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BifrostでN点RBF補間も実装。行列演算ノードを介さず、whileによる収束計算で解く構成。ノードだけで完結できる柔軟性がメリットですが、計算量やSIMD最適化を考えると、Eigen等で直接法を用いる方がパフォーマンスは良いだろうなぁ...。

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Anya Rossi• Live Now

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BlenderのExtentionsから無料でインストールできるPallax Nodeがなかなか便利◎ これは視差マッピングを利用した擬似的な凹凸の形成ができるカスタムノードです。通常のDisplacementマップを利用した凹凸をつける方法ではメッシュを細かく分割しないといけませんが、これは視差を利用した擬似的な凹凸なので余計な頂点を増やさずに凹凸を付けられるのが便利ですね。もちろん擬似的な凹凸なので、メッシュが重なっている場所はまっすぐ切られちゃうけど、それでも使い道はいろいろあるはずだし、何よりノードがシンプルで良いです。

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ガチでこれはめちゃくちゃ大事。たまたま俺も最近「本来ありたい自分」でいるための予算を計算したら今の現実の収入とのギャップにビビった。今の収入でやりくりする自分を固定化する家計簿は今すぐやめろ。代わりに自分が理想とする生活を送るために何が必要で、そのためにいくら必要なのかを事細かく計算しろ。月１００万あったらいいなとただ漠然と思っただけでは収入は上がらない。月５０万で満足する人もいれば、月２００万でも満足できない人もいる。多くの人はただ何となくお金があったら幸せになると思い込んでいるが、何のためにお金が必要なのかをまずは明確にするところからスタートした方がいい。

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純

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2年間何も考えずにTwitch配信してた人が Youtube収益化を目指すために考えた事 ※この方法が良いかどうかは人によると思います ※Youtubeやるなら新規でチャンネル作ってやった方が効果的だと聞くのでこの方法は100点ではないと思う

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限界お姉さんほーちゃん

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PFNから、材料科学などのシミュレーションを用いた長期の解析タスクを実行できるコーディングエージェント PARC を発表しました。末尾に実行動画、スレッドに論文があります。 PARCは100ステップを超えるような研究計画・実行・検証・考察を行い、数十時間規模のシミュレーションを複数同時に走らせ、結果を自動で検証します。 PARCはマルチエージェント構成であり、プランナーと複数のワーカーからなります。まずプランナーが実行計画を立て、人の承認を受けた後、自動実行に移ります。自動実行は複数のステップに分割され、各ステップ内では自己検証と、外部エージェントによる検証と修正によって途中実行結果を何重にも検証しながら進めていきます。 LLM自体の性能向上がある中でも、現時点ではこうしたマルチエージェントシステムは必須で、それを使わない場合は今回のような長期タスクは不可能ｄした（今回のケーススタディはClaude Sonnet 4.5で行っています）。ケーススタディでは、論文などで報告されているシミュレーションを使った解析を再現できるかを調べ、それを専門家が検証する形でその有効性や課題を調べました。具体的には、固体電解質におけるリチウム拡散の推定、超合金の偏析機構の解析、電場をかけた非平衡シミュレーション、および汎用性を確かめるため同じシステムでのKaggleタスク実行を行いました。これらではシミュレーションの実験設定が誤っている場合でも、PARCが自動で検証し間違いを発見できることを確認しました。一方、電場をかけた非平衡シミュレーションの場合は、途中の重要な計算に誤りがあり、誤った最終結果が導かれることが判明しました。ただし、このときも研究者がその部分だけを修正すれば全体は正しく動作することも確認しました。このようにPARCは中間計算や実行結果を逐次レポートするため、研究者が正確に介入できる点も大きな利点です。今後も全体の最適化をAIがしつつ人が適切に介入できるシステム設計が重要になると考えられます。

