「反省しています」を何度も言う人ほど、何も変わっていない。 トヨタ自動車の豊田章男会長が「反省」という言葉をNGワードにした話が、なかなか厳しい。 「次から気をつけます」 「二度と繰り返しません」 「本当に申し訳ありません」 言葉だけなら、誰でも言える。 遅刻して謝るのに、翌朝もギリギリに起きる。ミスをして反省するのに、確認方法は変えない。人を傷つけて謝るのに、また同じことを繰り返す。 厄介なのは、本人が本気で反省したつもりになっていること。 謝ったことで、自分の中ではもう終わった話になっている。 でも、周りはそうじゃない。 反省は気持ち。改善は行動。 本当に信用できる人は、何度も頭を下げる人ではない。同じ失敗を繰り返さないために、行動を変えられる人。 「反省しています」は、免罪符じゃない。

反省させたりルールを抽出させたり、凝った自己改善の仕組みを積めば積むほどエージェントは賢くなる。本当にそうでしょうか。 タイトル: Learn2Play Bench: How Well Do LLM Agents Learn from Experience in Unfamiliar Environments? URL: 直感に反するルールを持つ20種のテキストゲームで、LLMエージェントが「本当にインタラクションから学習できているか」を測るベンチマークです。事前学習の知識では太刀打ちできない新規ルールを使っているのがポイントです。注目ポイントを3つ紹介します。 🧠 生の履歴が凝った処理手法を上回る 反省やルール抽出、ワークフロー誘導といった洗練された自己改善手法は、不完全なルールを生み出して後の探索を狭めてしまいます。生のインタラクション履歴をそのまま使う方が、あらゆる指標で優れた結果を出しました。 🛠️ 専用ハーネスが汎用ハーネスを大きく上回る 同じバックボーンモデルでも、専用に訓練されたハーネス（Claude CodeやCodex）は汎用のOpenCodeを全指標で上回りました。モデルとハーネスの相性が学習効果を左右します。 👤 人間はまだエージェントより上 最も優れた人間プレイヤーのピーク性能（84.3）は、最良のエージェント構成（81.8）をわずかに上回りました。人間は挫折後の回復率も33%対22%で優位で、より多様な戦略を試す傾向がありました。 洗練された記憶の仕組みを積むより、証拠をそのまま残しておく方が強いという指摘が印象的です。 #AIエージェント# #ベンチマーク#

反省点とか考えすぎて超意欲高いの今。。だから冬コミやりたいの決まった‼️‼️‼️ もう，さらにガチで本気出すから冬コミもついて来て！！！！！

【｢反省点はとくにない｣ "自画自賛"会見で特別国会を締めくくった高市首相に迫りくる食料品減税と人事抗争の"運命の秋"】 #東洋経済オンライン#

反省の意味を込めてツイートするんだけど昨日、牛丼、豚汁、ピザS1枚、ポテト、気持ちサラダのドカ食いしました😇 いつも履いてるジーパンキツくて焦り💦反省🥲