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地頭いい代表のDaiGo曰く、人に教えるつもりで読書するのが1番理解が進むらしい。忙しい会社員でも効率よく通勤時間を利用できそう。

うし部長

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Anya Rossi• Live Now

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“週４日の勤務ですが正社員です” 短い労働時間でも賃金や福利厚生が正社員並みに得られる“短時間正社員” パート時代と働く時間は同じでも「ボーナスが３倍近く上がった」という人も… 可能性と課題を探りました ↑ リンク先で動画より更にくわしく配信中

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NHKクローズアップ現代公式

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【話題の本】読書の技法を図解たっぷりで体系的に解説！誰でも読める・書けるようになる、AI時代の方法論。【こんな方におすすめです】・忙しくても、効率的に本が読みたい・「読んで終わり」になってしまう・感想をうまく言葉にできない 📕中崎倫子著『読書思考トレーニング』（ちくま新書）

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筑摩書房

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LINEヤフー前会長・川邊健太郎さんが語る、成功に必要な3つの要素。 ❶ 若くして起業する人は、合理性で動いていないむしろ、「これがやりたいという、モチベーションの強さで、動いている」合理性を、超えている。やりたいという、理屈を超えた衝動が、すべての起点になっている。 ⇒ 合理的に考える人は、そもそも、起業しない。 ❷ 頭の良さは、関係ない多くの人は、頭のいい人を、目指そうとする。でも、実際に成功している起業家たちは、必ずしも、頭がいい人ではない。むしろ、頭が良すぎる人ほど「合理的に考えて、起業をしない」「リスクを、避ける」「他人の目を、気にする」結果、動けない。 ⇒ 成功する起業家は、頭ではなく、心で動いている。 ❸ 最も大事なのは、しつこさ「もう1つ、大事なのは」「しつこさ」しつこい人は、周りの目を、批判を、不安を全部、あえて無視できる。それが、しつこさの本当の意味。その3つを合わせた「ノリの良さ」「ポジティブさ」「しつこさ」「こういう要素が、大事」 ⇒ 起業家の成功は、能力ではなく、性格で決まる。スモビジも同じ・合理性より、やりたいを、優先する・頭の良いひとを、目指すのを、やめる・周りの声を、あえて無視する頭は、正直悪い合理性より、モチベーション周りの声を、無視するこの3つが、共通点だった。賢く動くのではない。しつこく、動き続ける人を目指すべき。

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ビジネスグロースラボ

25,209 次观看 • 1 个月前

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

Tsubame

536,975 次观看 • 3 个月前

🐆ロールモデルの話が出たんですが、僕がスポーツの中でバスケがすごく好きな方なのですが、僕がすごく好きな選手の中でD・ローズという方がいらっしゃるのですが、その方の人生のストーリーが僕にとってすごく力になるんですよ 🐆すごく過酷な状況でも、克服して、打ち勝つ、その方の生き様が、僕もそうでありたいという考えになって、またダウンしている時もその方のストーリーを見ながら、すごく"くだらない考えをしているな"と良く思うくらい、その方を頻繁に見るようです

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rinrin

74,172 次观看 • 6 个月前

読書を1日30分すると12年後の死亡率が17％も下がり、30分より多くの時間読書をすると死亡率は23％も下がるそうです。読書の効果恐るべしですね。 #しもの六太子育て教育チャンネル #しもの六太 #参議院議員 #公明党

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しもの六太

19,832 次观看 • 1 年前

イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。進化するのではなく、なくなるという。これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。人間がコードを書く必要はなくなる。彼はこう言っている。「そもそもコーディングをやらなくなる」と。もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。キーボードもいらない。画面もいらない。文法（シンタックス）もいらない。「想像すれば、そのままソフトウェアになる」頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。これからは「作る」のではなく、「想像する」だけで形になる世界。スキルや時間よりも大事なのは、どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。そんな未来が来るかもしれない、という話である。

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

121,743 次观看 • 6 个月前

11月25日に原宿竹下通りのショップで発生した中国人による整理券の奪い合い騒動ですが、そもそも並ぶ事を知らない、恥を知らない人達なんですよ。（動画後半）中国人を歓迎し移民を推進している政財界の人達は、あっという間にこういう奴らが日本に住みつく将来くらい想定できるでしょうに。

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三木慎一郎

2,298,700 次观看 • 1 年前

【即保存・神動画】サイバーエージェントの採用基準で有名な「素直でいいやつ」。あれ、経営者をやってると200%その通りだなって思う。頭がキレる人よりも、素直に吸収して即行動できる人の方が圧倒的に伸びる確率が高い。しかも変化が激しいスタートアップだと、その差がとんでもなく開く。「素直でいいやつ」って、間違いなく最強のポテンシャルです。

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西野誠｜Oh my teeth CEO【採用強化中🔥】

61,179 次观看 • 10 个月前

介護福祉士より自分の働く施設の夜勤は20人を1人、または40人を2人でみる。 1人夜勤・ワンオペの時間帯がある。利用者さんは夜もしっかり寝ているわけではない。安全を守るため、少しでも多くの職員でみれるようにしたい。 #なくせワンオペ夜勤

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愛知県医労連

108,081 次观看 • 7 个月前

🐻新人の時は会社が無条件で投資するが今は… 🐻コンテンツは僕たちもリクエストを上げてるが、会社がコンテンツを撮る基準がよく分からない。今編集できる人は1人しかいないし 🐻コンテンツチームは全社で共有する時もあれば専属する時もある、よくわからない 🐻色々よく分からない…理解できない 😢

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しゅう🐰Eternal White❄️

212,380 次观看 • 6 个月前

🐹ENGENEの方達が手紙を心を込めて書いたものを時々見るのですが、そういうのを贈って下さる時、僕は拒絶出来ないんですよ 🐹すごく心を込めて書いて下さったものだから..なのでいつもそういうのが嬉しいですし心が込められたものが好きなので…はい..それで..嬉しいんです笑←かわいい

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rinrin

38,309 次观看 • 9 个月前

好きな時間に出社し、帰る時間も自由。休む日も連絡なしでよく、嫌いな仕事はしなくていいというエビ工場が、作業効率があがり人件費を３割削減できた。日本中の社長全員が真似して下さい‼️🙏🙏🙏

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NOBUNAGA🇯🇵🏯_夏樹蒼依

2,335,492 次观看 • 6 个月前

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

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Tsubame

17,968 次观看 • 8 个月前

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 次观看 • 8 个月前

pixivへの投稿ついでにブレイズで動画も作成してみました。元がベルトスクロールのゲームなのでそれを表現しようと思いましたが、いいやり方思い浮かばず。。 1分超えてくると編集がきつくなってくるのでもう少し短めのネタも考えてみます。 #seedance

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leather&heropin

127,187 次观看 • 4 个月前