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Ana Sayfaya Dön

Google Earthとかで見れるようなモデルをストリームできるAPIが出たので、早速Unreal Engineで動かしてみた。 これは強すぎる... #GoogleIO #Cesium #3DTiles #UnrealEngien

972,216 görüntüleme • 3 yıl önce •via X (Twitter)

10 Yorum

なかむらた Nakamurata profil fotoğrafı
なかむらた Nakamurata3 yıl önce

後半の車の運転楽ちい

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なかむらた Nakamurata3 yıl önce

ドキュメント

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ポルシモ3 yıl önce

もう少し画質が良ければ、 地球1/1スケールのGTAじゃん!

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紫苑3 yıl önce

これはもしや地球上どこでもある程度の3Dモデルができるってことか

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Kurazia3 yıl önce

これAIに荒いテクスチャをそれっぽくしてもらったら完璧なのでは...?

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HAL9003 yıl önce

Google Earth VRと同じことが、Unreal Engineで動かせるようになりましたか、車くらいだとマップの粗が目立つけど、ゲームの遠景やフライト系ゲームなら使えそうですね。

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Chris | Makes Films 🚀3 yıl önce

@jimmygunawanapp we need an FPV drone simulator that uses the data 😂

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Mobile M0dule3 yıl önce

Someone call #google because this is the direction I want AR to go in. OPEN framework for everything to anchor their VR stuff in. I want to use my goggles in the city, watching VR jets fly over, VR cars race past me and see real and virtual people share the sidewalk.

鰻狗 profil fotoğrafı
鰻狗3 yıl önce

この3Dデータとストリートビューを上手い事フォトグラメトリに落とし込めたら、完全に仮想地球の完成ですね。

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ハリハリ-3 yıl önce

aiで画像を補正させればもう完全な街

Benzer Videolar

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 • 10 ay önce

今までに大事なモノを いくつ失しただろう 気づかない内に誰かを 何度傷つけただろう 人は生まれた時から 罪をくり返す運命だとしたら 僕の過ちも 同じようにくり返すのですか? この苦しみも・・・ 過去はいつか消えますか? 僕は強くなれますか? 時に泣いてもいいですか? 君との出会いが 僕を変えたよ 僕のささやかな勇気は 誰を救えただろう 戻れない時間の中で 何を信じてこれたろう 人は愛を知る事で 救われるか弱き者だとしたら 僕が今君を 愛する事も許されますか? この喜びも・・・ また夢を見ていいですか? 歩き出してもいいですか? 少し泣いてもいいですか? 瞳を閉じ 生きている意味を感じるよ 君を愛すと誓ったから 君と生きると誓ったから 君を守ると誓ったから 僕の中にあるすべてをかけて・・・ 儚き命が・・・哀しき時代が・・・ 君の涙を去らわないように せめて僕が救えるなら 少し強くなれるだろう 君の幸せだけのために・・・ 穏やかな風の声と 優しい緑の色と 強い太陽の下で 君がくれた強さで歩いていけるよ 君を愛すと誓ったから 君と生きると誓ったから 君を守ると誓ったから 僕の中にあるすべてをかけて・・・ #TeamABC #AcidBlackCherry #yasu

Acid Black Cherryの歌詞&動画

52,890 görüntüleme • 1 yıl önce

振り返ってみれば、やはりo1がターニングポイントだった。人間を模倣するだけの知性が、自分なりの推論を展開し始めた。まだ未熟でも、そこにあったのは模倣ではなく「内在的な思考」。AGIへの道が、静かに、しかし決定的に切り拓かれた瞬間だった。 「今の状況はどうでしょうか? まず、今後数年間の進歩の傾きについてどう考えていますか?これまではかなり急勾配でしたが、この傾きは今後も続くと思いますか? 加速するでしょうか、それとも減速するでしょうか?」 ヤクブ・パチョキ(OpenAI研究者)「ここ2年ほど、私たちの大きな焦点は『推論パラダイム』に到達することにありました」 「そのパラダイムとはどういう意味ですか?」 パチョキ「私たちは、これらの事前学習モデルをスケーリングすることに取り組んできました。その結果、GPT-4のような、非常に知識豊富なモデルができました。これらがChatGPTの基盤となっています。そして、このような知性と知識を備えたモデルに何かを考えるように依頼するとき、思考の連鎖(chain of thought)を言語化することが非常に有益になります」 「思考の連鎖というのは、思考を表現する一つのかたち、ということですね」 パチョキ「そうです。ただし、ここで重要なのは、それが『モデル自身の思考』ではなかったということです。たとえば、GPT-4のベースモデルや、ある程度はChatGPTに『数学の問題を解かせる』とします。これは非常に自然な例ですが、彼らは基本的に『人間ならこの問題をどう解くか』を模倣して答えているのです。なぜなら、彼らは『人間ならどう答えるか』を予測するように訓練されているからです。それは一見思考のように見えますし、ある意味では思考です。しかし、それは彼ら自身の思考ではありません。私たち人間が何かを考えるときとはまったく異なるのです。私たちは、どうすれば彼らに自分自身の思考方法を持たせられるかを目指して研究を進めてきました」 「それはバグのせいで難しかったのですか?」 パチョキ「はい、たくさんのバグ修正が必要でした。そして、OpenAI内の数名の研究者による洞察があり、最終的に、モデルが実際に自分自身の思考方法を持ち始めたのを確認できたのです。それらは今でも英語で表現され、私たちが読める形ではありますが、スタート地点とは明らかに異なるものでした。それは私たちにとって大きな瞬間でした。 そして、それ以降、私たちはo1-previewや最近ではo3といったものを公開してきました。こうしたモデルが有用な体験となるよう、着実に進歩していると考えています。ただし、目指す地点からはまだ遠いとも感じています。今後数年で進歩のスピードはさらに加速すると私は予測しています」

Tsubame

15,030 görüntüleme • 10 ay önce

座って作業していると、 いつの間にか足元で靴紐がほどけている。 見下ろすと、犯人はあーちゃん。 ハシボソガラスだ。 一見すると「イタズラ」に見えるこの行動。 けれど、動物行動学の視点で見ると、ここで起きているのは悪ふざけではありません。 ハシボソガラスが向けている関心は、物そのものではなく、 それによって何が起きるか。 靴を突いたら反応はどう変わるか。 靴紐を引いたら状況は変化するか。 ほどけたあと、人は何をするのか。 これは感情の発散ではなく、 因果関係を確かめるための検証行動に近い。 注目すべきはタイミングです。 立っているときではなく、 こちらが座って動きの少ない状態のときに限って近づいてくる。 逃げない。 追い払わない。 反応が急に変わらない。 そうした条件がそろった、 安全で再現性のある状況だと理解しているからです。 靴紐は、 動く。形が変わる。力加減で結果が変わる。 ハシボソガラスにとって、因果を試すには最適な“教材”。 ほどけたあと、もう一度引くのか。 少し距離を取って様子を見るのか。 そこに目的達成はありません。 あるのは、結果の違いを確かめる過程だけ。 この行動が成立していること自体が、関係性を示しています。 近づける。触れられる。試せる。 それは警戒心が消えたからではなく、 相手の反応を予測できる存在だと理解しているということ。 あーちゃんの靴紐行動は、甘えでも悪さでもない。 「この世界は、どう動くのか」 それを確かめ続ける、静かで知的な行動。 ハシボソガラスらしい、 慎重で合理的な“遊び方”です。 ※この文章は、行動を美談や感情で断定するものではありません。 観察された行動と、そこから読み取れる行動学的背景の記録です。

SCIENCE FACTORY ltd.

564,574 görüntüleme • 6 ay önce