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千代田の残滓私だものアノマロカリスの仲間のアンプレクトベルアのロボ化石が、水流に逆らって泳いている実験の様子です。多くの古生物、工学の専門家の方々からの情報のおかげでだいぶしなやかに泳ぐようになりました。

Robokaseki 化石をロボットにして泳がせる。⭐︎AFK研究所(同)⭐︎チームロボ化石！

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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10月に香港TVのお仕事をしたものが昨日放送されました📺🩷 残念ながら日本で見るのは少し手間がかかってしまい難しいみたいです🥺 この動画は番組内で少しだけ歌わせてもらった様子です！即興だったのにギターを弾いてくれたり私もこんな形で歌わせてもらったのは初めての経験だったのでとっても楽しい時間になりました🤝🏻✨ Instagramに予告映像ともう少し本編が載っているのでよかったら見てみてください🫶🏻

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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」

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Tsubame

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