Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

【室内でできるトレーニング】 テニスボールでリフティング。 台風の影響で練習も中止、学校も臨時休校。 そんな時には、家の中でもできることを! テニスボールでリフティングすることによって得られることとは? 育成のヒントになります。

21,388 görüntüleme • 2 ay önce •via X (Twitter)

0 Yorum

Yorum bulunmuyor

Orijinal gönderinin yorumları burada görünecek

Benzer Videolar

AIによって企業そのものが「デジタル化された存在」になり、仮想空間で同時に無数の実験ができる時代が来る。これは単なる効率化ではなく、現実の意思決定そのものを進化させるパラダイムシフトだ。 フアン「今や、これらすべての企業において、最終的に望まれているのは『デジタル世界で生きる』ことです。なぜなら、デジタル世界にいると、私たちが行うあらゆることがより速く進むからです。このOmniverseという概念は、あらゆる企業がデジタルツインとして存在できるようにするためのものなのです。本当に驚くべきことです。 これこそが私たちの旅路であり、次の転換点なのです。私たちはスーパーコンピューティングからエンタープライズへ、そして今、エンタープライズからデジタルツインへと進もうとしています。そして、そのエンタープライズをデジタルツイン化するには、企業の領域に属するデータ——それが3Dであっても、タンパク質、化学物質、情報、時系列データ、あるいは物理的なデータであっても——を取り込み、そのデータから『表現』や『意味』を抽出する必要があります。そしてその『表現』を得たならば、それをOmniverseの中にデジタルとして再現します。そうすることで、世界中の企業が自身のデジタル表現を持つことができるのです。そして私たちがデジタル世界に入ったなら、1,000の実験を同時に試すことができるようになります」

Tsubame

10,188 görüntüleme • 1 yıl önce

「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 görüntüleme • 2 yıl önce

AIによる労働の置き換えは、必ずしもディストピアではない。従属的な仕事から人々を解放し、人間らしさを取り戻す可能性のある革命でもある。食べるために働く必要がなくなった人々は、スポーツを楽しみ、絵を描き、子どもと過ごし、年老いた親を大切にする時間を持つようになる。 コースラ「私は、人々がやることはたくさんあると思います。ただし、それは、生きるために働く必要があるからではなくなります。まず人々が忘れているのは、この国やこの地球上の多くの仕事は、実は本当の意味での仕事ではないということです。私はそれを『従属労働(servitude)』と呼んでいます。たとえば、農場労働者として毎日8時間レタスを摘み、それを40年間続けるとか、GMの組立ラインで毎日8時間タイヤを取り付け続ける——そういう仕事は、もはや職業ではありません。生き残るためにやらされている『従属労働』なのです」 「それらの人々に、人生の時間を取り戻してあげられたら、なんて素晴らしいことでしょう」 コースラ「では人々は何をするのでしょうか? 人間は人間です。私たちは競い合うことが好きです。スポーツも好きですし、エンタメも好き。何かで秀でることが好きなのです。たとえ凡庸な画家でも、自分のために絵を描くことを楽しんでいます。それがニューヨークのオークションハウスで評価されるかどうかとは関係ありません。 人々は、自分の得意なことを極めるようになるでしょう。スキーでも、輸出業でも、なんでもいいんです。私は、人々がもっと子どもたちを大切にし、仕事と育児の板挟みに悩まされることがなくなり、年老いた親ともっと時間を過ごせるようになるという未来がとても好きです。やることはたくさんあるのです」 「この未来が来るという自信はどのくらいありますか?」 コースラ「高いです」 「80%くらい?」 コースラ「もっと上です。この未来は実現すると、私は非常に高い確信を持っています。2050年までに実現する可能性は50%以上だと思っています。時期の予測は難しいですが」 「でも、2200年までには確実に実現すると?」 コースラ「それは間違いありません。2060年までに実現しなかったら驚きます」

Tsubame

12,845 görüntüleme • 1 yıl önce

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 görüntüleme • 11 ay önce