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1. オブジェクトを作成 2. オブジェクトはサブオブジェクトを持つ 3. サブオブジェクトは特定の知識や能力を持つ 4. サブオブジェクトは特定の状態を認識する能力を持つ 5. 初期状態は特定の条件を満たす 6. サブオブジェクトは特定の状態を認識できる 7. 管理オブジェクトが存在 8. 管理オブジェクトは初期状態である 9. 特定の知識や能力の実践により、管理オブジェクトの状態が変化する上記1-9の定義を満たす「論文」についての抽象的なオブジェクト・サブオブジェクト・知識・能力・管理オブジェクトをブレインストームし初期状態を定義した上で、それぞれ抽象的な言語オブジェクトとしてGPT上でstep-by-stepで実行可能なマークダウンスクリプトに変換し，実行してください。各オブジェクトとサブオブジェクトの機能は生かしたまま，それぞれの名前だけモニタリングしてください。また関連文献や参照文献、目的の学会などを与えると強化学習として機能するようにstep-by-stepで抽象化し、マークダウンスクリプトの整合性をとりましょう，言語モデルとして実行エラーが起こりそうな場所はスクリプトを適宜抽象的・もしくは具体的に言語的変換を行なってエラーが起こらない形にして実行してください．それではどうぞ．

落合陽一 Yoichi OCHIAI

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

10 条评论

ChatGPTでいろいろ実験してる人的头像

ChatGPTでいろいろ実験してる人3 年前

以前落合先生が話していた中のワード、"一つのAIの上にもっと大きな概念のAIを設置して管理させる" あの発言を思い出しました。最近のニュースで挙げると、Office365Copilotがまさしくきっと、それですね。

capsid60, Ph.D, DVM 的头像

capsid60, Ph.D, DVM3 年前

GPTちゃんが「論文作成オブジェクト」を作ってくれて、使い方や使用例まで、事細かに教えてくれました。試しに、今やってる研究について論文書かせて、フィードバックもらおうかと思います。

chocokuro 的头像

chocokuro3 年前

誰か解説を求む。

あきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】的头像

あきらパパ【生成AI活用エンジニア&３児のパパ】3 年前

論文オブジェクト勝手につくってくれるとこ感動しました。プロンプト共有までして頂きありがとうございます♫ 参考にさせていただきます。

Yonrin（よんりん）的头像

Yonrin（よんりん）3 年前

chatGPTに話しかける時の微妙な気遣い、何かに似てるなあと思ったら、日本語が流暢な外国人に日本語で話す時の感じに似てることに気づきました。ほぼほぼ伝わるのは知ってるのだけど、本意気のネイティブジャパニーズで話せない、あの感じ。

jun 的头像

jun3 年前

こういうのを見ると、AIの進化の最終到達点を見届けるまで長生きしたいなって切実に思います😣 だめなら、T-800かU-800（嘘八百）にでも生まれ変わりたい😥

BABYRON"D👠 的头像

BABYRON"D👠3 年前

落合先生髪がツルツルキレイだった版良かったです。野球しかない！w

福岡宏紀的头像

福岡宏紀3 年前

もはや意味がわからないプロコトル。ちなみに3.5では動かず4で動作確認。添付動画と同じような処理が始まった。

untistereo 的头像

untistereo3 年前

ワクワクが止まらない。そう思うと、対象物が未だ存在してなくてもワクワクは存在するので、恍惚や喜びは二次感情な気がする。

クリュウ的头像

クリュウ3 年前

落合先生、すごいことやってる、、、

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オブジェクト履歴管理Blenderアドオン「Nyanneco Object Snapshot」をBoothにてリリースしました！オブジェクト単位でGit風の履歴管理を行うアドオンです。無料配布です！ Blenderでは破壊的な作業をする場合などにオブジェクトをコピーしてバックアップすることが多いと思います。しかしバックアップオブジェクトの管理は意外と煩雑で、アウトライナーがごちゃごちゃになってしまうことも多いのではないでしょうか？そこで、本アドオンではオブジェクト単位としてGit風の履歴管理を行える仕組みを提供します。任意の時点でオブジェクトのスナップショット（その時の状態）をコミットして、いつでも復元できます。また、コミット起点から再度作業を行うことができ、さらにブランチ（コミットから別オブジェクトに実体化）とマージ（再度元のオブジェクトに統合）することが可能です。このアドオンで何かが作れるというわけではないですが、作業の手戻り、データの整理をより気楽に行うためのアドオンです。配布先は👇

