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ライアン・ガルシアのもとでトレーニングを積む三浦孝太。とにかく人脈が最強すぎる。彼に密着するだけでセレブなドキュメンタリーができそうだよ。

311,866 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

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「トレーニングの量と質どちらが大事か?」と聞かれることがあります。でも両方大事だしそれぞれは別の要素なので比べることが出来ません。 ただ一つ言えるのは、、、「量をやり込まないとトレーニングはなかなか上手くはならない」ということです。全てのやり方に答えはあって、それを適時教えてくれる達人が近くにいるのなら量をやり込む期間を大幅に短縮出来るでしょう。知識を増やすことで近道を見つけることも出来るでしょう。でもですね、それでも量は必要なんです。言語化しにくい沢山のことを量をこなすことで学べるからです。 量を超やり込んで、トレーニングの極意を掴み「トレーニングの達人」になれば少量でも筋肉に効かせ尽くすことが出来るようになり、トレーニング量が減っていくフェーズが起きるのはあり得るでしょう。でもほとんどはそうではないので真剣に発達させたいなら量は必要です。1〜2セットで発達するのはそのセットで超絶追い込むか、伸びしろが大きい初心者か、どんなしょうもないトレーニングでもホルモンを高めてるおかげで勝手に発達する薬ユーザーだけです。 現状のトレーニングでもどんどん発達してるのなら特に今のやり方を変える必要はないです。しかし発達が止まっていると感じるなら何かを変えないといけないし、それは量と質を増やすことでしょうが、質を高めるためにも量を増やすのがまずは早いかもですね。沢山やることでわかることも沢山ある、そういうことです😀(この文章全体はボディメイク的にガッツリ筋肉を増やしてゴリゴリになりたい方向けです)

ヒサーノ@筋肉の人

218,906 次观看 • 2 年前

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

185,431 次观看 • 9 个月前

【絶体絶命の楽器編成】 たまに、ドラム・ピアノ・フロントという、いわゆる“ベースレス”の編成でライブをやらされることがあります。 ドラムがいるにもかかわらずベースがいない。この編成はピアニストにとって最も厄介な状況の一つかもしれません。 多くのアマチュアのピアニストは、ベーシストがいないと分かった瞬間、左手でウォーキングをしてしまったりします。 しかし、音楽は必ずしも理屈で解決すべきものではありません。 やることは、実は極めてシンプルです。 三人全員が、抜群にスイングし、良い音で演奏すること。 それだけです。それだけで音楽は成立します。 もう一度言います。 良い音で、三人が同時に演奏する。ただそれだけ。 この動画を観てください。 無理に相手に合わせようとしていますか? 過剰に「化学反応」を起こそうとしているでしょうか? ただ相手の音を聴きながら、良い音で演奏しているだけです。 理論的にも、特別に難しいことは何一つやっていません。 ただし、ここに至るまでには時間がかかります。良い音でスイングして演奏できるようになれるように、一生かけて勉強します。どんなに才能がある人でも最低20年はかかるでしょう。 結局のところ、自分の演奏に一切の嘘がなくなるレベルまで到達しなければ、こうした「シンプルなこと」はできないのです。これはその事実を如実に示している一例です【完】

天才ピアニストゆうこりん❤️ 4/22 中目黒 楽屋 🎹 Yuking of Swing🔥

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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間+AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ?』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 次观看 • 8 个月前