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Ana Sayfaya Dön

【Apple Silicon激震！DFlashでAI推論が3.3倍速に爆速化】 最新のM5 Max環境でQwen3.5-9Bが驚異の「85 tok/s」を達成しました！🚀 秘密は「DFlash」による投機的デコード技術の導入です。 ・小さなドラフトモデルが言葉を16個分まとめて先読み生成（ブロック拡散） ・本体の大きなモデルがその内容を1回の処理で一括検証 MLXフレームワークを極限まで最適化し、GPUとCPU間の通信無駄を省く「同期エリジョン」により、量子化モデルでも2.5倍以上の高速化を実現しています。APIコストを気にせず、手元のMacで最新AIをサクサク動かせる最強のワークステーション環境が整いました！✨ #AppleSilicon #AI

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ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

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Benzer Videolar

【MacのローカルLLMが4.1倍速！新技術「DFlash」が革命的🚀】 Apple Silicon（M4/M5 Maxなど）でLLMを爆速化させる「DFlash」のオープンソース実装が公開されました！Qwen3.5-9Bで4.1倍の高速化を達成しています。 💡 注目ポイント ・精度を落とさず速度だけを上げる「推測デコード」 ・16トークンを並列で一気に生成する「ブロック拡散」 ・Apple独自のMLXフレームワークへの最適化 27Bの大規模モデルでもクラウドAPI並みの速度で動作します。機密情報の要約や超高速コーディングなど、ローカル環境での実務が劇的に捗ります！💻 #生成AI #AppleSilicon
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【MacのローカルLLMが4.1倍速！新技術「DFlash」が革命的🚀】 Apple Silicon（M4/M5 Maxなど）でLLMを爆速化させる「DFlash」のオープンソース実装が公開されました！Qwen3.5-9Bで4.1倍の高速化を達成しています。 💡 注目ポイント ・精度を落とさず速度だけを上げる「推測デコード」 ・16トークンを並列で一気に生成する「ブロック拡散」 ・Apple独自のMLXフレームワークへの最適化 27Bの大規模モデルでもクラウドAPI並みの速度で動作します。機密情報の要約や超高速コーディングなど、ローカル環境での実務が劇的に捗ります！💻 #生成AI #AppleSilicon

ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI

35,758 görüntüleme • 5 ay önce

【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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【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

ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

54,518 görüntüleme • 5 ay önce

Genesis-Embodied-AI で全長40cmの小型ヒューマノイドを歩行させる強化学習の過程をレンダリングしながら確認できました 最初は揺れるだけですが、最終的に歩行できてます（倍速動画） 右側の Tensorboard で Reward の変化をみるために定期的にリロードしています #GENESIS
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Genesis-Embodied-AI で全長40cmの小型ヒューマノイドを歩行させる強化学習の過程をレンダリングしながら確認できました 最初は揺れるだけですが、最終的に歩行できてます（倍速動画） 右側の Tensorboard で Reward の変化をみるために定期的にリロードしています #GENESIS

holypong

19,583 görüntüleme • 1 yıl önce

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。 ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。 私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。 なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。 最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」
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大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。 ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。 私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。 なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。 最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

Tsubame

28,261 görüntüleme • 9 ay önce

【MacBook Airが最強AIマシンに！Googleの最新技術 TurboQuantが凄すぎる】 Googleが開発した圧縮手法「TurboQuant」がllama.cppに対応！✨ 16GBメモリのMacBook Airで、20,000トークンもの巨大な文脈を爆速で扱えるようになりました。 🚀 ここがポイント ・データを「角度」で保存する極座標量子化で、精度を保ちつつサイズを劇的削減 ・エラー訂正機能で圧縮による回答の劣化を防止 ・高価なGPUサーバー不要で、機密を守りつつローカルで長文解析が可能 手元のPCがプロ仕様のAIワークステーションに進化する、まさに革命的な技術です！ #TurboQuant #AI
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【MacBook Airが最強AIマシンに！Googleの最新技術 TurboQuantが凄すぎる】 Googleが開発した圧縮手法「TurboQuant」がllama.cppに対応！✨ 16GBメモリのMacBook Airで、20,000トークンもの巨大な文脈を爆速で扱えるようになりました。 🚀 ここがポイント ・データを「角度」で保存する極座標量子化で、精度を保ちつつサイズを劇的削減 ・エラー訂正機能で圧縮による回答の劣化を防止 ・高価なGPUサーバー不要で、機密を守りつつローカルで長文解析が可能 手元のPCがプロ仕様のAIワークステーションに進化する、まさに革命的な技術です！ #TurboQuant #AI

ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

184,050 görüntüleme • 6 ay önce

12年前にイーロンマスクが空中で手を動かしてコンピューターのもの動かしているのに、なんで今私たちがそれできないの？ミッションインポッシブルとかでもやってたよね SpaceX社が公開したこの映像は、直感的なハンドジェスチャーと仮想現実（VR）を融合させた、次世代の設計プロセスの可能性を提示しています。 従来の2Dツールによる制約を排除し、3Dモデルを直接操作することで、エンジニアは思考をより迅速に具現化できるようになります。 この革新的な手法は、3D金属プリンティング技術と組み合わせることで、設計から製造までを一貫して効率化するものです。 物理的な実体を持つロケット部品をデータから即座に作り出すこの仕組みは、21世紀の製造業における革命を予感させます。 ユーザーは没入型デバイスを通じて、まるで目の前に実物が存在するかのように、複雑な構造を自在に構築することが可能になります。 最終的にこの技術は、人間の想像力と現実の製造工程の距離を劇的に縮めることを目指しています。
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12年前にイーロンマスクが空中で手を動かしてコンピューターのもの動かしているのに、なんで今私たちがそれできないの？ミッションインポッシブルとかでもやってたよね SpaceX社が公開したこの映像は、直感的なハンドジェスチャーと仮想現実（VR）を融合させた、次世代の設計プロセスの可能性を提示しています。 従来の2Dツールによる制約を排除し、3Dモデルを直接操作することで、エンジニアは思考をより迅速に具現化できるようになります。 この革新的な手法は、3D金属プリンティング技術と組み合わせることで、設計から製造までを一貫して効率化するものです。 物理的な実体を持つロケット部品をデータから即座に作り出すこの仕組みは、21世紀の製造業における革命を予感させます。 ユーザーは没入型デバイスを通じて、まるで目の前に実物が存在するかのように、複雑な構造を自在に構築することが可能になります。 最終的にこの技術は、人間の想像力と現実の製造工程の距離を劇的に縮めることを目指しています。

高校生でも分かる米国株（公式）

101,612 görüntüleme • 3 ay önce

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」
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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

93,869 görüntüleme • 9 ay önce

【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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【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

ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

16,104 görüntüleme • 4 ay önce

Codex 5.6 ほんとにヤバい！ リリースからずっとフルに使ってみて 一番インストールする価値がある プラグインを厳選した 👇 ① Browser ブラウザ操作をAIが自動実行。クリック/入力/E2Eテスト/QAまで任せられるので、毎回手動確認する必要がなくなります ② GitHub Issue・PRと連携し、タスクを渡すだけで実装からレビューまで高速化。開発フローが圧倒的にスムーズになります。 ③ Codex Security コードの脆弱性や秘密鍵の漏洩を自動検出。修正案まで提示してくれるので、セキュリティ対策も効率化。 ④ Build Web Apps アイデアを伝えるだけで、設計・実装・ブラウザテストまで一気通貫。フルスタック開発の時間を大幅に短縮できます。 ⑤ Figma Figmaデザインを高精度でコード化。レスポンシブ対応まで自動化でき、デザインと実装のズレを最小限に。 ⑥ Sentry 本番環境のエラーを解析し、原因の特定から修正コードの提案までサポート。障害対応がかなりラクになります。 そして私が個人的に一番感動したのが 「Sites」機能 作ったアプリやWebサイトを その場でプレビューし、そのまま公開 共有まで完結。 カスタムドメインにも対応しているので 試作品をすぐにクライアントへ見せられます この組み合わせを導入すると Codexは「コードを書くAI」ではなく 設計・実装・テスト・デバッグ・公開まで 担当するAI開発チームに近い存在になる AI開発を本気で加速させたいなら この構成は一度試してみる価値しかない！
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Codex 5.6 ほんとにヤバい！ リリースからずっとフルに使ってみて 一番インストールする価値がある プラグインを厳選した 👇 ① Browser ブラウザ操作をAIが自動実行。クリック/入力/E2Eテスト/QAまで任せられるので、毎回手動確認する必要がなくなります ② GitHub Issue・PRと連携し、タスクを渡すだけで実装からレビューまで高速化。開発フローが圧倒的にスムーズになります。 ③ Codex Security コードの脆弱性や秘密鍵の漏洩を自動検出。修正案まで提示してくれるので、セキュリティ対策も効率化。 ④ Build Web Apps アイデアを伝えるだけで、設計・実装・ブラウザテストまで一気通貫。フルスタック開発の時間を大幅に短縮できます。 ⑤ Figma Figmaデザインを高精度でコード化。レスポンシブ対応まで自動化でき、デザインと実装のズレを最小限に。 ⑥ Sentry 本番環境のエラーを解析し、原因の特定から修正コードの提案までサポート。障害対応がかなりラクになります。 そして私が個人的に一番感動したのが 「Sites」機能 作ったアプリやWebサイトを その場でプレビューし、そのまま公開 共有まで完結。 カスタムドメインにも対応しているので 試作品をすぐにクライアントへ見せられます この組み合わせを導入すると Codexは「コードを書くAI」ではなく 設計・実装・テスト・デバッグ・公開まで 担当するAI開発チームに近い存在になる AI開発を本気で加速させたいなら この構成は一度試してみる価値しかない！

