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ロボ基盤モデル、進化早い Google OBたちによる基盤モデル「π0.6」 ↓は、そのモデルをベースに学習させたもの 1️⃣ フライパンを洗う 2️⃣オレンジの皮を剥く（道具で） 3️⃣扉を空けて移動 AMDハッカソンでも感じたけど上手にセットすれば、思った数倍動かせる

YUJI | AI Robotics

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

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Tsubame

15,839 views • 9 months ago

nomad sculptで作ったモデルをミクサモで動かそうとするも頭身が低すぎて反応せず、苦肉の策で手足を伸ばしたら上手くいった泣いてる

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にれ

2,674,480 views • 1 year ago

『🌸骨盤底筋トレ×ミニヨガボール🌸』 ✨今日はミニヨガボールを使った「骨盤底筋トレーニング」を紹介する！！まずはボールに座って、お尻の左右を軽く開いてみてね 💗ボールがちょうど骨盤底筋に当たる感じでOK ここからいよいよスタート‼️ 1️⃣ 前後に動く → 骨盤底筋の前後をマッサージするように動かしてみよう 2️⃣ 左右にヒップアップ → 左右の筋肉を刺激！左にお尻を上げて、次は右に。バランスよく 3️⃣ ぐるっと回して360°マッサージ → ボールを中心にくるくる回して、骨盤底筋全体をしっかりほぐす 4️⃣ 上下にポンポン弾ませる → 上下に弾ませることで、骨盤底筋の感度を高めていく⤴️ 💪この4つの動きで骨盤底筋をしっかりリラックス＆活性化！そのあとで「力を入れる感覚」の練習に進もう～ 🌸最後におすすめの動き🌸 ボールに座ってお尻を少し上げながら「キュッ」と締めて、座る時はストンと脱力。 ✨締める時は“おしっこ我慢する感じ”で！何回か繰り返して、締めた時に数秒キープすると効果倍増‼️ ⏫ぜひ試してみてね⏫ ＃骨盤底筋トレ

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15,522 views • 9 months ago

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 views • 8 months ago

実績とはまた違って、これは勝手に作って勝手に送りつけたRainBrainのガワなんだけどストリーマー用にカスタマイズしたこだわりがあるので見て聞いてほしい。・Vのガワが真正面向いてる意味をあまり感じていないので、試しに斜めで作ってみた。ゲーム系ストリーマー（実写）みたいな感じに目線を実写ベースに合わせたほうが「ああ、今コメント確認してるんだな～」ってのがわかりやすいかなって思ったんだけど、結果としてはどうなんだろう。（感想で「どうして正面向いてないの？」って言われてるところも見たのでやっぱり違和感あるのかもなぁとは思う。）私としては正面よりもむしろ画面から得られる情報が多くない？横顔も作れるし高可動域に見えて楽しかったな、というのが作ってみた感想。正面絵よりも立体を動かす難易度と手間は高くなるかなという感覚もある。・ストリーマーは配信環境が大抵2ディスプレイ思われるので、ゲーム画面を見た状態で、サブモニターにカメラをつけてゲーム画面を見た状態でキャリブレーションしてもらう。コメントはサブモニター側で見ていると思われるので、そちらを確認する時に視線がこちら側に向くようにホームポジションを設定。けっこううまくいった。・LOLをよくやっているのでマウスのカーソルとクリックが追従したらおもろいと思ったので連動して動くように。・ハイライトや影を1色にしてLive2D側で形を変形させて制御したんだけどこれも立体感が出て面白かった。これを発展させた感じのモデル作りたいなぁというのが次モデル作る時の目標。絶対こんなん売れないし、自分で作って自分で着る気にもなれないのでいきなり送りつけて使ってくれたRainBrain君に感謝。作ってて楽しかった～

