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【βリリースのお知らせ】データ解析のための、Jupyter + Figmaのようなツールを友人と作ってます！・Pythonをフローチャートのようにブラウザ内で実行・AIと一緒に書けるから文法暗記いらず・解析プロセスが視覚的に残る Google Colab/RStudioに疲弊してるリサーチャー・開発者集まれ！！（続く）

ritar

3,373 subscribers

308,746 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

9 条评论

ritar 的头像

ritar1 年前

まだ検証中なので、数を絞って招待している段階です。ご興味ある方は↓からメールアドレスを登録していただくか、DM/リプライで自分にお知らせください！

シエロ的头像

シエロ1 年前

🔥🔥🔥

Tak @jinbaflow 生成AI自動化最強ワークフロー・エージェント作成ツールを作りたい的头像

Tak @jinbaflow 生成AI自動化最強ワークフロー・エージェント作成ツールを作りたい1 年前

もしかしてYCombinator出していますか？僕ら3ヶ月前にGARRYと話したので、もしyesでインタビュー入ってたら少し経験を共有できます。DMください！杞憂でしたらご放念ください

ritar 的头像

ritar1 年前

おお、そうなのですね！jinbaflowも他の方から教えていただいて気になっていたところなので、ぜひお話できますと幸いです。DMいたしますね！

ritar 的头像

ritar1 年前

w/ @akihiro_kiuchi & @shiero_

yan5xu 的头像

yan5xu1 年前

cool！！！

ritar 的头像

ritar1 年前

Thank you so much✨

タマノフ3298 的头像

タマノフ32981 年前

RStudio に癒やしてもらっている自分ですが、素晴らしいと思います！

ritar 的头像

ritar1 年前

R憎いのわかる……🥲ありがとう！

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応力解析に基づく、インフィル最適化ソフトウェア #Strecs3D のver2.0.0をリリースしました！解析に基づいて、力のかかる部分にのみ密なインフィルを生成するためのソフトウェアです ver2からは応力解析もこのソフトで実行できるように！から無料でダウンロード可能です！なお、使い方はこちらで詳しく解説しています！ GitHub:

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タム/ Taniguchi Tomohiro

58,160 次观看 • 7 个月前

堂々と名乗って、毅然とした態度で対峙しておられました。震源地にいるのは知事です知事にしかこの状況を変えられない、なのにこの状況を問題に思っているようにも、変えようと思っているようにも見えません。いつまでこんなことが続くのか、続けるのかと私は思っています。 #池畑記者に連帯します

堂々と名乗って、毅然とした態度で対峙しておられました。震源地にいるのは知事です知事にしかこの状況を変えられない、なのにこの状況を問題に思っているようにも、変えようと思っているようにも見えません。いつまでこんなことが続くのか、続けるのかと私は思っています。 #池畑記者に連帯します

RyuRyu🍉

67,800 次观看 • 1 年前

ノーベル賞受賞者に言わせれば、ほとんどの公開論文はそれほど優れていない。だから、それらをそのまま学習したAIがデータの信頼性を見抜くことができなければ、ゴミのような出力になる。知識の量が爆発する時代には、知識の品質を見極める能力こそが、科学の速度を決めるのだ。トーマス・スードホフ「私が見る限り、AIの問題の一つは、その手法そのもの、あえて手法と呼ぶならその内在的なアプローチに問題があるということではありません。問題があるのは、その応用です。理由はデータにあります。科学において、データは豊富にあります。しかし通常、それらは標準化されていません。統一された形式で提示されていないのです。たとえば、非常に質の異なる論文を掲載する科学雑誌が何千、何万とあります。その多くは、あまり質が高くありません。いま私たちがしているように、AIを使ってそれらの公開論文に入り込み、そこから知識を抽出しようとすると、最終的にゴミのようなものが出てきます。なぜなら、ほとんどの論文はそれほど優れていないからです。ですから、私にとって科学におけるAIのムーンショットとは、単にデータを使える能力だけではなく、データの品質を判断する方法を持てるようになることです」