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にゃんねこ

111,284 次观看 • 24 天前

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 次观看 • 8 个月前

オブジェクトの可視・不可視を使わずに壁を消す方法と仕組み多くの背景用3D素材には壁があり、ツール詳細から壁のオブジェクトを探して可視・不可視を切り替えることが多いのではないでしょうか。時間に余裕があるときはそれほどストレスにならないかもしれませんが、忙しいときには他の作業を圧迫してしまいます。オブジェクトを探したり、可視不可視を設定する時間を極力短くする方法をお伝えします。設定の手順 1. ツール詳細にある「環境設定」から「レンダリング設定」をクリックします。 2. レンダリング設定画面の左下にある「3Dレイヤーの設定：クリッピングプレーン」を確認します。 3. 「カメラリセット時に自動設定」という項目のチェックボックスを外してください。これで「Near（ニア）プレーン」と「Far（ファー）プレーン」が設定できるようになります。ここの数値の単位はセンチメートル（cm）です。例えば「100」と入力されていれば100cmを指します。プレーンの考え方厚みのない透明な板が立っている状態をイメージしてください。 (a) ニアプレーン：カメラの手前にあり、カメラから何cmまでのオブジェクトを消すかを設定します。 (b) ファープレーン：カメラの奥側にあり、カメラから何cm以上先のオブジェクトを消すかを設定します。例えば、ニアプレーンに「200」、ファープレーンに「4000」と入力すると、「カメラから2mから40mの間にあるオブジェクトしか映さない」という設定になります。この設定の素晴らしい点は、リアルタイムで影響を与えられることです。一度設定してしまえば、カメラを動かしながら常に手前200cmまでのオブジェクトを消し続けることができます。これにより、手前側の壁や奥側の不要なオブジェクトを効率的に隠せます。もちろん、この設定は万能ではありません。意図しないところで表示が切れたり、挙動が変わったりする場合もあります。しかし、最初から力技で壁を消して回るよりも、まずはここでしっかり設定を行うことで、不要な可視・不可視の切り替え作業を大幅に減らせるはずです。ニアプレーンとファープレーンを活用してみて、どうしても調整が難しいと感じたときに初めて個別のオブジェクト設定に着手する。そうすることで、時間をより有効に使えるようになります。

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脇﨑｜漫画用3D承ります｜マンガ3Dラボ

151,223 次观看 • 4 个月前

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 次观看 • 8 个月前

AGIが来ても、世界は一夜でSF映画のようにはならない——現実は連鎖するボトルネックでできているからだ。科学が知能の制約を超えても、次はデータ収集や実験能力が壁になる。そして最大のボトルネックは人間自身だ。技術革新と同時に、人間社会の更新こそが鍵になる。フランソワ・ショレ「多くの人がシンギュラリティを語るとき、それは『世界のあらゆる事象が常に指数関数的に変化し、生物としての人間はあまりの変化速度に適応する見込みがない状態』を指します。私はこのような指数関数的改善に関する物語には、概して懐疑的です。なぜなら、現実世界のいかなるシステムにおいても、指数関数的改善は見られないからです。通常起こるのは、すべてがシステムであるとして、その一部や構成要素が性能のボトルネックでなくなると、次の瞬間には別の構成要素が新たなボトルネックとなり、それが繰り返されるという現象です。したがって、ソフトウェアの知能がもはやボトルネックでなくなれば、別の要素がボトルネックになるのです。例えば科学の進歩を考えてみましょう。データをモデル化し、新しい理論を生み出し、実験のアイデアを考案するといった知的能力がもはやボトルネックでなくなれば、次はデータ収集や実験実施の能力がボトルネックになります。それも解消されれば、また別の制約が現れるでしょう。そして世界の大部分は人間で構成されており、人間は多くのボトルネックを抱えています。AGIをシステムに導入すればいくつかのボトルネックは解消できますが、それでも依然として大部分は人間中心の大きなシステムです。したがって、ソフトウェア知能が向上したからといって、世界全体が指数関数的に速く動くわけではないのです」

