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3DSのすれ違い通信みたいに、街中で人とすれ違ったら、マッチできるマッチングサービスをAIで作った。これが1時間もかからず作れるってAIすごい

14,134 просмотров • 4 месяцев назад •via X (Twitter)

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このシンポジウムに出ていた先生達、あの長崎大の森内先生も中村幸嗣先生も鈴木基先生みんな 「たしかに当時はやりすぎた。でもあの時は仕方なかった。今更当時を批判するのはおかしい」 と言っている中で、 「でも当時からそれに反対する人たちもいたんです。その人達が正しかったんですよ。当時から間違ってたことを言ってた人たちは考え方の大枠が間違っていたんです。ここで間違いを認めなければ今もこれからも間違い続けると思う。」 という新田先生のご発言がまさに正論だと思います。 当時のやりすぎによる失敗を認識しているならしっかり反省し、必要なら迷惑をかけた各方面、また当時から正しいことを言っていた人たちに謝罪して然るべきです。 今思うと俯瞰的視野でデータを捉え、社会全体での最適解の方向を示した僕の記事は「大枠で正しかった」と思います。 でもこれを書いたとき、世間からどれだけバッシングされたか…。 当時世間から排除される覚悟を決めて送信ボタンを押した僕に対して、 今、まだ誰からも「ごめん、今思うと君が正しかった」という言葉かけは全くありません。 遠くで「あの時は仕方なかった」と聞くばかり。 別にいいんですけどね。 でも中村先生は友達なんだから言ってくれてもいいかなと(笑) 「人は家畜になっても生き残る道を選ぶのか?」 元のシンポジウム動画はこちら ↓

森田洋之@医師・community Dr./医療経済ジャーナリスト/「医療」から暮らしを守る/音楽家

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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

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