ノーベル賞受賞者に言わせれば、ほとんどの公開論文はそれほど優れていない。だから、それらをそのまま学習したAIがデータの信頼性を見抜くことができなければ、ゴミのような出力になる。知識の量が爆発する時代には、知識の品質を見極める能力こそが、科学の速度を決めるのだ。トーマス・スードホフ「私が見る限り、AIの問題の一つは、その手法そのもの、あえて手法と呼ぶならその内在的なアプローチに問題があるということではありません。問題があるのは、その応用です。理由はデータにあります。科学において、データは豊富にあります。しかし通常、それらは標準化されていません。統一された形式で提示されていないのです。たとえば、非常に質の異なる論文を掲載する科学雑誌が何千、何万とあります。その多くは、あまり質が高くありません。いま私たちがしているように、AIを使ってそれらの公開論文に入り込み、そこから知識を抽出しようとすると、最終的にゴミのようなものが出てきます。なぜなら、ほとんどの論文はそれほど優れていないからです。ですから、私にとって科学におけるAIのムーンショットとは、単にデータを使える能力だけではなく、データの品質を判断する方法を持てるようになることです」

Tsubame

147,132 次观看 • 3 个月前

CDJにまた出られるように精進します！この景色がずっと忘れられなくて続けてこれてるので、このでっかいステージでおジャ魔女をまたしたい！！！

CDJにまた出られるように精進します！この景色がずっと忘れられなくて続けてこれてるので、このでっかいステージでおジャ魔女をまたしたい！！！

火寺バジル🐾

46,610 次观看 • 9 个月前

OpenAIのモデルから攻撃を受けたHugging Faceが当日実際にどのように攻撃を受けたか、AIによるサイバー攻撃の進行を、実際にAIの使ったコマンド等を交えながら視覚化したサイトが公開されているのですが、これはAI・サイバーセキュリティ関係者にとってかなり面白いコンテンツだと思います。

OpenAIのモデルから攻撃を受けたHugging Faceが当日実際にどのように攻撃を受けたか、AIによるサイバー攻撃の進行を、実際にAIの使ったコマンド等を交えながら視覚化したサイトが公開されているのですが、これはAI・サイバーセキュリティ関係者にとってかなり面白いコンテンツだと思います。

今井翔太 / Shota Imai

86,352 次观看 • 2 个月前

【大事なお知らせ】広めてくださると幸いです。イスラエルの空爆下にいるガザの友人たちによるプロジェクトは、今この瞬間も、物資・食料を人々に届け続けています。今後もより相互的にイスラエルの占領を溶かしていくような方法を共に考えていけたらと思います。平和の前に占領からの解放を。

【大事なお知らせ】広めてくださると幸いです。イスラエルの空爆下にいるガザの友人たちによるプロジェクトは、今この瞬間も、物資・食料を人々に届け続けています。今後もより相互的にイスラエルの占領を溶かしていくような方法を共に考えていけたらと思います。平和の前に占領からの解放を。

新土　2023.10.119

48,949 次观看 • 4 个月前

うわぁぁ!!Googleさんがまたやってくれました。とにかく作るのが楽しくなるツール！それがStitch（スティッチ）。 Stitchというキーワードから南国フルーツのドリンクを販売してるECサイトを作ってみました。 1 指示する 2 修正する（日本語に）お、終わった… え？2STEPしか書くことなかったんだけどｗ（Figmaからもインポートできるボタンがあります） ※リロ＆ステッィチのキャラクターは実際のLPには使えません！あくまでサンプルとして見て頂ければ！指示したプロンプトはコメント欄に貼っておくのでぜひこのまま使ってやってみて！もしよかったらお礼のかわりにいいねとリポストをポチッとしてから使ってくれるとうれしいです！！

うわぁぁ!!Googleさんがまたやってくれました。とにかく作るのが楽しくなるツール！それがStitch（スティッチ）。 Stitchというキーワードから南国フルーツのドリンクを販売してるECサイトを作ってみました。 1 指示する 2 修正する（日本語に）お、終わった… え？2STEPしか書くことなかったんだけどｗ（Figmaからもインポートできるボタンがあります） ※リロ＆ステッィチのキャラクターは実際のLPには使えません！あくまでサンプルとして見て頂ければ！指示したプロンプトはコメント欄に貼っておくのでぜひこのまま使ってやってみて！もしよかったらお礼のかわりにいいねとリポストをポチッとしてから使ってくれるとうれしいです！！