実績とはまた違って、これは勝手に作って勝手に送りつけたRainBrainのガワなんだけどストリーマー用にカスタマイズしたこだわりがあるので見て聞いてほしい。・Vのガワが真正面向いてる意味をあまり感じていないので、試しに斜めで作ってみた。ゲーム系ストリーマー（実写）みたいな感じに目線を実写ベースに合わせたほうが「ああ、今コメント確認してるんだな～」ってのがわかりやすいかなって思ったんだけど、結果としてはどうなんだろう。（感想で「どうして正面向いてないの？」って言われてるところも見たのでやっぱり違和感あるのかもなぁとは思う。）私としては正面よりもむしろ画面から得られる情報が多くない？横顔も作れるし高可動域に見えて楽しかったな、というのが作ってみた感想。正面絵よりも立体を動かす難易度と手間は高くなるかなという感覚もある。・ストリーマーは配信環境が大抵2ディスプレイ思われるので、ゲーム画面を見た状態で、サブモニターにカメラをつけてゲーム画面を見た状態でキャリブレーションしてもらう。コメントはサブモニター側で見ていると思われるので、そちらを確認する時に視線がこちら側に向くようにホームポジションを設定。けっこううまくいった。・LOLをよくやっているのでマウスのカーソルとクリックが追従したらおもろいと思ったので連動して動くように。・ハイライトや影を1色にしてLive2D側で形を変形させて制御したんだけどこれも立体感が出て面白かった。これを発展させた感じのモデル作りたいなぁというのが次モデル作る時の目標。絶対こんなん売れないし、自分で作って自分で着る気にもなれないのでいきなり送りつけて使ってくれたRainBrain君に感謝。作ってて楽しかった～

津留崎優🌸ファ美肉１８巻発売！

26,637 views • 1 year ago

【New】フォント基礎を徹底解説！デザインをする上でフォント選びって大切ですよね。だけど、なんとなく選んでいたり、そもそもフォントについて基礎をよく分かっていなかったりしませんか？今回の動画では、そんなフォントについての基礎を解説します。 ▼動画はこちら

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株式会社LIG 公式アカウント

31,548 views • 10 months ago

この度、新手法「TAID」を用いて学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」を公開しました。私たちは、大規模言語モデル（LLM）の知識を効率的に小規模モデルへ転移させる新しい知識蒸留手法「TAID (Temporally Adaptive Interpolated Distillation)」を開発しました。この手法では、小規模モデルの学習進度に合わせて大規模モデルの知識を転移させることで、効果的な知識転移を実現します。この研究は機械学習分野の国際会議ICLR 2025に採択されました。論文: GitHub: そして、TAIDを用いて32BパラメータのLLMから約1/20の大きさの1.5Bパラメータの小規模言語モデルへ知識転移を行い、同規模のモデルの中で最高性能となる日本語モデル「TinySwallow-1.5B」を作り出すことに成功しました。小規模サイズである「TinySwallow-1.5B」は、外部APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結したチャットが可能です。下記のウェブアプリのリンクから、ブラウザ上で動作するチャットアプリをお試しいただけます。デモ: GitHub: モデル:

この度、新手法「TAID」を用いて学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」を公開しました。私たちは、大規模言語モデル（LLM）の知識を効率的に小規模モデルへ転移させる新しい知識蒸留手法「TAID (Temporally Adaptive Interpolated Distillation)」を開発しました。この手法では、小規模モデルの学習進度に合わせて大規模モデルの知識を転移させることで、効果的な知識転移を実現します。この研究は機械学習分野の国際会議ICLR 2025に採択されました。論文: GitHub: そして、TAIDを用いて32BパラメータのLLMから約1/20の大きさの1.5Bパラメータの小規模言語モデルへ知識転移を行い、同規模のモデルの中で最高性能となる日本語モデル「TinySwallow-1.5B」を作り出すことに成功しました。小規模サイズである「TinySwallow-1.5B」は、外部APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結したチャットが可能です。下記のウェブアプリのリンクから、ブラウザ上で動作するチャットアプリをお試しいただけます。デモ: GitHub: モデル:

Sakana AI

560,385 views • 1 year ago

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳〈動画訳〉皆さん、こんにちは分かりやすい説明で、混乱する点も全くありませんメッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できますそうです、これは長年そうでしたずっとそうでしただからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのですそうですメッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのですメッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのですもしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれませんポータルを作っているのかもしれませんレプリケーターを作っているのかもしれませんレプリケーターは、メッドベッドと同じ技術ですあるいは、反重力装置を作っているのかもしれませんメッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われますなぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからですしかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなりますいいですか？洗濯機を例に考えてみましょう洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができますこれで芝刈り機になります同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのですそれが今度は芝刈り機も動かしているのですメッドベッドだけは、最小振動周波数を持っていますしかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなりますつまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです難しいことではありませんロケット科学のような難解な話でもありません混乱するようなことでもありませんあらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます実際に彼らは既にそうしています秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか？指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか？そうでしょう？メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありですいいですか？混乱するようなことでもありません複雑なことでもありません偽情報でもありません何も変わっていませんただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけですすべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれませんでも、そうではありませんパズルのピースが増え、情報が増えただけです進化するとはそういうことです私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました何も変わっていませんただ、より多くの情報を提供しているだけです今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありませんあなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳〈動画訳〉皆さん、こんにちは分かりやすい説明で、混乱する点も全くありませんメッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できますそうです、これは長年そうでしたずっとそうでしただからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのですそうですメッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのですメッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのですもしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれませんポータルを作っているのかもしれませんレプリケーターを作っているのかもしれませんレプリケーターは、メッドベッドと同じ技術ですあるいは、反重力装置を作っているのかもしれませんメッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われますなぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからですしかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなりますいいですか？洗濯機を例に考えてみましょう洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができますこれで芝刈り機になります同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのですそれが今度は芝刈り機も動かしているのですメッドベッドだけは、最小振動周波数を持っていますしかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなりますつまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです難しいことではありませんロケット科学のような難解な話でもありません混乱するようなことでもありませんあらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます実際に彼らは既にそうしています秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか？指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか？そうでしょう？メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありですいいですか？混乱するようなことでもありません複雑なことでもありません偽情報でもありません何も変わっていませんただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけですすべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれませんでも、そうではありませんパズルのピースが増え、情報が増えただけです進化するとはそういうことです私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました何も変わっていませんただ、より多くの情報を提供しているだけです今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありませんあなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉

11,967 views • 2 months ago

機能のo1、o1 proのリリースに比べて全然話題になってないけど、今朝発表されたo1含めたモデルの強化学習ファインチューニングはバーティカルAIサービスを作っていく上で必見の機能。今までのOpenAIのFine-tuningは口調の矯正や、簡単なラベリングくらいにしか使えなかったけど、今回リリースされた強化学習ファインチューニングは法律、保険、医療、金融、エンジニアリングなどの各領域に特化した高性能モデルをつくることができる。しかも強化学習アルゴリズムはOpenAIのものを使えるので、企業は1000件程度のデータセットを用意するだけで良い。 OpenAIの発表動画の中でも以下のデモ部分を見てもらうと、これがどういうもので、どれくらいのインパクトを持っているのかを端的に理解しやすいと思う。確実にバーティカルAIサービスの流れを加速させるリリースだと思うので早く使えるように、みんなアーリーアクセス申し込みましょう。

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梶谷健人

48,477 views • 1 year ago

かつては「より多く計算すればより賢くなる」という単純なカーブが支配していた。しかしGPT-5のルーターは、それを経済合理性の次元に引き戻した。必要に応じて「どのモデルでどれだけ考えるか」を自動調整する。ここに見えるのは、知能の進化というよりも知能の配給システムだ。ディラン・パテル「もしあなたがGPT-5を使っていて、以前は月20ドルや200ドルの加入者だったなら、もう4.5にはアクセスできません。私の考えでは、4.5は特定の用途では今もなお優れた事前学習モデルです。また、o3にもアクセスできなくなりました。o3は平均して30秒ほど考えることができましたが、GPT-5は思考モードを使っても平均5〜10秒しか考えません。これは興味深い現象です。つまり、GPT-5は計算資源をより多く消費しているわけではありません。モデル自体は基本的に少し良くなっています。4.0から5への進歩は実際にかなり大きいのです。しかし、知能のカーブについて考えると、計算資源を多く使えば使うほどモデルは良くなるのです。それはより大きなモデルである場合も、より長く考える場合も同じです。ただしGPT-5はより大きなモデルではありません。大きさはほぼ同じです。そして、OpenAIの最初の思考モデル——初期のo1やo3——は、長時間考えすぎてトークンを浪費していました。一方でAnthropicの思考モデルを見ると、思考モードにしてもはるかに短時間で同等あるいはより良い結果を出せます。OpenAIはその点を大きく最適化したのだと思います。実際、私はo3に『豚肉は赤身肉か白身肉か』と尋ねたとき、48秒も考え続けたことがありました。『何をしているのか、こんなのはすぐに答えられるはずだ』と思いました。ですから、GPT-5の良い点は、手動で思考モードを選んでも長く考えすぎないことです。そしてさらに重要なのは、自動機能、つまりルーターです。通常モデルに振り分けるのか、利用制限に達したらMiniに送るのか、あるいは思考モードにするのか、そしてどれくらい思考させるのかを判断します。結果的に、パワーユーザーの平均的なクエリに投入される計算資源は以前より少なくなっています」

