Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

スペシャル延長について 要約するとスペシャル終了間際にスピンをするとその時間分加速が延長されるというテクニック ヘンシンで使うとデメリットを踏み倒すことが出来ます

186,460 views • 8 months ago •via X (Twitter)

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

人間という機械の仕組みが解き明かされつつある。僕たちの脳は、時間・空間の情報と「誰」の情報を別モジュールで、しかも冗長化された分散表現で持ち、最後に統合して「いつ・どこで・誰と・何をした」を復元している。これはまさに、コンピューターにおけるデータの分割保存と結合そのものだ。 奥山輝大「脳の海馬の上側が時間とか空間についての記憶を持っていて、下側が友達、誰という記憶を持っています。それを組み合わせることで、『いつ、どこで、誰とどうした』みたいな僕らの毎日の記憶になっているんじゃないかと考えています。 その上で、下側に友達の記憶があるんですけれど、実際には数千とか数万、無数の細胞がありますが、仮に9つしか細胞がなかったとしましょう。そうすると、例えば3番・6番・9番でAさん、2番・3番・8番でBさん、1番・4番・7番・8番の組み合わせでCさん、みたいな感じに、1対1で対応しているんじゃなくて、細胞の組み合わせで『1人の記憶』『1つの記憶』を貯蔵している、ということを見つけました。 全部が活動する必要もないということも分かっていて、だいたい7〜8割ぐらいの細胞がそのセットの中で活動すると、その人のことを思い出せそう、というところまで分かってきています」 ——「こう見ると、本当にコンピューターと全く一緒じゃないですかと思っちゃう。すごいシンプルな記憶のメカニズムということですよね」 奥山「そうなんです」

Tsubame

45,003 views • 6 months ago

みなさん、少し考えてみてください。たとえば、クラスで遠足に行くとしますよね。遠足には、バス代やお弁当代などが必要ですよね。でも、そのお金を生徒全員から集めるには、どうしても時間がかかります。 こういうとき、先生はどうすると思いますか? 先生は「先にお金を立て替える」ことが多いですよね。そして、遠足が終わったあとで、みなさんから少しずつお金を集めて、立て替えた分を補填する。こうすればスムーズに遠足を実施することができます。 これと日本政府のお金の使い方は、とてもよく似ています。 日本政府も「税金を集めてからお金を使う」のではなく、実際には**「先にお金を作り出して支出を行い、その後に税金を集める」**という仕組みなんです。 政府は「国債」というものを発行してお金を作り出します。国債は「お金を借りる約束」のようなもので、この仕組みを使うことで、年金や医療費、防衛費など、必要な支出をまかなっているんです。その後、税金を集めることで、このお金の流れを調整する、という形になります。 この流れを知ると、「税金を集めないと支出ができない」という話が正確ではないことがわかりますよね。実は、税金というのは政府の「財源」ではなく、使いすぎたお金を調整したり、社会の格差を是正したりするための役割を持っているんです。 ですので、「日本政府が税金を集めてから支出をしている」というのはイメージにすぎず、現実とは違うんですよ。 それをゴミメディアと共謀しわかりにくくする。悪のメディアと悪の財務省。

トッポ

112,440 views • 1 year ago

#時間の面影 東京巡回展、終幕しました。おかげさまで約4000名を超えるお客様にお越しいただきました。ほんとうにありがとうございます。またどこかでお会いしましょう。 - 時間は空間になり、 空間は時間になる。 時間は存在しない。 - 時 間 の 面 影 resemblance of time - はじめに、以下の媒体あるいは概念について、本展の着想の元になった考察を述べてみます。 写真 見る人に「時間」が委ねられる。時間は伸び縮みする。 動画 作る人が「時間」を意図している。時間は制御される。 時間 ある流れの何かと何かの「間(あわい)」にあるもの。そのすべての移ろい。 空間 ある場所の「空(くう)」にあるもの。そのあらゆる広がり。 - この考察は、あらゆるものごとは常に変化しながらその都度失われる、という道理を撮影という行為を通し実感することで導かれたものです。 例えば、一瞬の出来事を永遠のように感じたり、永い記憶を一瞬のように感じられることはありませんか。そして、何もないところにこそ確かな存在を見出すことも。あるようでないは、ないようで、ある。 では、時間は存在しない、とするならば? 本展はそのような思考についての実験であり、時間と空間の感覚への問いを考えていく試みでもあります。 濱田英明

濱田英明

17,212 views • 1 year ago

次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。 この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ (訳) 僕はメディカルスクールに出願(合格)していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。 どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。 臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。 僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。 ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。 これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

Nathan's supporting team JPN

45,098 views • 24 days ago

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 views • 11 months ago