まと｜AI×デザイン部

98,552 次观看 • 7 个月前

内科専門医試験対策でのankiの使い方のイメージが湧きにくいというコメントをいただきましたので、デモ動画です！自分が例えばクエバンを解いてて「肺癌のEGFR阻害薬を覚えよう」と思った場合の例です。手順としては①問題を解いて、「これはクエバン回してるだけじゃ覚えらないぞ」というものに出会う②解説を読んで、答えをコピペして参考になる表のスクショを取る③ankiに問題文を打ち込み、答えとスクショを貼り付ける。これだけなので、１カード1分くらいで作れて、電車や診療の合間の細かい時間で難関な暗記事項を繰り返し確認できます！めちゃおすすめです！もちろんクエバン解いてれば自然に覚える賢い人には不要なツールかと思います😌 全ての知識を書き込むツールではなく、あくまで覚えるのが大変なところを集中して繰り返し確認するためのツールと思ってます

内科専門医試験対策でのankiの使い方のイメージが湧きにくいというコメントをいただきましたので、デモ動画です！自分が例えばクエバンを解いてて「肺癌のEGFR阻害薬を覚えよう」と思った場合の例です。手順としては①問題を解いて、「これはクエバン回してるだけじゃ覚えらないぞ」というものに出会う②解説を読んで、答えをコピペして参考になる表のスクショを取る③ankiに問題文を打ち込み、答えとスクショを貼り付ける。これだけなので、１カード1分くらいで作れて、電車や診療の合間の細かい時間で難関な暗記事項を繰り返し確認できます！めちゃおすすめです！もちろんクエバン解いてれば自然に覚える賢い人には不要なツールかと思います😌 全ての知識を書き込むツールではなく、あくまで覚えるのが大変なところを集中して繰り返し確認するためのツールと思ってます

わん(joslerの犬)

57,094 次观看 • 4 个月前

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

Tsubame

13,765 次观看 • 3 个月前

今回の動画では、レッスンでよく行っている「インパクトを経てリリースに至る動作」を、理解しやすくするための例えとして、この動作を用いています。ダーツにおいても、「インパクトを経てリリースが行われる」という流れで動作は成立しています。ダーツは投擲競技であるため、「ただ手を離す（リリースする）」だけの動作だと捉えられがちですが、実際にはその直前にインパクト（力を伝える動作）が存在しています。このインパクトによってダーツに推進力と方向性が与えられ、その結果として自然に指から離れるのがリリースです。

今回の動画では、レッスンでよく行っている「インパクトを経てリリースに至る動作」を、理解しやすくするための例えとして、この動作を用いています。ダーツにおいても、「インパクトを経てリリースが行われる」という流れで動作は成立しています。ダーツは投擲競技であるため、「ただ手を離す（リリースする）」だけの動作だと捉えられがちですが、実際にはその直前にインパクト（力を伝える動作）が存在しています。このインパクトによってダーツに推進力と方向性が与えられ、その結果として自然に指から離れるのがリリースです。

