野良マルチだと坑道はスルーされてしまう事が多いですが、 カボチャ、トロル、騎士を倒すと必ず鍛石2をドロップ 普通のボスだと報酬が3つとも外れになる可能性がありますが、 こちらは雑魚で倒しやすく、必ず火力アップできるので有効そうです あと坑道はマップ開いて十字キー↓で坑道マップが見れます

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カリフラワー

143,837 views • 1 year ago

よく聞かれるのでスーパーまものラッシュの立ち回りを! 意識する点は2つです。 まず、立ち位置が非常に重要です。 可能な限りマップの隅で戦いましょう。 モンスターはプレイヤーの位置を基準に出現します。 隅に行くことである程度出現位置を絞れて効率的に敵を倒すことができます。 達人のエリアも恐らくプレイヤー基準です。 あとは必殺技のタイミング。 ひくいどりの炎やゴーレムの石を消すことも大事なのですが、...

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だっつん

109,618 views • 4 months ago

AIマップ生成の経過報告です!🥳 色々と試行錯誤と妥協を重ねてみたのですが、どうでしょうか?なんだか使えそうなレベルになってきた感じがします…🤔(ちょっと自信がない) 特に道がそれっぽく繋がってるのは嬉しいですね。どういうアルゴリズムで作ってるの見当もつきませんが、AIで作って良かった点です。 こんな感じの生成ルールをいくつも(ダンジョンとか街とか)用意すれば、マップ制作がすごく手軽になるはずなので、がんがん作っていこうと思います!

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RPG-Cobo公式

17,717 views • 1 month ago

ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

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522,346 views • 7 months ago

手動運転が違法になる時代が来るかもしれない。自動運転が人間より圧倒的に安全になるなら、その自由はやがて「他人にリスクを押しつける権利」に見え始める。飲酒運転や屋内喫煙がそうだったように、社会はある瞬間から一気に反転する。しかもそれは、何十年も先ではなく数年単位で起きうるのだ。 デイブ・ブランディン「ここでの論点は、いつ人間が運転すること自体が違法になるのか、ということです。私は、それもかなり早く起こると思います。屋内喫煙や飲酒運転が規制されたのと非常によく似た形です。 有権者の多くが、『待ってくれ、お前のひどい運転でうちの子どもたちを危険にさらしているのか。それはおかしいだろう』と言い出す転換点が来るはずです。自動運転のほうが90%安全で、まもなく95〜97%安全になるというデータと証拠があるのです。それに、自動車事故がもたらす人間的悲劇は信じがたいほど大きく、衝撃的です」 ——「そして5歳未満の子どもにとっては、それが死亡原因の第1位です」 ブランディン「それに家族にとっても壊滅的です。本当に痛ましいことです。おそらく3年後、4年後、5年後には、かなり生々しい映像を使ったテレビ広告キャンペーンが流れるでしょう。そして大規模な投票が行われるはずです。すると人々は、公道で人間が運転するなんて到底考えられない、それは非人道的だ、と言うようになるでしょう。 運転したいならテストコースでやればいい。それなら構いません。あるいは、そうですね、一部の田舎道ならいいかもしれません。でも公道では駄目です。私の子どもたちを危険にさらさないでほしい、ということです」

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15,490 views • 6 months ago

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

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17,968 views • 9 months ago

【竜騎士エヴォルヴモード解説】#FFXIVFanFest2026 #FF14 玉置:メレーDPSの竜騎士の紹介をします。 吉田:……それごめん、ごめん! やっぱり出すところからやったほうが盛り上がる。ではでは、玉置くんの画面をお願いします。 玉置:はい。(画面を切り替える) ここ、カカシをポップさせました。従来の竜騎士と比べるとかなり変更点が大きくて、メカニクスも全くの別物になっています。 まずジョブHUDですが、「ドラグーンシンボル」というものがあります。これは戦闘中の時間経過で自動で溜まるスタック要素になっています。このスタックを消費して、方向指定のある強力なウェポンスキルを実行できます。 まず「シニスタードライブ」は敵の左側面から実行すると威力が上がります。次に「デクスタードライブ」は敵の右側面から実行すると威力が上がります。そして、シニスタードライブとデクスタードライブの後に使用できるようになる「桜花絢爛」は、敵の背面から実行すると威力が上がります。...

