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Blender on VisionPro USDZエクスポート機能実装Done これでモデリング→空間配置までをVisionPro内でネットワークなしで完結できるようになった。 小さな一歩だけど個人的にXRデバイス内でBlender動かし閲覧までのフローは大きな一歩だと思っている。 #b3d #VisionPro #AppleVisionPro

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記者「できることはしっかりとできたと石丸さんご自身おっしゃいましたが、できなかったことはありましたか?」 石丸「できることは全部やったって言ってるので、できなかったことってのを特に言及してないんですけど、それは端からできないことを今質問されてますか?」 → なぜこんな簡単な質問が分からない(笑)? 記者「やりたくてできなかったことは今回なかったということでよろしいですか?」 → 面倒臭くなってます。 石丸「そのように先ほどお話をしました」 → 言ってないと思いますが。 記者「分かりました。ありがとうございます」 石丸「もしくは、あえてできなかったことを聞かれたのかなと思ったんですが、それは必要ないですか?」 → 「ない」と言ったばかりなのになんだ? 記者「ま、この先に向けてまだやりたいことですとか、今回は形にならなかったかもしれないけど、今後したいこととかお話を伺えるのかなと思って質問しました」 石丸「あ、そういうことでしたか。 先ほど私ができることはと断りを入れたのは、できなかったことがあるという前提ではあります。例えば何かというと1つ例を上げれば党首討論というものに、もっと呼んでいただきたかったなというのは本当にそう思います」 → あるんかい!しかも、できなかったことではなく、してもらえなかったことへの恨み言になりました。反省がどこまでも他人に向かいます。こんな会話にならない奴呼んだら放送事故だって。 #石丸伸二 再生の道・石丸伸二代表「できることは全部できた」 参院選で議席確保は厳しい情勢(2025年7月20日)

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【絶体絶命の楽器編成】 たまに、ドラム・ピアノ・フロントという、いわゆる“ベースレス”の編成でライブをやらされることがあります。 ドラムがいるにもかかわらずベースがいない。この編成はピアニストにとって最も厄介な状況の一つかもしれません。 多くのアマチュアのピアニストは、ベーシストがいないと分かった瞬間、左手でウォーキングをしてしまったりします。 しかし、音楽は必ずしも理屈で解決すべきものではありません。 やることは、実は極めてシンプルです。 三人全員が、抜群にスイングし、良い音で演奏すること。 それだけです。それだけで音楽は成立します。 もう一度言います。 良い音で、三人が同時に演奏する。ただそれだけ。 この動画を観てください。 無理に相手に合わせようとしていますか? 過剰に「化学反応」を起こそうとしているでしょうか? ただ相手の音を聴きながら、良い音で演奏しているだけです。 理論的にも、特別に難しいことは何一つやっていません。 ただし、ここに至るまでには時間がかかります。良い音でスイングして演奏できるようになれるように、一生かけて勉強します。どんなに才能がある人でも最低20年はかかるでしょう。 結局のところ、自分の演奏に一切の嘘がなくなるレベルまで到達しなければ、こうした「シンプルなこと」はできないのです。これはその事実を如実に示している一例です【完】

天才ピアニストゆうこりん❤️ 4/22 中目黒 楽屋 🎹 Yuking of Swing🔥

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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間+AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ?』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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