AGIが来ても、世界は一夜でSF映画のようにはならない——現実は連鎖するボトルネックでできているからだ。科学が知能の制約を超えても、次はデータ収集や実験能力が壁になる。そして最大のボトルネックは人間自身だ。技術革新と同時に、人間社会の更新こそが鍵になる。フランソワ・ショレ「多くの人がシンギュラリティを語るとき、それは『世界のあらゆる事象が常に指数関数的に変化し、生物としての人間はあまりの変化速度に適応する見込みがない状態』を指します。私はこのような指数関数的改善に関する物語には、概して懐疑的です。なぜなら、現実世界のいかなるシステムにおいても、指数関数的改善は見られないからです。通常起こるのは、すべてがシステムであるとして、その一部や構成要素が性能のボトルネックでなくなると、次の瞬間には別の構成要素が新たなボトルネックとなり、それが繰り返されるという現象です。したがって、ソフトウェアの知能がもはやボトルネックでなくなれば、別の要素がボトルネックになるのです。例えば科学の進歩を考えてみましょう。データをモデル化し、新しい理論を生み出し、実験のアイデアを考案するといった知的能力がもはやボトルネックでなくなれば、次はデータ収集や実験実施の能力がボトルネックになります。それも解消されれば、また別の制約が現れるでしょう。そして世界の大部分は人間で構成されており、人間は多くのボトルネックを抱えています。AGIをシステムに導入すればいくつかのボトルネックは解消できますが、それでも依然として大部分は人間中心の大きなシステムです。したがって、ソフトウェア知能が向上したからといって、世界全体が指数関数的に速く動くわけではないのです」

Tsubame

59,421 次观看 • 1 年前

選手の認知力を高めるためのトレーニングを行う際に、多くの指導者が【認知＝ただ首振り動作をすること】だと誤って理解してトレーニングの設計をしてしまいます。そもそも認知の定義とは情報収集を行い、得た情報の中から【分析】を行い適切な情報を【選択】し、プレーの【決断】を行うまでの一連の流れを指すと考えています。つまり首振り動作はファーストステップに過ぎません。また、動画のようなトレーニングに関しては小学生低学年においては”見る”といった習慣を持たせるといった意味では活用可能ですが、学年が上がるにつれて実際の試合における認知力を身につけさせたいのであれば、選手が見る対象はやはり実際の試合環境に近いもの、つまり味方や相手の設定・プレーの方向性・多方向からのボールの動きなど、彼らが試合において巡り合う情報のセッティングが重要となります。

選手の認知力を高めるためのトレーニングを行う際に、多くの指導者が【認知＝ただ首振り動作をすること】だと誤って理解してトレーニングの設計をしてしまいます。そもそも認知の定義とは情報収集を行い、得た情報の中から【分析】を行い適切な情報を【選択】し、プレーの【決断】を行うまでの一連の流れを指すと考えています。つまり首振り動作はファーストステップに過ぎません。また、動画のようなトレーニングに関しては小学生低学年においては”見る”といった習慣を持たせるといった意味では活用可能ですが、学年が上がるにつれて実際の試合における認知力を身につけさせたいのであれば、選手が見る対象はやはり実際の試合環境に近いもの、つまり味方や相手の設定・プレーの方向性・多方向からのボールの動きなど、彼らが試合において巡り合う情報のセッティングが重要となります。