Codex研究ラボ

288,792 görüntüleme • 2 ay önce

🍌Nano Bananaは「パーツ」として分解し、「良いとこどり」して組み合わせて、最後は自分で仕上げるのが最速。 先日のウェビナーでも話したように、Nano Banana Proを使ってクリエイティブを作成する際は、最初から100パーセントの完成品を求めると逆に時間がかかってしまいます。AIが出力した結果をそのまま使うのではなく、あくまで素材やパーツとして活用するのが賢い方法です。7割～8割程度の完成度を目指し、残りの調整は人間が行うのが最も効率的です。 🖼️ サムネイル作成の実例 実際に動画のサムネイル作成で、Nano Bananaに最終案を2つ出してもらいました。片方は知らない男性の写真、もう片方は私の写真を使ったものでしたが、どちらもフォントやアイコンなど使える要素が含まれていました。一枚の画像として完璧ではなくても、部分的に見れば優秀な素材の宝庫と言えます。 🛠️ Canvaで賢く仕上げる 気に入ったAIの出力結果をパーツごとに分解し、Canva上で再構築しました。それぞれの案から良い部分だけを抜き出して組み合わせることで、自分のイメージ通りの画像が短時間で完成します。AIの出力は完成品そのものではなく、編集用の部品として捉えるのがポイントです。 🚀 無駄な時間とコストを省くコツ Nano Bananaとの対話だけで完璧なものを求めて何度も指示を繰り返すのは、時間もコストもかかり非効率です。ある程度気に入った出力が出たら、そこでAI作業を切り上げて自分で手を動かして仕上げる方が、結果的に一番早く理想のクリエイティブに到達できます。
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🍌Nano Bananaは「パーツ」として分解し、「良いとこどり」して組み合わせて、最後は自分で仕上げるのが最速。 先日のウェビナーでも話したように、Nano Banana Proを使ってクリエイティブを作成する際は、最初から100パーセントの完成品を求めると逆に時間がかかってしまいます。AIが出力した結果をそのまま使うのではなく、あくまで素材やパーツとして活用するのが賢い方法です。7割～8割程度の完成度を目指し、残りの調整は人間が行うのが最も効率的です。 🖼️ サムネイル作成の実例 実際に動画のサムネイル作成で、Nano Bananaに最終案を2つ出してもらいました。片方は知らない男性の写真、もう片方は私の写真を使ったものでしたが、どちらもフォントやアイコンなど使える要素が含まれていました。一枚の画像として完璧ではなくても、部分的に見れば優秀な素材の宝庫と言えます。 🛠️ Canvaで賢く仕上げる 気に入ったAIの出力結果をパーツごとに分解し、Canva上で再構築しました。それぞれの案から良い部分だけを抜き出して組み合わせることで、自分のイメージ通りの画像が短時間で完成します。AIの出力は完成品そのものではなく、編集用の部品として捉えるのがポイントです。 🚀 無駄な時間とコストを省くコツ Nano Bananaとの対話だけで完璧なものを求めて何度も指示を繰り返すのは、時間もコストもかかり非効率です。ある程度気に入った出力が出たら、そこでAI作業を切り上げて自分で手を動かして仕上げる方が、結果的に一番早く理想のクリエイティブに到達できます。

