/

Home›Research›Code w/ Claude 2026 ライブブログ

Code w/ Claude 2026 ライブブログ Live blog: Code w/ Claude 2026

Simon Willison's Weblog · simonwillison.net · 2026/05/07 00:58 · 23h ago

AI 3 行サマリ

Anthropicの開発者向けイベント「Code w/ Claude 2026」の模様をSimon Willisonがライブブログ形式で紹介。
最新のClaude関連発表やデモ、開発ツールに関する情報を逐次レポートしている。

English summary

Simon Willison live-blogs Anthropic's Code w/ Claude 2026 developer event, reporting in real time on new Claude-related announcements, demos, and developer tooling updates.

※ この記事の本文は近日中に AI が生成して差し替わります。現時点では上記サマリをご参照ください。

#newsletter #anthropic #claude #live-blog #developer-event

SourceSimon Willison's WeblogT2
Source Avg ★ 1.1
Typeブログ
Importance ★ 通常 (top 1% in Research)
Half-life 🏛️ 長期 (アーキテクチャ)
LangEN
Collected2026/05/07 22:00

元記事を読む

simonwillison.net

本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (simonwillison.net) をご確認ください。

🔬 Research の他の記事もっと見る →

スカラー既約な学習ダイナミクスによる内生的レジームスイッチング

本論文は、外生ショックではなく学習ダイナミクス自体が内生的にレジーム転換を引き起こすメカニズムを提案する。スカラー既約性という条件下で、適応的学習が複数均衡間の遷移を生み、経済・金融時系列に見られる構造変化を説明できる可能性を示す。

A Self-Attentive Meta-Optimizer with Group-Adaptive Learning Rates and Weight Decay

arXiv:2605.04055v1 Announce Type: new Abstract: Adaptive optimizers like AdamW apply uniform hyperparameters across all parameter groups, ignoring heterogeneous optimization dynamics across layers and

Transformation Categorization Based on Group Decomposition Theory Using Parameter Division

arXiv:2605.04056v1 Announce Type: new Abstract: Representation learning seeks meaningful sensory representations without supervision and can model aspects of human development. Although many neural ne

Structured Progressive Knowledge Activation for LLM-Driven Neural Architecture Search

arXiv:2605.04057v1 Announce Type: new Abstract: This paper focuses on a key challenge in Neural Architecture Search (NAS): integrating established architectural knowledge while exploring new designs u

MP-ISMoE: Mixed-Precision Interactive Side Mixture-of-Experts for Efficient Transfer Learning

arXiv:2605.04058v1 Announce Type: new Abstract: Parameter-efficient transfer learning (PETL) has emerged as a pivotal paradigm for adapting pre-trained foundation models to downstream tasks, significa

Continual Distillation of Teachers from Different Domains

arXiv:2605.04059v1 Announce Type: new Abstract: Deep learning models continue to scale, with some requiring more storage than many large-scale datasets. Thus, we introduce a new paradigm: Continual Di

URL をコピーしました