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Apple はついに AI 分野で本気を出してきたのでしょうか？🐰🤓❤️‍🔥 Apple は SHARP を発表しました。たった 1 枚の写真から、SHARP はシーンの 3D ガウス表現のパラメータを推定・回帰し、3D Gaussian Splat のシーンを直接生成できます。私は Gemini CLI を使って Web アプリを作り、生成された 3D シーンの中を自由に歩き回れるようにしてみました。 2026.01.07

KANA｜東京AI映像

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艺术科学技术

Anya Rossi• Live Now

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Tsubame

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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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与国秀行

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昔の私は両親の信仰生活に興味がなく、煩わしかったです。私は東京へ上京し一人暮らしをし、自由に使えるお金を手にした私は、信仰生活なんてしなくても自由に生きていけばそれでいいじゃないかと思っておりました。ある日、私の前にどうすることもできない大きな壁が立ちふさがりました。自分一人ではどうすることもできませんでした。仕事一筋で生きてきた私は周りに相談できる友達も一人もいませんでした。そこで今まで絶縁していた両親に連絡をとりました。両親に拒絶されるんじゃないかと心配しておりました。ですが両親の声を聴いて私は驚きました。「帰っておいで。」その両親の変わらない思いに、変わらない愛に、すごく涙し、後悔しました。そしてあるみ言を聞きました。「真の愛」という言葉です。両親は信仰を拒絶している私のことを変わらず愛してくれた。その変わらぬ愛のおかげで今私はこの場に立っているんだ。今は本心から信仰生活を送っています。今は本心からこの家庭連合に通っております。そして祝福を、結婚に興味がなかった私が、今は祝福を受けようと決意しております。 #NABI #家庭連合

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しょうもないですが… アボカドの種で🥑オランダのお土産でいただいた『ミニチュアの木靴』のミニチュアを作りました。アボカドの種を半分に割って、包丁で削り、ポスカで白く塗って、色鉛筆で模様を描きました。オランダ🇳🇱柄のリボンは赤いラフィアに色を塗りました。今回、包丁の新しい使い方により、深い穴を開けることができるようになりました。（刃を上に向けて鉛筆を持つように持ちます。よく注意してください）木靴を作ってみたかったので、真似っこでも楽しかったです。

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inori

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交流ロボコンで技術賞をいただきました！茨城高専Bチームたまたま完熟金柑(ﾀﾏﾀﾏｶﾝｼﾞｭｸｷﾝｶﾝ)です安定完全自動を目指して技術開発をメインでやってました本番でも98%を自動で競技を終わらせることができました！またRealSense画像認識でアヒルの自動回収をしたり、LiDARx3の最強自己位置推定をやりました自律移動 mermaidを使った状態遷移図をもとに自律移動をし、競技をすべてこなすことができます非線形最適化で事前に経路を引いたり、A*で動的に生成したりできます自動の停止精度は1.2cmでした 6m/s 8m/s2で自動ができましたが、安全面やカーブ時の安定性の問題から3m/sに制限していました（動画は手動時のものです）画像認識担当：HK YOLOv8を使いアヒルを検出、Depthから位置を推定しています（アノテーション5k枚）検出結果から経路を引きPurePursuitで追従することで正確にアヒルを回収できます ✞最強の自己位置推定✞ 事前にホイールオドメトリのバイアスなどをマルチIMUを使い測定し、オドメトリの精度を向上させていました MCLで位置推定をしていました 400hzで動作しましたがLiDARが40Hz x2 + 30Hzだったので100Hzで動かしていました 8m/sで動かした時も安定して位置推定ができており、大会期間中に3回しか自己位置がずれませんでした物理シミュレーター担当： HK ros2 for unity を使って物理シミュレーションをしていましたが、実機が思ったより早く完成したので途中から使わなくなってしまいましたボトル検出 LiDAR点群からペットボトルの位置を推定し自動で回収します yaw角と横方向を先に揃えて最後に後ろにまっすぐ下がることで安定して回収ができましたコントローラー担当： HK いつも通りros2 for unity androidでアプリを作成し直接通信していますこたっく様によりjazzyに対応させることができたのですべてjazzyに移行しました map path goal current poseの表示やinitial poseのpublishができるので試合中rviz2をみることなく終わることができましたまたコントローラーの角度を取得し、操縦者の向いている方を前として操縦できるようになってます (手動操縦ほぼしなかったけど) #交ロボ #ROS2

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今やアメリカのサンプリング主体のヒップホップトラックはクリアランス問題により約7割がAIを使ってサンプリングネタを作ってるらしいですが、そういう「サンプリングネタをAIに作ってもらう使い方」だったらGeminiの無料の音楽生成機能で充分だったりします。その手順を動画にしてみました。

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