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347,293 views • 5 months ago

欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。 サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。 それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」 ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」 アルトマン「そう思います」

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185,431 views • 10 months ago

【悲報】中道小川代表、話が長すぎて 何を言っているのか全くわからない😰 司会 『中道としてまとまっていけそうなのかどうか このあたりはどういうふうにお考えですか?』 小川代表 『最終的にまとまっていかなきゃいけないんですが、 まとめることを目標に置くと、 ちょっと前後してしまうんですけど、...

【グローバルコミュニティプロデューサーとして一言だけ申させてもらいますれば】#FF14 #ご意見要望 ぶっこ:逆にモッタイナイんですよ。すげぇイイことが書いてあっても、そこに「馬鹿」だの「無能」だの入ってるものを見てしまうと、どうしてもそれはね、見なくなります。正直なところなので、ちゃんとご意見は冷静にいただくのが一番通りやすい近道にもなりますから、ぜひともご協力をお願いします。 吉田:もうちょっと、あの、調整をさせてください。 ぶっこ:なるほど、ありがとうございます。 吉田:はい。 ぶっこ:といったところでジョブ関連はいったんここまでとさせていただいて、次のカテゴリーに行きたいと思います。 吉田:「ナオキのHPはもう1よ」 ぶっこ:(笑)...

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140,127 views • 9 days ago

僕たちは宇宙人のNetflixかもしれない——それは与太話に聞こえるが、含意は重い。退屈な直線ではなく、異常系まで含めて可能性空間を走査し、境界を押し広げる。AIと宇宙開発が同時に進む今、歴史の分岐は「面白さ」そのものに引っ張られているようにも見える。 イーロン・マスク「未来はとても面白い姿になっていくと思います。未来を予測することについて、私にはひとつの理論があります。それは『最も面白い結果が最も起こりやすい』というものです。もしシミュレーション仮説が正しいなら、これは理にかなっています。というのも、誰かが幅広い未来をシミュレートしているのだとしたら、退屈になった時点でシミュレーションを止めるはずだからです。 なぜなら、これは私たちが現実でもやっていることだからです。SpaceXやTeslaが、車やロボットや宇宙船などがどう動くかを理解するためにシミュレーションを行う場合、コンピュータ上で大量のシミュレーションを回します。 そして私たちが注目するのは、最も面白いシミュレーションです。たとえばロケットで『すべてがうまくいく』シミュレーションは、実はあまり注目しません。なぜなら、それは問題がないというだけで、特に見るべき点が少ないからです。 だからといって、完全に間違ったシミュレーションをするわけでもありません。たとえばロケットがいきなり爆発するようなケースは、それもまた面白くないからです。 つまり、ロケットが爆発せずに軌道へ到達できる可能性のある飛行経路の範囲を見つけ、その境界を特定する必要があるのです。そして実際にロケットを打ち上げるときは、その境界の中に収まるように確実に運用します。 別の考え方をすると、私たちは宇宙人のNetflixシリーズのようなものかもしれません。そしてそのシリーズは、視聴率が良ければ続編が作られ、良くなければ打ち切られる、というわけです」

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30,315 views • 9 months ago

BUDDICAに32歳の大型新人が入社したんですが、あまりにも仕事ができて驚いてます。LINEヤフーやクックパッドを経てVCを経験してるんですが、こういった大手を通ってきた人の多くは現場で応用が効かず、オンボーディングに苦戦することが多いです。 でも彼は入社前からBUDDICAのECサイトを作ってきて、入社一発目の仕事でホームランを打ち、PL責任を果たしました。自分の給料がコストになるのが嫌だそうで、最近の東京の若者には珍しいタイプです。 同じような経歴でも、人によって差が出ます。 これは彼が過ごした10代、20代に秘密があるんだと思います。また、彼のこれから30代の過ごし方で40代は決まりますし、50代もそうです。 結局人は、「どういうところを通って来たかよりも、どういう生き方をしてきたか」が全てだと思っています。経歴では計れないものがあまりに多いです。 今回のテーマは「優秀なビジネスマンがやってきたこと」です。僕の独断と偏見で凄いなって思う人がやってることを、まとめてますので是非ご覧ください。

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中野優作|CAR and LIFE.

