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【3D復元の革命】超軽量モデル「R³」が凄すぎる！ 👉 3Dモデリングの常識を塗り替える新技術「R³」が登場しました！✨ わずか372Mの超軽量パラメータでありながら、10億規模の巨大モデルに匹敵する精度を誇ります。 🚀 注目の技術ポイント・30 FPS以上の爆速動作でリアルタイム復元が可能・「相対回帰」によりパズルのように正確な3D空間を構築・一般的なGPU環境でサクサク動くため導入コストが激減 ARアプリやロボット、不動産内見など、現場での活用がグッと現実的になります。スマホでプロ級の3Dスキャンができる未来が楽しみですね！ #3D復元 #最新技術

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23,847 просмотров • 21 дней назад

元鈑金塗装職人であり、塗装士技術検定2級を持つプロフェッショナルによる泡洗車術の解説です。これは、塗装のスプレーガンの技術を応用し、車体全体に均一かつ美しく泡を吹き付けるための高度なテクニックです。 1. 目線を合わせる •吹き付ける部分に対して目線をしっかりと合わせ、距離や角度を正確に確認します。こうすることで、泡が均一に乗りやすくなり、ムラなく仕上がります。 2. 角度の微調整 •車体の曲面（Rやプレスライン）に合わせてスプレーの角度を細かく調整します。角度が適切であれば、泡がしっかりと密着し、隅々までカバーすることができます。この微調整が、特に複雑な形状のパネルでは大切です。 3. 重ね塗り •吹き付けたラインの半分程度を次のラインが重なるようにしながら進めていきます。こうすることで、泡が均一に重なり合い、ムラのない仕上がりを実現します。まるで塗装の層を重ねるように、丁寧に進めることがポイントです。 4. 両端でのスナップ •スプレーガンを移動させる際、吹き付けの両端で手首を軽くスナップさせて泡を少し払うようにします。これにより、泡の吹き終わりがスムーズで、吹き付けの始まりと終わりにムラができにくくなります。特に泡が溜まりやすい箇所に対して効果的です。まとめこの技術は、鈑金塗装でのスプレーガンの使い方と全く同じです。洗車においても、均一で美しい仕上がりを求めるならば、このようなプロフェッショナルな手法を取り入れることで、まるで塗装面を丁寧に仕上げるかのように泡を乗せることができます。

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人類史の非連続点は静かに近づいている。10億の超知能研究者が同時に思考し、創造し、製造する世界では、時間の意味が変質する。10年が100年を呑み込み、国家の興亡さえも演算速度の問題になる。湾岸戦争が示した「技術的優位の決定力」は、超知能の時代においては文明そのものの分岐線となるのだ。レオポルド・アッシェンブレナー「AGIが実現すると、リモートワークのような認知的労働において、私やあなたの代わりとなる、ドロップイン型のリモートワーカーが登場するでしょう。そしてごく自然に、クランクをあと一、二回回すだけで、人間よりも賢い存在が生まれるのです。さらに重要なのは、最初に自動化される職業の一つがAI研究者（エンジニア）になるという点です。 AI研究そのものを自動化できれば、進歩は一気に加速します。現在すでに、アルゴリズムの進歩は年あたりおよそ0.5桁（半オーダー）の速度で進んでいます。このまま進めば、推論用途だけでも数千万規模のGPU群を運用できるようになり、1億人分に相当する自動化されたAI研究者を稼働させることが可能になります。そうなれば、本来10年かかる機械学習研究の進歩を1年で達成できるかもしれません。10倍の速度向上です。その結果、1〜2年のうちに人間をはるかに上回るAIが誕生する可能性があります。そしてこの加速は広がっていきます。AI研究の爆発的な進展が、他のあらゆる技術分野の研究開発（R&D）にも適用され、最終的には10億人分の超知能研究者・エンジニア・技術者が現れ、あらゆる分野で卓越した能力を発揮するのです。彼らはロボティクスを解決するでしょう。以前、それはソフトウェアの問題だと話しましたね。いまや、最も賢い人間よりさらに賢い10億人分の超知能AI研究者があなたのクラスタ上で稼働しているわけです。知能爆発の過程で、彼らは必ずロボティクスを理解し、制御できるようになります。そしてそこから、さらに事態は広がっていきます。この展開を先へ進めて考えると、これは他のいかなる技術とも異なります。なぜなら、わずか数年のリードが、たとえば軍事競争において決定的な差になり得るからです。湾岸戦争を見てみましょう。西側連合軍は100対1の撃破比を誇りました。それは戦車のセンサーが優れていたこと、GPSを用いた精密誘導兵器を持っていたこと、ステルス技術を備えていたことなど、20〜30年分の技術的優位によるものでした。そしてその優位が、圧倒的勝利をもたらしたのです。同様に、超知能が広範なR&D領域に適用されるとき、産業爆発が起こります。ロボットが大量の物質を生産し、製造が指数関数的に拡張するのです。この過程は、1世紀分の技術的進歩を10年未満に圧縮することを意味します」