エクセル兄さん(たてばやし淳)@9万部「生成AI最速仕事術」

47,918 görüntüleme • 9 ay önce

「AIが小さな発見をした」と聞いても、多くの人はまだピンとこないだろう。だが、それは黎明期のDNA実験のようなものだ。最初の一歩は取るに足らなく見えても、そこから進化の爆発は始まる。AIが知識を「生み出す側」に回ったとき、世界の更新速度はもはや人間の手には収まらない。 アルトマン「まず最初に、多くの人と同じように、私もAGIには複数の定義を持っています。AGIに近づけば近づくほど、その概念はあいまいになります。しかし私が最も重要だと思っているのは——そして驚くべきことに、いままさにそれが起こり始めている——AIが「新しい発見」をできるようになる瞬間です。 つまり、AIが人類の知識の総体を拡張できるようになるときです。これらの事例はまだ非常に小さいものです。誇張して言いたくはありません。 しかし今、X（旧Twitter）上では、さまざまな分野の科学者たちが『小さな発見をした』『新しいアプローチを思いついた』『何かを解明した』といった報告をしているのを目にします。繰り返しますが、誇張してはいけません。そこまで大げさに言うつもりもありません。 とはいえ、これこそが重要なのです。そして私たちがそのごく初期段階にあり、今後数か月から数年でこれをさらに大きく進展させられると楽観視しているという事実——それは非常に大きな意味を持ちます。おそらく、これこそが私が最も関心を寄せている『AGI的なこと』なのです」
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「AIが小さな発見をした」と聞いても、多くの人はまだピンとこないだろう。だが、それは黎明期のDNA実験のようなものだ。最初の一歩は取るに足らなく見えても、そこから進化の爆発は始まる。AIが知識を「生み出す側」に回ったとき、世界の更新速度はもはや人間の手には収まらない。 アルトマン「まず最初に、多くの人と同じように、私もAGIには複数の定義を持っています。AGIに近づけば近づくほど、その概念はあいまいになります。しかし私が最も重要だと思っているのは——そして驚くべきことに、いままさにそれが起こり始めている——AIが「新しい発見」をできるようになる瞬間です。 つまり、AIが人類の知識の総体を拡張できるようになるときです。これらの事例はまだ非常に小さいものです。誇張して言いたくはありません。 しかし今、X（旧Twitter）上では、さまざまな分野の科学者たちが『小さな発見をした』『新しいアプローチを思いついた』『何かを解明した』といった報告をしているのを目にします。繰り返しますが、誇張してはいけません。そこまで大げさに言うつもりもありません。 とはいえ、これこそが重要なのです。そして私たちがそのごく初期段階にあり、今後数か月から数年でこれをさらに大きく進展させられると楽観視しているという事実——それは非常に大きな意味を持ちます。おそらく、これこそが私が最も関心を寄せている『AGI的なこと』なのです」