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Tsubame

11,341 views • 11 months ago

20251024 EP05チンウィまとめ☝️ 久しぶりにチンウィの姿をたくさん見られて、心の中にいろんな想いが溢れたので、少しだけまとめてみました。 ------------------------------ チンウィは、誰かのためにだけ泣いて、自分のためには涙を見せない子。今までずっと「出来すぎ」と言えるほど、まっすぐで優等生のようだったチンウィ。でもその中には、思うように認められない悔しさや、選ばれなかった悲しさ、そして気遣ってくれるユメキへの申し訳なさもあったのかな… 自分の気持ちが整理できず、無言のまま包み紙をいじっていたあの姿に、初めて「優等生じゃない素のチンウィ」としての姿が見えて……私は少し安心したんです。いつも努力して、笑顔で、強くあろうとする彼が、「完璧じゃない姿を見せられる場所」が、ちゃんとあるんだと感じたからです。そして、その場所を作ってくれたのはユメキでした。ユメキはインタビューでこう語っていました。 ――「追い込まれるほど感情に支配されることに嫌気が差して、“無感情”になることで自分を守っていた。でも今振り返ると、仲間に感情を言葉で伝えるべきだったと思う」――と。だからこそ、ユメキはチンウィの気持ちに誰よりも寄り添えたのかもしれません。自分がかつて抱えた苦しさを、彼の中にも見つけたから。カメラに背を向けさせるようにチンウィをベッドに座らせ、チンウィが自分のために素直に泣けるように、その涙を誰にも見られないようにしてくれたユメキ。その優しさが、どんな励ましの言葉よりも深く響きました。静かな思いやりでチンウィを包んでくれたその瞬間、ユメキは確かに、彼の心を守る光になっていました。自分の弱さを見せたくないチンウィにとって、今日のビハインドを公開したことが正しかったのかはわかりません。でもあの夜、ユメキがそばにいてくれたこと。その温もりだけで、チンウィも胸の奥がそっと満たされ、心が安らいだと思います。涙を流したかどうかはわからないけれど、表情が見えなかったからこそ、その沈黙の奥に秘められた想いがより深く胸を打ちました。二人がお互いを思い合う強さ、優しさ、そして繊細さを、私は目の前でしっかりと見届けました。こうしてその想いを抱くことができる幸せ――それを感じられるのは、ユメキのおかげです。心から、ただ感謝の気持ちでいっぱいです。ありがとうユメキ。あなたの優しさが、チンウィの心を、そして私の心までも温めてくれました。この感謝の気持ちは、ずっと忘れません。そしてチンウィ。涙を流しても、こらえてもいい。誰かのためでも、自分のためでも。どんなあなたも、優しくて、強くて、存在そのものが愛しい。あなたを大切に想う人達が、いつもあなたの幸せを願っています。その温もりに包まれ、今日もあなたが心穏やかでいられますように。 #보이즈2플래닛 #BOYS2PLANET #쉬칭위 #ボイプラ2 #チンウィ #許謦宇 #HSUCHINGYU #ユメキ

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◡̈ 끝판왕칭위◡̈

30,809 views • 9 months ago

今日は肩トレの日。 3種目目はサイドレイズを16kgで3セット。サイドレイズを行う時は、三角筋のどの部分に効かせたいかを明確にイメージするようにしています。上腕を横に上げれば三角筋には効きますが、上腕の向きや上半身の角度次第で効く部分は変わるので、まず効かせたい部分を決めて、そこに負荷をかけるにはどうやれば良いか、という感じでフオームを決めるようにしています。ちなみにこのフォームは前部寄りの中部を狙っています。その効かせたい部分に意識を集中させながら、疲労と痛みを感じて動かせなくなるまでひたすら動作を続けます。それが出来ると終わった後にパンプして肩が膨らむので、それが何よりのご褒美です(笑)