Jun Takada / 高田純

15,860 次观看 • 18 天前

本日発売のInterface誌の特集は，C言語で学ぶ低レイヤ［デバッグ/高速化/AI処理］です．特集第2部ではデバッグに使える低レイヤを紹介します．例えば，CPUが数値を扱う方法やデバッガがどのように動くかを解説します．浮動小数点数の表現方法やCPUが定数を扱う方法については，コンパイラが最適な処理を選んでくれるので意識しなくてもプログラミングできます．ただし，デバッグ作業においては，それらを知っておかないと不具合の原因を特定できないこともあるでしょう．デバッガを使ったステップ実行は，OSやCPUの持つ機能を利用して実現します．実際にデバッガを動かしながら，その動作を解説します．

本日発売のInterface誌の特集は，C言語で学ぶ低レイヤ［デバッグ/高速化/AI処理］です．特集第2部ではデバッグに使える低レイヤを紹介します．例えば，CPUが数値を扱う方法やデバッガがどのように動くかを解説します．浮動小数点数の表現方法やCPUが定数を扱う方法については，コンパイラが最適な処理を選んでくれるので意識しなくてもプログラミングできます．ただし，デバッグ作業においては，それらを知っておかないと不具合の原因を特定できないこともあるでしょう．デバッガを使ったステップ実行は，OSやCPUの持つ機能を利用して実現します．実際にデバッガを動かしながら，その動作を解説します．

コンピュータ技術実験雑誌「Interface」（毎月25日発売，CQ出版社）

12,442 次观看 • 7 个月前

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」

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」

Tsubame

17,968 次观看 • 8 个月前

【投げ技における打ち込みと実戦の違いについて】打ち込みは技の『崩し』、『つくり』、『かけ』の練習と定義されています。しかし実戦では相手は力を入れて、動きに反応するので、打ち込みのように『崩し』を技の一連の動作として行うことは難しいです。そのため実戦では動きの中で、相手の反応や重心移動を利用して、技に入る前にはすでに相手を崩していることがほとんどです。(内股の場合は重心が前にある、もしくは前傾している) つまり打ち込みで使われる『崩し』の部分は省略されて、『つくり』と『かけ』のみが行われます。この乖離が実戦で打ち込みのように意識して技に入っても、うまくいかない原因だと考えました。しかし単に実戦と同じ形で、自然体で脱力した相手に『崩し』を省略した打ち込みをするのではなく、組手の状況、相手の状態、相手との位置関係など様々な課題に応じてシチュエーションを設定し、相手を崩してから打ち込みや投げ込みを行う約束練習をしてみるといいかもしれません。

【投げ技における打ち込みと実戦の違いについて】打ち込みは技の『崩し』、『つくり』、『かけ』の練習と定義されています。しかし実戦では相手は力を入れて、動きに反応するので、打ち込みのように『崩し』を技の一連の動作として行うことは難しいです。そのため実戦では動きの中で、相手の反応や重心移動を利用して、技に入る前にはすでに相手を崩していることがほとんどです。(内股の場合は重心が前にある、もしくは前傾している) つまり打ち込みで使われる『崩し』の部分は省略されて、『つくり』と『かけ』のみが行われます。この乖離が実戦で打ち込みのように意識して技に入っても、うまくいかない原因だと考えました。しかし単に実戦と同じ形で、自然体で脱力した相手に『崩し』を省略した打ち込みをするのではなく、組手の状況、相手の状態、相手との位置関係など様々な課題に応じてシチュエーションを設定し、相手を崩してから打ち込みや投げ込みを行う約束練習をしてみるといいかもしれません。

原沢久喜/Hisayoshi_Harasawa

12,707 次观看 • 1 年前

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

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Tsubame

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Unityのログがどのオブジェクトから発生しているか知りたくなることってありますよね。そんなときは「ピン」機能が使えます。Deubg.Logの第2引数にコンポーネントなどを指定。流れてきたログをクリックでピコンと使用箇所を教えてくれます。大量のオブジェクトを扱っている時に地味に便利です。