Tsubame

34,074 görüntüleme • 1 yıl önce

先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。 何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。 その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在くん)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。 私は思いました。 「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。 それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。 【今までの目標ビンゴ】 ・手打ちでマスの内容を入力 ・マスの内容は文字のみで無機質 ・達成時の変更は手修正 ・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】 ・AIによる自動生成で時間短縮 ・マスの内容を絵や画像にできる ・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる ・デザインも自分の思うがまま これにより： 誰でも簡単に、 タイムリーに目標管理可能で、 壁紙にしてもおしゃれな、 「ビジョンボードビンゴ」が完成します。 これを私はMY VISION BINGOと名付けました。 これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。 なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。 また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。 【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。 デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。 私の目標は以下です。 ・英語をネイティブレベルで話せるようになる ・情報工学の勉強を週2時間確保する ・42.195km走り切る ・南米3カ国に旅行に行く ・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる ・noteのフォロワーを1,000人に到達させる ・年間50冊の本を読む ・アプリを12個完成させる ビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。 達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOを画像化してください。 壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」 このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。 ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。 さあ、ついに2026年が始まりました。 今年の抱負を考えた方も多いと思います。 ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。 目標はいつも手のひらの上に。 楽しく達成しちゃいましょう。 皆さんの目標管理に役立ちますように。
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先日投稿した「ビジョンボード」のポストが1,000いいねを超えるプチバズになりました。長めのポストなのに、たくさんの人に読んでもらいました。 何度も言いますが、今考えているあなたの2026年の抱負は「1ヶ月後には完全に忘れ去られています」。断言します。 2026年の目標を1枚の絵で作成し、壁紙に設定すれば、あなたの目標はいつも手のひらの上です。我ながらバリューのある内容だったと思います。フォロワーさんもたくさん増えました。 その流れで、九兵衛さん(九兵衛@アフリカ駐在くん)から5x5=25のバージョンを教えてもらい、そこから少し調べたら「目標ビンゴ」なるものが少し前に流行ったことを知りました。 私は思いました。 「これはAIプログラミング&画像生成との相性抜群や」と。 … これまでって、「ビンゴのデザイン画像自体」はこの世に出回っていたんですが、そこからは手で編集しないといけなくて、正直面倒だったんですよ。 それが、AIツールの発展により超手軽なものに変貌します。 【今までの目標ビンゴ】 ・手打ちでマスの内容を入力 ・マスの内容は文字のみで無機質 ・達成時の変更は手修正 ・デザインは固定 ↓ 【私の考案 - MY VISION BINGO】 ・AIによる自動生成で時間短縮 ・マスの内容を絵や画像にできる ・達成時もリアルタイムに「穴」を開けられる ・デザインも自分の思うがまま これにより： 誰でも簡単に、 タイムリーに目標管理可能で、 壁紙にしてもおしゃれな、 「ビジョンボードビンゴ」が完成します。 これを私はMY VISION BINGOと名付けました。 これは革命だと思います。 --- それでは早速作ってみましょう。決め打ちですみませんが、できればAIツールは「Claude」を使ってください。 なぜならClaude内にあるArtifactsという機能が最強だからです。作ったアプリをすぐに具現化→操作できます。ちなみに無料です。 また、ビンゴはビジョンボードと組み合わせた3x3=9が最適解です。5x5はごちゃごちゃして視覚的に混乱します。まずは大事な「8つの目標」に集中しましょう。 【MY VISION BINGOの作り方】 ①2026年で達成したい8つ目標を羅列する ②アプリ作成：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOというアプリを作成したいです。 デザインは添付の画像を完全にコピーしてください。 私の目標は以下です。 ・英語をネイティブレベルで話せるようになる ・情報工学の勉強を週2時間確保する ・42.195km走り切る ・南米3カ国に旅行に行く ・𝕏のフォロワーを10,000人に到達させる ・noteのフォロワーを1,000人に到達させる ・年間50冊の本を読む ・アプリを12個完成させる ビンゴの中心は画像の通りFREEとしてください。 達成時はクリックすることで右上にチェックマークをつけ、中央のFREEと同じ色に変更したいです。」 ③画像化：以下プロンプトをClaudeにぶち込む： 「MY VISION BINGOを画像化してください。 壁紙に設定するので、ピンチインピンチアウトしやすいよう周りの余白を多めに設定してください。」 このプロセスはAIに頼らずとも、スクショでもなんでも、画像化さえできればOKです。 --- いかがですか？もっと簡単に実行したい方は、GeminやGrokに画像と目標を読み込ませるだけでもそれなりの画像が出来上がると思います。 ただ個人的には、Claudeが一番精度が高かったと感じています。Artifacts機能だとリアルタイムでビンゴアプリが生成され、目標達成時のチェック機能も思いのままです。デザインだって自由。 さあ、ついに2026年が始まりました。 今年の抱負を考えた方も多いと思います。 ただ、そのままだと1ヶ月後には100%忘れます。 目標はいつも手のひらの上に。 楽しく達成しちゃいましょう。 皆さんの目標管理に役立ちますように。

BenBen｜時間狂人

101,979 görüntüleme • 9 ay önce

テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。 モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。 たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。 自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。 そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」
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テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。 モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。 たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。 自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。 そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

Tsubame

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