今日は肩トレの日。 3種目目はサイドレイズを16kgで3セット。サイドレイズを行う時は、三角筋のどの部分に効かせたいかを明確にイメージするようにしています。上腕を横に上げれば三角筋には効きますが、上腕の向きや上半身の角度次第で効く部分は変わるので、まず効かせたい部分を決めて、そこに負荷をかけるにはどうやれば良いか、という感じでフオームを決めるようにしています。ちなみにこのフォームは前部寄りの中部を狙っています。その効かせたい部分に意識を集中させながら、疲労と痛みを感じて動かせなくなるまでひたすら動作を続けます。それが出来ると終わった後にパンプして肩が膨らむので、それが何よりのご褒美です(笑)

katochan33

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振り返ってみれば、やはりo1がターニングポイントだった。人間を模倣するだけの知性が、自分なりの推論を展開し始めた。まだ未熟でも、そこにあったのは模倣ではなく「内在的な思考」。AGIへの道が、静かに、しかし決定的に切り拓かれた瞬間だった。「今の状況はどうでしょうか？まず、今後数年間の進歩の傾きについてどう考えていますか？これまではかなり急勾配でしたが、この傾きは今後も続くと思いますか？加速するでしょうか、それとも減速するでしょうか？」ヤクブ・パチョキ（OpenAI研究者）「ここ2年ほど、私たちの大きな焦点は『推論パラダイム』に到達することにありました」「そのパラダイムとはどういう意味ですか？」パチョキ「私たちは、これらの事前学習モデルをスケーリングすることに取り組んできました。その結果、GPT-4のような、非常に知識豊富なモデルができました。これらがChatGPTの基盤となっています。そして、このような知性と知識を備えたモデルに何かを考えるように依頼するとき、思考の連鎖（chain of thought）を言語化することが非常に有益になります」「思考の連鎖というのは、思考を表現する一つのかたち、ということですね」パチョキ「そうです。ただし、ここで重要なのは、それが『モデル自身の思考』ではなかったということです。たとえば、GPT-4のベースモデルや、ある程度はChatGPTに『数学の問題を解かせる』とします。これは非常に自然な例ですが、彼らは基本的に『人間ならこの問題をどう解くか』を模倣して答えているのです。なぜなら、彼らは『人間ならどう答えるか』を予測するように訓練されているからです。それは一見思考のように見えますし、ある意味では思考です。しかし、それは彼ら自身の思考ではありません。私たち人間が何かを考えるときとはまったく異なるのです。私たちは、どうすれば彼らに自分自身の思考方法を持たせられるかを目指して研究を進めてきました」「それはバグのせいで難しかったのですか？」パチョキ「はい、たくさんのバグ修正が必要でした。そして、OpenAI内の数名の研究者による洞察があり、最終的に、モデルが実際に自分自身の思考方法を持ち始めたのを確認できたのです。それらは今でも英語で表現され、私たちが読める形ではありますが、スタート地点とは明らかに異なるものでした。それは私たちにとって大きな瞬間でした。そして、それ以降、私たちはo1-previewや最近ではo3といったものを公開してきました。こうしたモデルが有用な体験となるよう、着実に進歩していると考えています。ただし、目指す地点からはまだ遠いとも感じています。今後数年で進歩のスピードはさらに加速すると私は予測しています」

振り返ってみれば、やはりo1がターニングポイントだった。人間を模倣するだけの知性が、自分なりの推論を展開し始めた。まだ未熟でも、そこにあったのは模倣ではなく「内在的な思考」。AGIへの道が、静かに、しかし決定的に切り拓かれた瞬間だった。「今の状況はどうでしょうか？まず、今後数年間の進歩の傾きについてどう考えていますか？これまではかなり急勾配でしたが、この傾きは今後も続くと思いますか？加速するでしょうか、それとも減速するでしょうか？」ヤクブ・パチョキ（OpenAI研究者）「ここ2年ほど、私たちの大きな焦点は『推論パラダイム』に到達することにありました」「そのパラダイムとはどういう意味ですか？」パチョキ「私たちは、これらの事前学習モデルをスケーリングすることに取り組んできました。その結果、GPT-4のような、非常に知識豊富なモデルができました。これらがChatGPTの基盤となっています。そして、このような知性と知識を備えたモデルに何かを考えるように依頼するとき、思考の連鎖（chain of thought）を言語化することが非常に有益になります」「思考の連鎖というのは、思考を表現する一つのかたち、ということですね」パチョキ「そうです。ただし、ここで重要なのは、それが『モデル自身の思考』ではなかったということです。たとえば、GPT-4のベースモデルや、ある程度はChatGPTに『数学の問題を解かせる』とします。これは非常に自然な例ですが、彼らは基本的に『人間ならこの問題をどう解くか』を模倣して答えているのです。なぜなら、彼らは『人間ならどう答えるか』を予測するように訓練されているからです。それは一見思考のように見えますし、ある意味では思考です。しかし、それは彼ら自身の思考ではありません。私たち人間が何かを考えるときとはまったく異なるのです。私たちは、どうすれば彼らに自分自身の思考方法を持たせられるかを目指して研究を進めてきました」「それはバグのせいで難しかったのですか？」パチョキ「はい、たくさんのバグ修正が必要でした。そして、OpenAI内の数名の研究者による洞察があり、最終的に、モデルが実際に自分自身の思考方法を持ち始めたのを確認できたのです。それらは今でも英語で表現され、私たちが読める形ではありますが、スタート地点とは明らかに異なるものでした。それは私たちにとって大きな瞬間でした。そして、それ以降、私たちはo1-previewや最近ではo3といったものを公開してきました。こうしたモデルが有用な体験となるよう、着実に進歩していると考えています。ただし、目指す地点からはまだ遠いとも感じています。今後数年で進歩のスピードはさらに加速すると私は予測しています」