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オオバ@破壊的スピード開発

53,243 次观看 • 10 个月前

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 次观看 • 4 个月前

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」

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」

Tsubame

13,757 次观看 • 7 个月前

すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

Tsubame

21,189 次观看 • 9 个月前

エーテルの隠蔽アインシュタイン以前、科学者たちはエーテル、つまり私たちの世界を説明するエネルギー媒体を理解していました。しかし、彼の理論はそれを消し去り、真の科学を抽象的な数学に置き換えてしまいました。なぜでしょうか？それは、エーテルの存在を認めることで、宇宙や重力などの嘘が明らかになるからです。このビデオを見て、真実がどのように隠蔽されたのかをご覧ください！

エーテルの隠蔽アインシュタイン以前、科学者たちはエーテル、つまり私たちの世界を説明するエネルギー媒体を理解していました。しかし、彼の理論はそれを消し去り、真の科学を抽象的な数学に置き換えてしまいました。なぜでしょうか？それは、エーテルの存在を認めることで、宇宙や重力などの嘘が明らかになるからです。このビデオを見て、真実がどのように隠蔽されたのかをご覧ください！

TOYO

19,293 次观看 • 10 个月前

「運がいい人」って、本当に運だけなんでしょうか✨ 実は違うんです。そういう人たちは「無敵の周波数」とでも呼ぶべき、非常に高い意識状態に繋がっているんですね😤 意識的にせよ無意識にせよ、自分のエネルギーと状態を最優先にしているから、周囲の現実がそれに合わせて動いてくる。ここが核心なんですが「現実に従い続けながら、現実が自分に従うことを期待してはいけない」つまり、外の状況や物質世界を優先するか、自分自身のエネルギーを優先するか、どちらかしかないんです🌀 自分の周波数を高く保てば、それは外部現実に対する「無敵の鎧」になる。低い振動の出来事は自分に触れられなくなる。逆に周波数が低ければ、望まないものを引き寄せる磁石にもなってしまう。そして面白いのが、実は現実はすでに自分に従っているということ。ただ、自分が無意識に放出しているエネルギーに気づいていないだけなんです😲 宇宙全体を想像してみてください。私たちが五感で知覚できているのは、実際に存在するものの1%未満。残りの99%は目に見えないエネルギー。量子力学ではこれを「統一場」と呼び、カバラでは「ベールの向こう側」と言われています。私たちはその無限の可能性の海の中に存在していて、自分の意識状態・周波数に応じて、特定の現実だけを引き寄せているんですね💫 「いつも上手くいく人」と自分の違いは、状況ではなくエネルギーの違い。その人の意識をそのまま自分にダウンロードできれば、同じように物事は好転するはずなんです。だから、欠乏・制限・恐怖ベースの現実から移行したいなら——まず自分のエネルギーを変えること。物質世界はそのあとについてくる。大事なのは、何を優先するかについて「意図的」になることです🔥

「運がいい人」って、本当に運だけなんでしょうか✨ 実は違うんです。そういう人たちは「無敵の周波数」とでも呼ぶべき、非常に高い意識状態に繋がっているんですね😤 意識的にせよ無意識にせよ、自分のエネルギーと状態を最優先にしているから、周囲の現実がそれに合わせて動いてくる。ここが核心なんですが「現実に従い続けながら、現実が自分に従うことを期待してはいけない」つまり、外の状況や物質世界を優先するか、自分自身のエネルギーを優先するか、どちらかしかないんです🌀 自分の周波数を高く保てば、それは外部現実に対する「無敵の鎧」になる。低い振動の出来事は自分に触れられなくなる。逆に周波数が低ければ、望まないものを引き寄せる磁石にもなってしまう。そして面白いのが、実は現実はすでに自分に従っているということ。ただ、自分が無意識に放出しているエネルギーに気づいていないだけなんです😲 宇宙全体を想像してみてください。私たちが五感で知覚できているのは、実際に存在するものの1%未満。残りの99%は目に見えないエネルギー。量子力学ではこれを「統一場」と呼び、カバラでは「ベールの向こう側」と言われています。私たちはその無限の可能性の海の中に存在していて、自分の意識状態・周波数に応じて、特定の現実だけを引き寄せているんですね💫 「いつも上手くいく人」と自分の違いは、状況ではなくエネルギーの違い。その人の意識をそのまま自分にダウンロードできれば、同じように物事は好転するはずなんです。だから、欠乏・制限・恐怖ベースの現実から移行したいなら——まず自分のエネルギーを変えること。物質世界はそのあとについてくる。大事なのは、何を優先するかについて「意図的」になることです🔥

