そしてお帰りなさい｡
GPT4のゼロがハードPythonの変換問題で見事に失敗したのを見ただろう｡
そして今度は､ クロードが同じ問題にどう対処するか見てみよう｡
そこでオプティマイズ・メソッドを実行する｡
クロードからたくさんのものを取り戻した｡
これだ｡
次に､ このコードをコンパイルして最適化するclang最適化メソッドを実行して､ 何が得られるか見てみよう｡
ああ､ まだ発電していたんだ｡
そこでいろいろなことが起こった｡
長い間中断があったのは､ まだコードを生成し終えていなかったからだ｡
その速さを見てほしい｡
この違いを見てほしい｡
クロードがやっただけでなく､ クロードは衝撃的なほどうまくやった｡
Pythonのコードが再びPythonのコードに戻るまでの時間に比べれば､ 2ミリ秒､ 2ミリ秒であることにお気づきだろう｡
Pythonのコードはどこでやったんだっけ？
さあ､ 始めよう｡
Pythonのコードは27秒で同じ答えを出した｡
というわけで､ 手っ取り早く自分に27を伝えるために､ ここで電卓を手に入れる必要がありそうだ｡
13,000倍も速いんだ｡
すごい､ すごい｡
だから､ あなたはそれに圧倒されるはずだ｡
GPT4が失敗せず､ コードを生成できたこともある｡
そうして生成されたコードは､ 少なくとも私にとっては､ 10倍か100倍速くなった｡
クロードとは違う｡
では､ クロードはいったいどうやってこんなことができたのか？
どうやってこれほど最適化されたコードを作ったんだ？
Pythonがこんなに速くなるのなら､ Pythonには何か問題があるに違いない｡
いやいや､ この話にはもう少し続きがある｡
クロードが生成した最適化されたコードを見てみよう｡
ちょっと待て｡
これを閉じて､ もう一度ダブルクリックしないと見られないと思う｡
さあ､ 始めよう｡
この話にはもう少し続きがあるんだ｡
物語にはもう少し続きがある｡
何が起こったのか？
何が起こったかというと､ クロード､ つまり私たちがクロードに与えた指示は､ 可能な限り最速で同じ回答が得られるようにすることだった｡
プロンプトには､ Cプラスプラスで再インプリメントするようにと注意書きがあった｡
そして､ それこそがクロードが成し遂げたことなのだ｡
クロードは驚くべきことに､ コードを分析し､ コードの意図を理解している｡
ええと､ おそらく関数名でヒントがあるのでしょう｡
でも､ 関数名ですべてを明かしてはいけない｡
シャノンのアルゴリズムと呼ばれる定理を使って､
まったく別のアプローチでこれを再実装したんだ｡
その通りだと思う｡
そう､ シャノンのアルゴリズムと呼ばれるものだ｡
このパズルは､ 1つのループだけで解くことができるんだ｡
1ループスルー｡
あ､ ごめん､ ループを間違えた｡
これがループだ｡
ネストされたループではなく､ 1つのループスルー｡
その結果､ 2本が並んでいるのがわかるだろう｡
しかし､ これはネストされたループではなく､ ループの中のループだ｡
そうすれば､ ほんのわずかな時間で答えにたどり着くことができる｡
つまり､ クロードがやったことは､ とても独創的で､ 関数の意図を理解し､
Pythonの何かを同等のC＋＋のコードに翻訳しただけでなく､
同じ答えを得るために､ 促された通りに再実装したのだ｡
だから､ クロードは素晴らしい､ 素晴らしい結果を残したと言える｡
そして拍手喝采｡
そしてそれは､ シールのリーダーボードから見たものと一致している｡
クロード 3. 5ソネットは､ ショーを支配している｡
クロードの勝ちだ｡