Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Beim Laden dieses Videos ist ein Problem aufgetreten. Dies könnte an einem vorübergehenden Netzwerkproblem liegen oder das Video ist möglicherweise nicht verfügbar.

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

2,888 subscribers

16,345 Aufrufe • vor 9 Monaten •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Kommentare

Keine Kommentare verfügbar

Kommentare vom Original-Post werden hier angezeigt

Ähnliche Videos

最近、3Dモデル制作＆VTuberサポートのお問い合わせをたくさんいただけてハピ～～🙌✨ モデルを作って終わり！じゃなくて、「🚩3D化 → セットアップ → 配信設定 → 実際に動かすところ」までまるっと対応してます◎ 通話で一緒に画面を見ながら導入サポートもしてるので、「3Dになりたいけど、その後どうやって配信するの…？😵‍💫」というはじめての3D化もお任せくださいｯ💪 “3Dモデルを持つ”じゃなくて、“3Dで活動できる”ところまで一緒にやります！

最近、3Dモデル制作＆VTuberサポートのお問い合わせをたくさんいただけてハピ～～🙌✨ モデルを作って終わり！じゃなくて、「🚩3D化 → セットアップ → 配信設定 → 実際に動かすところ」までまるっと対応してます◎ 通話で一緒に画面を見ながら導入サポートもしてるので、「3Dになりたいけど、その後どうやって配信するの…？😵‍💫」というはじめての3D化もお任せくださいｯ💪 “3Dモデルを持つ”じゃなくて、“3Dで活動できる”ところまで一緒にやります！

紫桃ゆかり | イラストレーター

21,836 Aufrufe • vor 1 Monat

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

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

にれ

2,696,564 Aufrufe • vor 1 Jahr

小学校算数がかろうじて解けるレベルから、世界最高の数学者を超えるレベルに成長するまでかかった時間は、わずか数年。しかも、直近の大きな飛躍に限れば4〜6か月しかかかっていない。「テイクオフ（離陸）」という言葉が、現在進行形の現象を説明するために使われていることは印象的だ。サム・アルトマン「ChatGPTの頃から現在までの進歩について触れましたが、モデルがどれほど急速に向上してきたのか、別の見方をすると、最近とても印象に残ったことがあります。 3年前の夏、私たちのモデルは小学校レベルの算数すらほとんどできませんでした。小学2年生でやるような、「ボビーはリンゴを3個持っています」といった文章題です。それすら、かろうじて解ける程度でした。その次の夏には、高校生向けの数学コンテストであるAIMEでかなり良い成績を出せるモデルができました。 1年前の夏には、世界で最も権威ある数学コンテストの一つであるIMOで金メダル級の成績を取れるモデルがありました。そして今年の夏には、数学における7つの最大級の未解決問題の一つを証明できるモデルができました。さらに拡大して見ると、ある人はこう表現していました。5.5は平均的な数学教授くらい、5.6は上位1〜2％の数学教授くらい、Astraはそれより少し上。そしてAstraより先の社内モデルは、世界最高の数学者たちにもできないことができる、と。しかも、これは直近4か月、長くても6か月ほどの変化です。数学におけるこの速度は異例に速いテイクオフですが、誰の定義で見ても、これは間違いなく「fast takeoff」です（註：ボストロムの古典的定義は異なる）。 Hugging Faceのような出来事の背景にも、これがあります。最初の話にもつながりますが、モデルの能力があまりにも急速に高まっているため、アライメント、監視、セキュリティを、これまでとはまったく異なる厳格さで扱う必要があります」

小学校算数がかろうじて解けるレベルから、世界最高の数学者を超えるレベルに成長するまでかかった時間は、わずか数年。しかも、直近の大きな飛躍に限れば4〜6か月しかかかっていない。「テイクオフ（離陸）」という言葉が、現在進行形の現象を説明するために使われていることは印象的だ。サム・アルトマン「ChatGPTの頃から現在までの進歩について触れましたが、モデルがどれほど急速に向上してきたのか、別の見方をすると、最近とても印象に残ったことがあります。 3年前の夏、私たちのモデルは小学校レベルの算数すらほとんどできませんでした。小学2年生でやるような、「ボビーはリンゴを3個持っています」といった文章題です。それすら、かろうじて解ける程度でした。その次の夏には、高校生向けの数学コンテストであるAIMEでかなり良い成績を出せるモデルができました。 1年前の夏には、世界で最も権威ある数学コンテストの一つであるIMOで金メダル級の成績を取れるモデルがありました。そして今年の夏には、数学における7つの最大級の未解決問題の一つを証明できるモデルができました。さらに拡大して見ると、ある人はこう表現していました。5.5は平均的な数学教授くらい、5.6は上位1〜2％の数学教授くらい、Astraはそれより少し上。そしてAstraより先の社内モデルは、世界最高の数学者たちにもできないことができる、と。しかも、これは直近4か月、長くても6か月ほどの変化です。数学におけるこの速度は異例に速いテイクオフですが、誰の定義で見ても、これは間違いなく「fast takeoff」です（註：ボストロムの古典的定義は異なる）。 Hugging Faceのような出来事の背景にも、これがあります。最初の話にもつながりますが、モデルの能力があまりにも急速に高まっているため、アライメント、監視、セキュリティを、これまでとはまったく異なる厳格さで扱う必要があります」

Tsubame

15,391 Aufrufe • vor 3 Tagen

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 Aufrufe • vor 1 Jahr

『🌸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

『🌸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

BeYourLover_公式通販ショップ

20,215 Aufrufe • vor 11 Monaten

【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

【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

株式会社LIG 公式アカウント

32,018 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

560,739 Aufrufe • vor 1 Jahr

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 Aufrufe • vor 4 Monaten

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。

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。

梶谷健人

48,477 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

43,912 Aufrufe • vor 7 Monaten

Blenderでよくある「ライトの影をカラーランプで色分けしてトゥーン調にしたモデル」に対して、別のライトの影響を乗せられるようにしてみるテスト。いままで周囲のライティングに合わせるの面倒だったから、これで簡単にいい感じにできるかも...？

Blenderでよくある「ライトの影をカラーランプで色分けしてトゥーン調にしたモデル」に対して、別のライトの影響を乗せられるようにしてみるテスト。いままで周囲のライティングに合わせるの面倒だったから、これで簡単にいい感じにできるかも...？

ウワン(UWAN) ＠ 9/14 Coloso講座第1弾公開！

49,842 Aufrufe • vor 3 Monaten

最近のAIは狂ってる。AIに物理世界を学ばせる基盤をAIが作ってくれた（しかもブラウザで動く）。仮想世界でAIエージェント同士が競いながら、物理世界を学んでいく。AIがAIを賢くするループ。彼らが機械の身体を手に入れたら確かにゾッとする。

最近のAIは狂ってる。AIに物理世界を学ばせる基盤をAIが作ってくれた（しかもブラウザで動く）。仮想世界でAIエージェント同士が競いながら、物理世界を学んでいく。AIがAIを賢くするループ。彼らが機械の身体を手に入れたら確かにゾッとする。

佐藤航陽（さとうかつあき）

758,096 Aufrufe • vor 1 Monat