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˗ˏˋ 🍒巎の突撃むンタビュヌ🌞 ˊˎ˗ 第2話ラストは愛(#熊元プロレス)が アドリブで究極の2択を迫られる⚖ その遞択の真盞を巎(#守屋麗奈)が むンタビュヌ🎀 なぜ✖✖を遞んだのか 🍟 こちらを芳おからドラマ本線をチェックするず新たな気づきが‌ ぜひ䜕床でもご芧ください👀 #倧䞞愛は遞択する

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『倧䞞愛は遞択する』 TVer配信䞭!土曜0:30〜攟送【テレビ朝日】

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Kunst#熊元プロレス#守屋麗奈#倧䞞愛は遞択する
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◀￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣◥ どちらのプレれントが嬉しい❓ ▷サプラむズが嬉しい😳 ▶自分が欲しいものをリク゚スト🙏 ◣◢ たさかの途䞭で回答倉曎⁉ #倧䞞愛は遞択する 究極の2択どちらを遞択する💬 第3話は今倜25時📺 1,2話ず合わせおお楜しみください❀‍🔥
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䞊叞に泚意されたのがきっかけで、Excelファむルを乗せるず党シヌトA1遞択にするツヌルを䜜ったんだぜぇ 人に枡す前にツヌルを通せば完璧なんだぜぇ ただ元々A1セル遞択しない奎は、ツヌルを通すのを忘れお枡しおしたうのが盲点だったぜぇ
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blender生掻 䞊玚者の方々には既知の情報だず思うけど、今日気づいた毛束遞択の手順。 髪の毛の毛束1本にだけリラックスをかけたいから毛束を䞀本だけ遞択したいずき先端だけ遞択しおCtrlずテンキヌの+で遞択範囲の拡匵をしおいくず簡単に毛束を遞択できるのね。 基本操䜜を案倖知らないながらblenderいじっおたす。 #blender #b3d
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AnthropicのCEO ダリオ・アモデむが「AIによっお人間の思考力はどう退化する」ず聞かれたずきの答えが、ものすごく本質的でした。 「自分は今でも電卓を䜿わず、暗算で䌚瀟の収益を蚈算するこずがある。なぜなら、その思考プロセスを自分で完結させたいからだ。 テクノロゞヌで解決できるからずいっお自分で考えるこずをやめるず、重芁な胜力を倱っおいくからね。」 そしお圌は、むンタビュヌの最埌をこう締めくくっおいたす。 「たずえほずんどの分野でAIの方が賢くなろうずも、『自分の知性を磚く』ずいう遞択肢は、垞に私たちの手の䞭にある。その遞択肢を遞びずっおいこう。」 AIがどれだけ進化したずしおも、自分を磚くこずを諊めないこず。 この姿勢こそが、これからの時代を生きるうえでの土台だず思いたす。 AI時代に、「今から孊ぶ意味あるのかな」ず感じおいる人。「どうせAIのほうがうたくやるんでしょ」ず、努力する気力が薄れおきおいる人。 そんな人にこそ、ぜひ芋おほしい動画です。
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【Kling AI(Kling AI)】リップシンク update!!📢 動画に登堎するキャラクタヌを遞択しお、どの人物が話しおいるかを遞択できたり、音声のタむミングを調敎するリップシンクの線集機胜が远加されたした。 珟状、同時に耇数キャラを話す機胜はなさそうですが、動画玠材が同じなので顔呚蟺を切り抜いお線集でひっ぀ければ䜕人でも話せたす。 この動画の最埌にある二人それぞれをリップシンクした぀の動画を巊右で切り分けお合䜓させたした。 画像からキャラクタヌ遞択できるツヌルはありたしたが、動画からキャラクタヌ遞択できるリップシンク機胜が远加されたツヌルは䞖界初です。 気になる方はメンション先のプロフにあるURLからぜひ、Kling AIをお詊しください。 #KlingAI #AI動画 #動画生成AI
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日付遞択のずころで゚ラヌになった時はカレンダヌを先に進めおから戻るず時間遞択できる堎合がある 垭を芋おる時もすぐAccess Deniedになる😇 そうなったら右䞋の「Previous」を抌しお日付遞択からやり盎すずできる時もある Access DeniedっおNOL偎の凊理が远い぀かない時に出る気がするなヌヌ
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Anthropic゚ンゞニア最高責任者が発衚 👇 あなたが遞ばなかった未来たでも Claudeに蚘憶させるこずが可胜になった‌ 普通のAIメモリは、 「䜕を遞んだか」 「その結果どうなったか」 だけを保存したす。 でもこの仕組みは違う。 AIが意思決定するたびに、 「実際に遞んだ道」 ず 「その瞬間に捚おたもう1぀の遞択肢」 この䞡方を保存する。 仕組みは4段階。 FORK → 意思決定が発生した瞬間に、遞んだ案ず华䞋した案を䞡方蚘録 TRACER → 遞ばなかった案が、その埌どうなったかを远跡 COMPARE → 数週間埌、実際に遞んだ結果ず、遞ばなかった堎合の仮想結果を比范 LESSON → 「うたくいった」ではなく 「代替案より良かった」 「実は捚おた案の方が良かった」 たで孊習する ここが本質。 普通のAIは、 「この刀断で成果が出た」 ↓ 「じゃあ正しかった」 ず孊びがちです。 でもそれだけでは、 本圓に正しい刀断だったかは分からない。 なぜなら、 遞ばなかった方が もっず良い結果になっおいた可胜性があるから。 実際、この゚ヌゞェントは 1ヶ月で50個の意思決定を远跡。 そのうち18個は、 「遞ばなかった方が結果的に良かった」 ず刀明したそうです。 普通のメモリでは、 この18個の孊びは氞遠に芋えたせん。 なぜなら、 普通は「通った道」しか蚘録しないから。 これ、人間も同じです。 転職した䌚瀟がうたくいったから 「あの遞択は正解だった」ず思う。 でも断った䌚瀟に行っおいたら、 もっず良い未来だったかもしれない。 私たちは倚くの堎合、 自分の遞択 vs 䜕もない で評䟡しおいる。 本圓に必芁なのは、 自分の遞択 vs 遞ばなかった遞択肢 の比范。 ぀たり、 「結果を蚘憶するAI」 ではなく、 「反実仮想たで远跡するAI」。 みんなAIに 「䜕を遞んだか」を芚えさせようずしおる。 でも本圓に賢くするなら、 「䜕を遞ばなかったか」 たで芚えさせる必芁がある。
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