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Ana Sayfaya Dön

Figmaの新しい機能を毎日投稿する5 ⚫︎Figma Draw(塗り>パターン) すごい地味な機能なんだけど、 塗りでパターンが選べるようになった。 これ実は超すごくて 「画像のパターン」と全然違って パターンを見ながらリアルタイムで調整できる。 フォトショ、イラレのパターン超えてる。 相当使えそう

14,563 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

▪️いくら勉強してもなかなかトータルプラスの収益を出すことができない? →練習ソフトを使って反復練習&データ取りしろ! ▪️オンラインサロンに入って勉強しているけど勝てない? →すぐに脱会して練習ソフトを使って反復練習&データ取りしろ! ▪️勝ち組トレーダーのディスコードに参加して勉強しているけど勝てない? →すぐに脱会して練習ソフトを使って反復練習&データ取りしろ! 練習ををソフトを使った反復練習&データ取りによって期待値プラスのパターン・手法を自分の手で構築すればトレードにかるわる全ての問題は解決する!! 今日これから皆さんがやることは、下記の4ステップを回して、 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ①狙うパターンを1つだけ決める ②そのパターンを練習ソフトで反復練習しまくって極める(もちろん弱点の把握や修正・改善を繰り返しながら。自分の脳内に「勝ちの形」と「負けの形」を、言語化を超えたレベルで焼き付ける) ③ある程度そのパターンをマスターできたかなぁと思ったら練習ソフトを使ってそのパターンをトレードし続けた時の年間成績を出す(=データ取りを行って自分の手法の期待値がプラスであることを数字で証明する) ④何年やっても年間プラスの成績が出るようになってからリアトレに移行する ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 勝てる期待値の高いパターン・手法を自分の手で構築しろ! そうすれば、どんなエリートサラリーマンでも到底追いつけないようなとんでもない金持ちになることができる!

100億円トレーダー@バンコク在住🇹🇭

20,527 görüntüleme • 6 ay önce

実は海外で今バズってる動画のフックはこれ。 ❶CHANGING STYLE 「〇〇から✕✕に変わった」パターン これはビフォーアフター型。人は感情で動くんだよね。 「コンテンツ販売はじめてこうなった」「TOEIC何点から何点に変わった」みたいな、“変化”が見える構成が刺さる。 AIにいくつか例を読み込ませて「自分のジャンルならどう言い換えるか?」を出力させるのもおすすめ。 ❷EXPERIMENT STYLE 「〇〇を1週間毎日やってみたらこうなった」パターン 検証型コンテンツの王道。 「Xポストを1週間AIで作ったらこうなった」みたいなやつ。 “リアルタイムでの変化”に人は興味を示すのでオススメ。 ❸IF YOUR AGE X STYLE 「もし〇〇歳だったら」パターン これは対象を限定することで“刺さり度”が爆上がりする構成。 「20代のあなたへ」「月100万の壁を超えられない人へ」 「年商1億超えたらやるべき5つの施策」みたいに、 “フェーズや属性”で分けて刺す。 これを使うだけで、視聴者の当事者意識が一気に上がる。 伸びる構成はジャンル問わず同じってこと。 おさるが実際に使ってきた”動画冒頭に入れるとバズる神フック50選”を「好きなフルーツ」をリプで送ります。

