、設計書を人が読む成果物からAIが走査する索引へ寄せた話」と要約し、決定履歴をノイズと切り捨てる指摘がADR的な記録重視とは逆で刺さる、と評している。

石川温のコラムで、povoの5G SAで圏外になる事象の原因が端末の非対応ではなくKDDI側の設定ミスだったと伝えている。

ブックマークコメントは2件で、いずれも情報公開の姿勢への批判。povo公式が発表すべき内容を外部のジャーナリストが先に書いていること、ホワイトリスト以外を弾いて圏外（緊急通報不可）にする挙動が後から掲載された記述と矛盾していることが指摘されている。

情報源が当該ライターからしか出ていない時点でKDDIが情報をコントロールしているとしか思えず、関係のない回線にまで影響しているのに公式リリースを出さないのは疑念が残る、という意見も出ている。

やねうら王プロジェクトは将棋の定跡を自動的に掘るスクリプトBookMinerを公開しており、GUIからマウス操作で動かせる。その定跡のうち223手に及ぶ手順が、藤井聡太王位によってそのまま採用されたという内容。

コメントでは「まず223手定跡とはどういうことだ」という驚きが起点。定跡は相手も最善手を指し続ける前提なので双方ともすごいという指摘や、角換わりの右玉が今もっとも研究されているので自然な流れだという解説が付いている。

「223手目を初期局面にすればいい」という冗談や、AIが人間の知を超える未来を描いた漫画『龍と苺』の想定より早いのではという反応。一方で、定跡から外しても人間が咎められないことで有利になる勝負を人の知の試合と呼べるのか、という戸惑いも書かれている。