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Q「1広告セットあたりのクリエイティブ本数はどのくらいがいいですか？」の回答が超分かりやすい。チャンネル登録絶対した方がいい。 A「結論、許容CPAと日予算による。許容CPA5,000円に対して日予算10,000円の場合、 1日のCV期待値は2件となる。 2クリエイティブなら1CVずつ発生し、 3クリエイティブなら1CV発生しないクリエイティブが必ず存在する。このように、その日のうちにCVが発生することで、クリエイティブの良し悪しが判断できるラインで広告本数を設定することが重要。つまりいくらを許容して、いくらを投資できるかで変わる。多くの運用者が「クリエイティブは多ければ多いほど良い」と考えがちだが、実際は予算とCPA設定によって最適本数が決まる。日予算20,000円、許容CPA5,000円なら4CV期待値となり、 4〜5本のクリエイティブが適正範囲になる。一方で日予算5,000円、許容CPA5,000円なら1CV期待値のため、 1〜2本が適正となる。この考え方が重要な理由は、機械学習の判断材料確保にある。 CVが発生しないクリエイティブは学習データを提供できず、配信最適化の足を引っ張る可能性が高い。逆に全てのクリエイティブでCVが発生すれば、機械学習は各クリエイティブの特性を理解し、より精度の高い配信最適化を実行できる。例えば僕はテンパだが、このテンパを許容できるので髪は切らないし、オイルも不要だ。許容範囲内であれば対策は不要ということだ。同様に、予算とCPAの制約内で最適化できるクリエイティブ本数であれば、無理に本数を増やす必要はない。制約を理解した上での最適解を見つけることが、効率的な広告運用の基本といえる。クリエイティブ本数の設定は感覚ではなく、数値に基づいた論理的な判断が求められる。」

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野嶋友博@オプト

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⏩ ベースが左脚ブロックの人のSTEMIを疑う方法 . 心電図で『0.25』の比率がヒントになる場合... . ☑︎ 2つを実測・計算して『0.38だから0.25を超えている』と判断せずに . ☑︎ 下記のようにデバイダーで『0.25より大きいかどうか』だけをみる . という方法もあります ✍️

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KagawaECG

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推論AIは、生成AIの1000倍の計算を食う。 NVIDIAのジェンスン・ファンが、ほぼ誰も織り込んでいない計算の数式を語りました。・AIが理解・推論・計画・ツール実行まで進むと、必要な計算量は生成AIの約1000倍・そこに、使いたい人が100倍に増える分を掛け合わせる・だからGPU消費は天井知らず「推論で単価は下がる」という前提は、もう崩れているかもしれない。 ※大前提としてポジショントークであることも念頭に動画を見てもらえたらと思いますが、企業のAI活用の現場にいるとトークン消費が莫大になることは確定路線であるなとも感じております。

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ゲーム開発ではMayaのFollicleやUV Pinがそのまま使えないため、スキンウェイトの値を活用してコンストレインを構築することがあります。今回はBifrostでスキニング行列を計算し、offsetParentMatrixに流し込んでボタンのリベット（吸着）#maya3d #bifrost

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【やっとノーコードでGASが書ける、、！】日本発(初)のバックエンド開発革命 🌈GASSISTANTの新機能を解説します【フローチャートでGASを生成】実装したい処理の流れをプロンプトとして言語化しにくい時、 ----- 毎朝8時に実行 ↓ 今日の予定を取得 ↓ Slackに通知 ----- このようにフローで表現してGASを作ることができます特に条件分岐や繰り返し、関数構造を表現したいときに有用です ▪️ノーコードでの実装手順 1. 「超ざっくり」とフローを用意 2. GAS生成ボタンをクリック 3. 新しいフローを確認して良さそうならコード更新もちろん、修正もフローから可能ノードのラベルを変えたりノードを追加するだけなので、「どの部分を変更したいのか」が簡単に伝わります【GASSISTANT Modules】あらかじめ用意されたGASを自分のプロジェクトで利用できます現在用意されているモジュールは3つ・LLM: 会話履歴が自動で保存されるLLMを呼び出しモジュール・Slack POST: Slackの特定のチャンネルに投稿できるモジュール・Stripe Webhook: StripeからのWebhookを受け取り、イベントタイプごとに任意の処理をする無理やり組み合わせると、「課金されたらお祝いメッセージを生成して自社のSlackに通知する」みたいなことが超簡単にできます笑新モジュールはコミュニティ（自分が過去に作ったGASをモジュール化して再利用する機能も実装予定【ノード詳細取得】そのノードで何が行われているのかを確認できますデバッグ時にはエラーが発生したノードと原因が表示されるので 1. 実行する 2. エラーが出たノードを見る 3. 簡単な修正ならコードプレビューから手動で直す 4. 難しそうな修正なら”修正依頼”を出すこんな感じで脳死デバッグができるようになります ===== GASSISTANTはたった40人のユーザーが1週間に1300回もチャットするほどハマるサービスです他にもいろんな新機能が追加されているので、ぜひGASSISTANT沼にハマってください🤗

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