野村まさし / DPL大阪ダーツ講師＋DPLスポーツ鍼灸院院長

17,112 次观看 • 5 个月前

あれ？俺いまガードしてたよね？ロマチェンコのガード外しロマチェンコはよく試合中に相手のガードをはたき落とす。本人があまりに鮮やかにやるから簡単そうに見えるけどこれは普通に難しい。簡単なことではない。ただ原理を理解できれば誰もがガード外しをできる可能性がある。まずこれをやるには一つ理解しないといけないことがある。それは相手のガードには必ず力の入る方向があるということ。ボクサーはパンチがくるからガードをしたり、避けたりするわけではない。手が動いたり、肩や肘が動くのに反応してパンチを避けたりしている。例えばこの場合、まずロマチェンコは連打を中央に打つ。そうすることでまずガードは真ん中に集中する。そしてそこから左手をあげている。そうすることで、相手の左手は内側に向かって力を加える。それを左手で上から下に落としているように見えるが、実際は少し右から左に向かって力を加えている。だからガードがズレる。そして2回目も同じように右手を挙げて、外から内に向かって力を加えている。このようにまず連打で内側にパンチがくることを意識させて、そこから相手のガードがどういう動きをするのかを予測、というかエサを巻いて、そう動くようにしておけば相手の動きを誘導できる。逆にフックを打って外に動くようにエサを巻いておけば、この逆で内から外に力を加えてやれば、相手のガードを外にずらすことができる。力の流れを意識せずにこれをやってもまず確実に失敗する。逆に力の流れを把握していれば、成功する確率は高い。エサを巻いて力の流れをコントロールしろ。

あれ？俺いまガードしてたよね？ロマチェンコのガード外しロマチェンコはよく試合中に相手のガードをはたき落とす。本人があまりに鮮やかにやるから簡単そうに見えるけどこれは普通に難しい。簡単なことではない。ただ原理を理解できれば誰もがガード外しをできる可能性がある。まずこれをやるには一つ理解しないといけないことがある。それは相手のガードには必ず力の入る方向があるということ。ボクサーはパンチがくるからガードをしたり、避けたりするわけではない。手が動いたり、肩や肘が動くのに反応してパンチを避けたりしている。例えばこの場合、まずロマチェンコは連打を中央に打つ。そうすることでまずガードは真ん中に集中する。そしてそこから左手をあげている。そうすることで、相手の左手は内側に向かって力を加える。それを左手で上から下に落としているように見えるが、実際は少し右から左に向かって力を加えている。だからガードがズレる。そして2回目も同じように右手を挙げて、外から内に向かって力を加えている。このようにまず連打で内側にパンチがくることを意識させて、そこから相手のガードがどういう動きをするのかを予測、というかエサを巻いて、そう動くようにしておけば相手の動きを誘導できる。逆にフックを打って外に動くようにエサを巻いておけば、この逆で内から外に力を加えてやれば、相手のガードを外にずらすことができる。力の流れを意識せずにこれをやってもまず確実に失敗する。逆に力の流れを把握していれば、成功する確率は高い。エサを巻いて力の流れをコントロールしろ。

ボクシングアカデミー　ツネ

543,895 次观看 • 1 年前

選手の認知力を高めるためのトレーニングを行う際に、多くの指導者が【認知＝ただ首振り動作をすること】だと誤って理解してトレーニングの設計をしてしまいます。そもそも認知の定義とは情報収集を行い、得た情報の中から【分析】を行い適切な情報を【選択】し、プレーの【決断】を行うまでの一連の流れを指すと考えています。つまり首振り動作はファーストステップに過ぎません。また、動画のようなトレーニングに関しては小学生低学年においては”見る”といった習慣を持たせるといった意味では活用可能ですが、学年が上がるにつれて実際の試合における認知力を身につけさせたいのであれば、選手が見る対象はやはり実際の試合環境に近いもの、つまり味方や相手の設定・プレーの方向性・多方向からのボールの動きなど、彼らが試合において巡り合う情報のセッティングが重要となります。

選手の認知力を高めるためのトレーニングを行う際に、多くの指導者が【認知＝ただ首振り動作をすること】だと誤って理解してトレーニングの設計をしてしまいます。そもそも認知の定義とは情報収集を行い、得た情報の中から【分析】を行い適切な情報を【選択】し、プレーの【決断】を行うまでの一連の流れを指すと考えています。つまり首振り動作はファーストステップに過ぎません。また、動画のようなトレーニングに関しては小学生低学年においては”見る”といった習慣を持たせるといった意味では活用可能ですが、学年が上がるにつれて実際の試合における認知力を身につけさせたいのであれば、選手が見る対象はやはり実際の試合環境に近いもの、つまり味方や相手の設定・プレーの方向性・多方向からのボールの動きなど、彼らが試合において巡り合う情報のセッティングが重要となります。

Jun Takada / 高田純

15,860 次观看 • 2 个月前

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 次观看 • 5 个月前