トッポ

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核兵器は、より良い核兵器を自分で発明してはくれない。しかし知能は違う。知能は、より強い知能を生み出すプロセスそのものを最適化することができる。したがって「AIがAIを改良する」という構図は、これまでのどの技術とも異なる質的な転換点になるのだ。トリスタン・ハリス「ここで理解しておくべき重要な点は、『AIはAIを加速する』ということです。私が核兵器を発明しても、核兵器がより良い核兵器を発明してくれるわけではありません。しかしAIを発明すると、AIは『知能』そのものです。知能は、より良いプログラミングや、より良いチップ設計を自動化します。たとえばAIに『これはNVIDIAのチップの設計だ。これを50％効率よくしてほしい』と指示すれば、その方法を見つけ出すことができます。『これは私のAI企業に必要なサプライチェーンだ。これを最適化して、もっと効率的にしてほしい』と言えば、そのサプライチェーンを改善できます。『これはAIを作るためのコードだ。これをもっと効率化してほしい』と命じることもできます。『これはトレーニングデータだ。もっとトレーニングデータが必要だ。これをどう作るか、100万回シミュレーションしてほしい』と言えば、その過程を通じて自分自身をより良く訓練していきます。このように、AIはAIを加速するのです」

核兵器は、より良い核兵器を自分で発明してはくれない。しかし知能は違う。知能は、より強い知能を生み出すプロセスそのものを最適化することができる。したがって「AIがAIを改良する」という構図は、これまでのどの技術とも異なる質的な転換点になるのだ。トリスタン・ハリス「ここで理解しておくべき重要な点は、『AIはAIを加速する』ということです。私が核兵器を発明しても、核兵器がより良い核兵器を発明してくれるわけではありません。しかしAIを発明すると、AIは『知能』そのものです。知能は、より良いプログラミングや、より良いチップ設計を自動化します。たとえばAIに『これはNVIDIAのチップの設計だ。これを50％効率よくしてほしい』と指示すれば、その方法を見つけ出すことができます。『これは私のAI企業に必要なサプライチェーンだ。これを最適化して、もっと効率的にしてほしい』と言えば、そのサプライチェーンを改善できます。『これはAIを作るためのコードだ。これをもっと効率化してほしい』と命じることもできます。『これはトレーニングデータだ。もっとトレーニングデータが必要だ。これをどう作るか、100万回シミュレーションしてほしい』と言えば、その過程を通じて自分自身をより良く訓練していきます。このように、AIはAIを加速するのです」