マーケターおさる┃グループ総年商30億┃YouTube登録者50万人┃Brainオーナー

10,506 görüntüleme • 11 ay önce

チームみらいが何者なのか、わからない人はラーメン屋さんを想像してみて。豚骨ラーメンとしょうゆラーメンの違いは、においも色も味もはっきりしてるよね。だから、誰でもだいたい当てられる。これはAIでいうと分かりやすい問題。パターンがあるから、まちがえにくい。 でも、「店主が今日どんな気分でトッピングを変えたか」を当てるのはむずかしい。 これはパターンがないから、当てずっぽうだとウソを言いやすい。 AIがそれっぽく答えると、これがハルシネーション(もっともらしいウソ)になる。 じゃあ、チームみらいって何がすごいの? チームみらいは、ラーメンの味の話よりも、お店の中の仕組みを直そうとしているのよ。 たとえばこんな感じ。 ✅注文がちゃんと厨房に届く ✅会計が早くなる ✅行列がスムーズに進む ✅誰がやっても同じように作れ ・ミスが起きにくい これが政治で言うと、 ✅役所の手続きがわかりやすい ✅ムダな作業を減らす ✅ルールを整理してミスを減らす ✅うまくいってるかチェックしやすくする ってこと。 参政党や日本保守党とかの人が分かりにくい理由は、ここだよ。 保守の人は、国を守る!って言葉を大事にする人が多い。 でもチームみらいは、大事なシステムを作ることで国を良くしようとしてる。 参政党支持の人に特に伝わりにくいのは、 「日本人の敵はだれだ!」 みたいなハッキリしたストーリーを求める人が多いからだよ。 チームみらいは「敵を倒す」より「システムを直す」タイプだから、移民やめろ!みたいな言葉はない。 例えば、この動画はハルネーションについてチームみらいの子が教えてくれてる。 犬と猫は、耳の形、顔の丸さ、毛の感じ、目の位置とか、見た目に特徴があるわけ💡 AIはたくさんの犬と猫の写真を見て、「この特徴が多いなら犬っぽい」「こっちは猫っぽい」って、頭の中に境界線を作る🥰 ざっくり言うと、ここから右は犬、左は猫みたいな線を引くイメージ。本当はもっと複雑だけど、考え方はこれ。 次にLLM(文章を作るAI)も似たことをする。 たとえば「おはようございます」と「おはようございますねごじゃ」って言葉。 後者は明らかに変だよね。 文字の並びが変だから、AIは「これはミスっぽい」と判断できる。 これもパターンがあるからね。正しい日本語はたくさん例があるし、間違い方にもよくある形があるから、線が引ける。 でも、問題は「○○さんの誕生日は何月何日?」みたいな質問なの。 誕生日ってさ、人によってバラバラで、文章の形が同じでも中身(1月2日とか3月4日とか)がランダムっぽいじゃん? つまり「この人の文章にはこういう特徴があるから、この誕生日だ!」みたいなパターンがほとんどない。 超有名人なら、ネットに何回も出てくるからAIも覚えやすい。でも有名じゃない人だと、誕生日の情報がそもそも少ない。だからAIは確かめようがない。 ここでAIは困る。 ✅パターンがない ✅情報も少ない → でもAIは「それっぽく答える」のが得意 だから、適当に「3月3日です」みたいに言ってしまうことがある。 これがハルシネーション(もっともらしいウソ)。 犬と猫やスペルミスは、特徴がはっきりしていてパターンがあるからAIは強い。 でも誕生日みたいに、パターンがなくて情報も少ないものは、AIは当てずっぽうになりやすい。 だから、それっぽいウソが出やすいんだよ😊 これあたしは面白いって思うし、もっとこの人の話聞きたいって思うよ。 参政党が「ラーメンは魂だ!」って言うなら、チームみらいは「注文が間違えないシステム作ったよ。これなら慣れてない人でも、注文間違えないよ」って言う感じ。システムの導入で、どんどん無駄を省いてより儲けたい人は、魂よりシステムを選ぶ。 これ、めちゃくちゃ大事。システムが強いと国がこわれにくくなるから。

クレア

298,948 görüntüleme • 4 ay önce

かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

Tsubame

19,427 görüntüleme • 9 ay önce

女性は、KFCにチキンを買いに来た人の車に立ちはだかり、 「ここは鶏殺戮場よ!あなたは殺人に加担してるの」「ビーガン協会に通報するわ!」と真顔で述べた。 ごめんなさい。 え?何? Uターンして戻ってくれませんか?すみません。戻ってくれませんか? 何のこと? ここは「チキン殺戮場」なの。 えっと、僕はただ食べ物を買おうとしてるだけですが。 それは食べ物じゃないわ。それは死体よ。 死体? 違うよ、フライドチキンだよ。 今あなたは殺人に加担してるの。 殺人なんてしてないよ。僕はただ、自分の腹を満たしてるだけだよ。 (女性はナンバーを撮影する) 何してるの? ビーガン協会にあなたを通報してるの。 はぁ?ちょっと意味が分かりませんけど。 あなた、ニワトリのこと分かってないでしょ? いや、個人的にニワトリを知ってるわけじゃないけど。 もし知ってたら、そんなもの食べないはず。 どういう意味? 昔、ニワトリを飼ってたの。「ガートルード」って名前の。 そうなの? そうよ。あの子がきっかけでビーガンになったの。農場で育ったの。ペットのニワトリを飼ってた。 農場育ちなんですか? そう。あなたはペットを愛したことある?血だらけの愛を? は?いや、ちょっと何言ってるか…。 ほら、それが問題なのよ! 何が? あなた、ニワトリと向き合ったことがないでしょ?ニワトリを知りもしない。ペットはいるの? 犬。 そうでしょ。犬を食べる? いや、犬は普通食べないでしょ。 でも食べようと思えば食べられるのよ。 でも「KFD(ケンタッキー・フライド・ドッグ)」なんてないじゃない。ありがたいことにね。 でもガートルードは犬みたいな存在だったの。 なるほど…。 もういい?僕はただ注文したいだけなんです。帰って、自分の鶏の数でも数えてください。僕は食べますんで。 殺人よ。 殺人? もしこれが犬だったら、何が違うの? うーん、後ろに車が並んでるって違いかな。 それが違い? 僕はもう注文しに行きますね。 ええ、好きにすれば。でも自分が何を食べてるかはちゃんと分かっておきなさい。

TotalNewsWorld

2,560,681 görüntüleme • 7 ay önce

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。 ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。 では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。 その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。 多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

Tsubame

53,695 görüntüleme • 6 ay önce