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すべての人に、究極の爽快感を。 『ソニック × シャドウ ジェネレーションズ』 ゲームプレイTIPS その2🎮 時を止める技「カオスコントロール」⏱️ 発動に必要なゲージは敵を5体倒すとMAXに! 技の発動と同時にブーストゲージも全回復!💪 ちなみに、カオスコントロール発動時に高速移動が可能となる「光の道」は思わぬところで見つかることも…?

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。 サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。 それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」 ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」 アルトマン「そう思います」

Tsubame

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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

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発注者側も発注される側も、動画チェック本当に出来ていますか? みなさん5分ください。冒頭の5分だけこのポストについてる動画を見てください。世界が変わります。 それはプラットフォームを理解しているものが出来れば可能性は10倍20倍、いや100倍にもなる。 皆さんの会社でもYouTubeを始めとした各種SNSで動画を作る機会が増えたんじゃないでしょうか。 発注者側も発注される側も、動画チェックで何をみるべきなんでしょう。 面白いものを見るべき? ネガティブチェック、つまり誤字脱字を中心に見ていますか? それともプラットフォームの特性をいかした動画になっているのかをチェックしていますか? そもそも動画をプレビューしていますか? 動画はテキストでここを直してくださいでは本来目指すべき動画ブラッシュアップの1割くらいしか出来ません。 編集者と同じ素材を見て、どこを目指す動画なのか。 会社経営とまったく一緒でこの動画のビジョンにみんながアンカーを打って走っていくべきなのです。 その中には、面白い・ネガ・プラットフォーム特性すべてを包括した特別な空間が広がっているべきなのです。 映像はクリエイティブの総合格闘技なのです。 オンラインやテキストでは限界あり、クリエイティブのリングの中に立つものそしてセコンドに付く人間までしかわからない空気があるのです。 それは自分よがりなコンテンツを作ることとは全く別で、格闘技と一緒でリングの外には何千・何万もの視聴者が期待をしてみているんです。 動画というものを扱うにあたって思考を回し切れていますか皆さん。 ボクはまだまだ映像業界では雑魚ですが、一コマの重みを体現すべく今日も動画に向き合っています。 そして最後に、YouTubeってサイコー 押忍

WBD_関口ケント🔥逆襲のTVMAN🦆

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