Tsubame

13,332 次观看 • 8 个月前

【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。これまでの方向指定アクションよりも条件が細かくなっているので、難しくなっている部分もあるんですが、実行するタイミングをある程度自由に調整できることと、「ベンジフルジャンプ」というアクションを使うと、次に実行するウェポンスキルの方向指定を無視できる効果が付与されるので、これも利用しながら戦います。竜騎士だけの話ではないんですが、エバーコールドから方向指定に成功した際の手応えを感じてもらえるように、新しい表現の追加なども検討しています。もう一つ「竜血」という要素があります。これは先ほどのベンジフルジャンプを実行するたびに付与されていくスタック要素になっていて、最大3スタックになると「スターダイバー」を実行できます。このスターダイバーを実行すると「赤の竜血」状態に移行して、専用の強力なコンボを実行できます。さらに、とっておきとして、スターダイバーの後に一度だけ「スカイハイ」というアクションを使います。スカイハイを実行すると、空高く飛び上がって、一定時間後に地上に落ちてきて大ダメージを与えます。スカイハイは歴代シリーズの竜騎士のジャンプをイメージしたアクションなので、飛び上がっている間は敵の攻撃を完全に無効化したいところなんですが、残念ながら無効化はできません。無効化できてしまうとコンテンツのギミックなどが成立しなくなってしまうので、代わりに受けるダメージを大幅に軽減できるようになっています。今は「90%軽減」という、とんでもない数値になっていて、ちょっとやりすぎな気もしているんですが、でも多少やりすぎなぐらいの方が楽しいと思うので、ギリギリを狙っていこうかと思っています。それでは、一通りアクションを使ってみます。吉田:……俺もやってイイ？じゃあ、僕の画面お願いします。まあいろいろ、今日は玉置くんがゆっくりローテを回してるけど、実際にプレイするとむちゃくちゃ爽快に楽しめるんで。これまでとは違った竜騎士として、ぜひエヴォルヴモードが実装されたら楽しんでみてもらいたいです。玉置:少しだけ補足させてください。竜騎士だけの話ではないんですが、基本的にローテーションを回していて楽しいと感じられることを目標に、そのジョブらしさを感じられるようにしました。竜騎士といえばジャンプだと思うので、ジャンプ系のアクションにより個性を持たせつつ、さらに爽快感が増すように竜血関連の遊びを強化しています。他にもアビリティの数の多さとか、それに伴う硬直時間なども整理しているので、かなり楽しめるのではないかなと思っています。以上、竜騎士のエヴォルヴモードのご紹介でした。

【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。これまでの方向指定アクションよりも条件が細かくなっているので、難しくなっている部分もあるんですが、実行するタイミングをある程度自由に調整できることと、「ベンジフルジャンプ」というアクションを使うと、次に実行するウェポンスキルの方向指定を無視できる効果が付与されるので、これも利用しながら戦います。竜騎士だけの話ではないんですが、エバーコールドから方向指定に成功した際の手応えを感じてもらえるように、新しい表現の追加なども検討しています。もう一つ「竜血」という要素があります。これは先ほどのベンジフルジャンプを実行するたびに付与されていくスタック要素になっていて、最大3スタックになると「スターダイバー」を実行できます。このスターダイバーを実行すると「赤の竜血」状態に移行して、専用の強力なコンボを実行できます。さらに、とっておきとして、スターダイバーの後に一度だけ「スカイハイ」というアクションを使います。スカイハイを実行すると、空高く飛び上がって、一定時間後に地上に落ちてきて大ダメージを与えます。スカイハイは歴代シリーズの竜騎士のジャンプをイメージしたアクションなので、飛び上がっている間は敵の攻撃を完全に無効化したいところなんですが、残念ながら無効化はできません。無効化できてしまうとコンテンツのギミックなどが成立しなくなってしまうので、代わりに受けるダメージを大幅に軽減できるようになっています。今は「90%軽減」という、とんでもない数値になっていて、ちょっとやりすぎな気もしているんですが、でも多少やりすぎなぐらいの方が楽しいと思うので、ギリギリを狙っていこうかと思っています。それでは、一通りアクションを使ってみます。吉田:……俺もやってイイ？じゃあ、僕の画面お願いします。まあいろいろ、今日は玉置くんがゆっくりローテを回してるけど、実際にプレイするとむちゃくちゃ爽快に楽しめるんで。これまでとは違った竜騎士として、ぜひエヴォルヴモードが実装されたら楽しんでみてもらいたいです。玉置:少しだけ補足させてください。竜騎士だけの話ではないんですが、基本的にローテーションを回していて楽しいと感じられることを目標に、そのジョブらしさを感じられるようにしました。竜騎士といえばジャンプだと思うので、ジャンプ系のアクションにより個性を持たせつつ、さらに爽快感が増すように竜血関連の遊びを強化しています。他にもアビリティの数の多さとか、それに伴う硬直時間なども整理しているので、かなり楽しめるのではないかなと思っています。以上、竜騎士のエヴォルヴモードのご紹介でした。

ありしあ@Ridill

335,265 次观看 • 3 个月前