427,531 views • 1 month ago

人間がもはや必要とされなくなること。それがAIのゴッドファーザー、ジェフリー・ヒントン博士の最大の恐怖だという。 ヒントン「私が最も恐れているのは、長期的に見て、私たちが生み出しているこうしたデジタル存在が、人間よりも優れた知性の形であると判明することです」 「それは悪いことなんですか?」 ヒントン「そう考えるのは自己中心的すぎるという人もいますが、私は、人間にとっては悪いことだと思います」 「なぜですか?」 ヒントン「私たちが、もはや必要とされなくなるからです」 「それは今後10年で私たちが真剣に向き合うべき、非常に深い問いですよね」 ヒントン「そうです。知性の頂点にいないというのがどういうことか知りたければ、ニワトリに聞いてみればいいでしょう」

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Tsubame

150,934 views • 1 year ago

いまのチャットボットは、知能というより「能力の寄せ集め」に見える瞬間がある。オンラインで学べない、独創を持てない、簡単なことでも聞き方次第で落ちる。つまり、人間の知能が持つ「連続性」が欠けている。次のブレークスルーは、この不連続を連続へ変える技術になる。 デミス・ハサビス「スケーリング則は非常にうまく機能していると思います。計算資源を増やし、データを増やし、モデルを全体的に大きくすることで、能力が向上しているのは確かです。その傾向は続いていますが、数年前ほどの速さではない、という面はあります。 そのため、収穫逓減の議論もあります。ただ、『まったくリターンがない』状態と『指数関数的に伸びる』状態の間には大きな違いがあり、私の見立てでは、いまはその中間あたりにいて、十分に良いリターンが得られているので、取り組む価値があります。 AGI(汎用人工知能)に到達するという観点では、既存のアイデアをスケールさせるだけでなく、まだ欠けている、あるいは必要になる大きなイノベーションが1つか2つあるのかもしれません。 いろいろなチャットボットを皆さんも触ってきたと思いますが、ある側面では非常に印象的なことができます。一方で、私がよく『ギザギザの知能』と呼ぶように、特定のことにはとても強いのに、別のことはまったくできない、という状態でもあります。 また、質問の仕方によっては欠陥が見えて、比較的単純なことすらできない場合があります。本当の汎用知能であれば、そうした不整合は見られず、全体として一貫しているはずです。さらに、継続的に学習できない、オンラインで新しいことを学べない、本当に独創的なものを作り出せない、といった点もあります。つまり、汎用知能に必要で、私たちが見たい能力のうち、いまのシステムには欠けているものがかなりあるのです」

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Tsubame

13,757 views • 8 months ago

イーロン・マスクが語る「月と火星の決定的な違い」。火星は『リフォームが必要な惑星』。 イーロン・マスク 「まず、火星に行くために必ずしも月を経由する必要はありません。ただ、私は火星よりも月の方が、自立して成長する都市をより早く建設できると考えているだけです。 また、地球からできることを遥かに超える規模に拡張したい場合、月には大気がなく、重力が地球の約6分の1であるため、電磁加速器(レールガンやマスドライバー)を使用できるという潜在的なメリットもあります。つまり、月からはディープスペース(深宇宙)に向けてAIデータセンターを送り出すために、ロケットを使う必要がないのです。文字通り、レールガンのようなもので撃ち出すことができます。 そして、太陽光パネルや放熱板(ラジエーター)を、月の材料を使って月面で製造することができます。これにより、年間1,000テラワットを超える規模への拡張が可能になるかもしれません。これは本当に驚異的な数字です。地球から送り出せる宇宙AIコンピューティングは年間約1テラワット程度だと思いますが、月を拠点にすれば1,000テラワットかそれ以上を達成できると考えています。 先ほども言ったように、月面基地を作ることもできます。そして、月で休暇を過ごせるようになったら、かなり格好いいと思いませんか? それは最も壮大なバケーションになるでしょう。全員が月に行きたいわけではないでしょうが、多くの人が行きたがると思います。安全に行って、安全に帰ってこられることが前提ですが、明らかにそれは素晴らしいことだと思いますし、将来的には可能になると信じています。 そして火星は、その先にあるもう一つのステップです。火星は一つの独立した惑星であり、重力も地球にずっと近いです。そして、薄いながらも大気があります。もし火星を温めることができれば、いつの日か火星を地球のようにすることができます。つまり、液体の海が存在し、生命が溢れ、宇宙服を着ずに外を歩き回れるような場所にできるのです。ですから、私は火星のことを「リフォームが必要な惑星」と呼んでいますが、非常に大きな可能性を秘めています。」

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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Tsubame

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