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Tsubame

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【LLM推論が最大6倍速に！新技術「DFlash」が革命的】推論速度を劇的に向上させる新手法が登場しました。精度を維持したまま、Qwen3.5などの最新モデルで400 tokens/s超えを記録しています。🚀 注目のポイント：・ブロック拡散モデルにより複数単語を並列予測・最高峰手法「EAGLE-3」より最大2.5倍高速・サーバーコスト削減とUX向上の両立が可能 AIエージェントの並列処理もスムーズになる、まさに次世代の高速化技術です！✨ #LLM #DFlash

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10万円の包丁が2年待ちなんていうニュースを見たりすると10万円の包丁を作る人はスゴい技術を持っていて量産品を扱う下請け業者の技術レベルは低いと思われがちですが量産品は量産品の技術があり10万円の包丁を作る人とはまた違う技術が必要になります技術レベルの違いではなく役割の違いなのです☝️

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横山事件

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Kosuke

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今後10年以内に、すべての新車が自動運転対応になるだろう。そしてその先では、所有という前提が崩壊する。1回あたりの移動コストが下がり、安全性が上がるなら、個人が高額な資産として車を抱える合理性は薄れていく。「車を持つ社会」から「移動をサービスとして使う社会」への転換が始まる。ダラ・コスロシャヒ「私は、今後10年で、販売されるすべての新車に自動運転ソフトウェアが搭載され、センサースタックも備わるようになると考えています。ご存じのとおり、LiDARのコストは大きく下がってきていますし、カメラのコストも下がってきています。ですから、10年以内には、すべての新車が自動運転対応になるでしょう。ただし、既存の車の保有台数は膨大ですし、米国における車の平均寿命は10年を超えています。ですから、移行には非常に長い時間がかかるはずです。車の寿命は、ある意味では馬に似ているとも言えます。馬もしばらく生きますからね。ですから、その車両群が入れ替わるには時間がかかると思います。そして、この製品は現時点では比較的高価でもあると思います。ただ、今後はコストカーブが下がっていき、先進国市場では自動運転が非常に大きな比重を占めるようになるでしょう。一方で、私たちは70カ国以上で事業を展開しており、多くの発展途上国では、自動運転が浸透するまでには時間がかかることも念頭に置く必要があります」 ——「数年前に調べたときには、電動の自動運転車は、車を所有するよりも4倍安くなりうる、という見方がありました」コスロシャヒ「最終的に、私たちが考える自動運転の本質的な約束は、まさにそこにあります。つまり、こうした車が普及すれば、自分で車を所有すること自体が合理的でなくなるということです。自動運転車が増えるにつれて、1回あたりの移動コストは下がっていきます。1回あたりの移動の安全性は、確実に上がっていきます。また、自分だけのプライバシー空間も持てますし、音楽など、自分の好みに合わせた環境を車内にそのまま持ち込めるようになります。ですから私たちは、自動運転はモビリティとあらゆる配送の両方におけるTAMの拡大という点で、非常に大きな機会になると考えています」

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Tsubame

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Apple Vision Proの「AirDraw」に物理演算モードが追加されましたが、これが驚くほど画期的な体験になっています。これまでは空間に絵を描くだけでしたが、物理特性をオンにすることで、描いた3Dオブジェクトを触ったり動かしたりできるようになりました。自分の手や周囲の環境に対して描いたものが反応するため、ただのデータではなく、まるでそこに実在する「物体」が自分の部屋に置かれているような、圧倒的なリアリティを感じることができます。

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チタロ

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