Tsubame

15,030 views • 1 year ago

AIアニメ業界に激震！！📢 次に天下をとるのはこの動画生成AIか！？😍 最大手AIイラスト生成ツールから動画生成モデル登場！ 🚨【にじジャーニー】動画生成モデル先行体験！🚨 ご縁があり、Nijijourneyの動画生成AIを体験させて頂けることになりました!!🙏 簡単に試してみただけですが、確実にトップクラスに躍り出るモデルになると確信しました。にじジャーニー本家から発表されたモデルなだけあって、ジャーニー系イラストとの相性抜群です。今まで他の動画生成AIでは認識してくれなかったテイストのイラストもにじジャーニーの動画生成AIを使えば高確率で動いてくれます。現状、公開できる情報に制限があるのでプロンプトの共有などもできませんが、今できる内容として『パーソナライズ』や『ムードボード』の強化をオススメします。リリース直後に動かしたいイラストを準備しておけばすぐに取り掛かれるので試してみたいイラストのテイストをご準備ください。試せる機会が続く限り、動画を見て性能がわかるような内容を共有しようと思います。先日から数人の実力者の方々が投稿してくれていますので、『#Niji_動画モデル先行体験』というハッシュタグでみなさんの投稿もぜひご覧ください。 #Nijijourney #動画生成AI

AIアニメ業界に激震！！📢 次に天下をとるのはこの動画生成AIか！？😍 最大手AIイラスト生成ツールから動画生成モデル登場！ 🚨【にじジャーニー】動画生成モデル先行体験！🚨 ご縁があり、Nijijourneyの動画生成AIを体験させて頂けることになりました!!🙏 簡単に試してみただけですが、確実にトップクラスに躍り出るモデルになると確信しました。にじジャーニー本家から発表されたモデルなだけあって、ジャーニー系イラストとの相性抜群です。今まで他の動画生成AIでは認識してくれなかったテイストのイラストもにじジャーニーの動画生成AIを使えば高確率で動いてくれます。現状、公開できる情報に制限があるのでプロンプトの共有などもできませんが、今できる内容として『パーソナライズ』や『ムードボード』の強化をオススメします。リリース直後に動かしたいイラストを準備しておけばすぐに取り掛かれるので試してみたいイラストのテイストをご準備ください。試せる機会が続く限り、動画を見て性能がわかるような内容を共有しようと思います。先日から数人の実力者の方々が投稿してくれていますので、『#Niji_動画モデル先行体験』というハッシュタグでみなさんの投稿もぜひご覧ください。 #Nijijourney #動画生成AI

SEIIIRU😈動画生成AI×AfterEffects

18,564 views • 1 year 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」

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

これ本当にすごいんですよ。手の震えをキャンセルする逆振動を入れて、手の震えを軽減させるGYRO GEARというデバイスです。去年シンガポールの学会で見て衝撃を受けたんです。本当日本にも早く入ってこないかな。使ってみたいし、これで助かる人もたくさんいると思うので。

これ本当にすごいんですよ。手の震えをキャンセルする逆振動を入れて、手の震えを軽減させるGYRO GEARというデバイスです。去年シンガポールの学会で見て衝撃を受けたんです。本当日本にも早く入ってこないかな。使ってみたいし、これで助かる人もたくさんいると思うので。

竹林崇@脳卒中リハの専門家, 作業療法士, PhD（医学）

4,493,440 views • 2 years ago