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放送されると同時に "怖過ぎる" と話題になった『このテープ持ってないですか?』の監督の新作ホラーが6月に公開される…これは超期待だ……特報映像は不穏さは勿論だけど、なんだか厭な気持ちになるなあ

173,704 просмотров • 4 месяцев назад •via X (Twitter)

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「グエー死んだンゴ」ってさ、ネットだと軽いノリの断末魔ギャグみたいに見えるんだけど、現実でそれが最後の言葉になった瞬間、笑いってやつが急に重たくなるのよね。笑っていいのか、泣いていいのか、手が止まる。で、止まったところに気づく。「この言葉、ふざけてるんじゃなくて、ふざけるしかなかったんだ」って。 映像の中のお父さんが言う「なんでうちの子が」 これね、親の口から出る言葉として一番まっとうで、一番残酷。答えが出ないから。病気は抽選会じゃないのに、当たった側だけが人生ごと持っていかれる。 しかも類上皮肉腫みたいな希少がんって、名前すら知られてない、、、だから余計に「うちの子が」になるんじゃないかな? で、この話の刺さるところは、息子さんが亡くなったあとに物語が動き出すところです。 予約投稿って、便利な機能だと思う。 だけどあれが今回は時間差の手紙になった。本人はもういないのに、言葉だけが世界に届く。 まるで、遅れて届いた花束に、棘が混じってるみたいなもんだ。 嬉しい。 ありがたい。 でも痛い。 痛いけど、花なのよね。 しかも、普段SNSを見ないお父さんが、葬儀が終わってから息子の人生の続きをスマホで知るわけだよ。 これ、「生きてる時に言えなかったことが、死んだあとに通知で届く」っていう奇跡でもある。 親子って近いようで、いちばん遠い時がある。 照れくさくて、忙しくて、まあそのうちでいいかって先送りして、気づいたら電池切れ、、、 お父さんが「ありがとうって言えなかった」って話、あれは胸に来る。時計の電池より先に、言葉の電池が切れちゃったんだよね、、、 でもさ、希望もあるんだよ。 この件がすごくバズったって事実には、アルゴリズムが悲しみを燃料にして回してる感じは確かにある。 命の尊さでバズらせるな!って声もあるけど、あの投稿が、希少がんの存在を人に知らせたり、寄付が集まったり、「一人じゃなかった」を可視化したのも事実じゃない? つまりSNSってのは、包丁なんだよ。 料理にもなるし、怪我もする。使う側の手つきが問われる💡 息子さんが、病気に「デカすぎ」ってあだ名をつけて、検査のことまで面白い面白くないで語ってた。 これね、強がりってより礼儀なんだよ。 周りを暗くさせないための礼儀。 自分の恐怖を、自分で笑いに変換して、他人の心の負担を軽くする。 芸人みたいなことを、死にかけの若者が病室でやってた。そりゃ人を引き寄せるって言われるよ。笑いは才能だけど、笑いの裏にある痛みは、本人しか背負えない。 「グエー死んだンゴ」をただのネタにしちゃいけない。 あれは、令和に投下された遺言の形式なんだよ。ふざけた形でしか出せない本音がある。 そして、見てる側も、拡散する側も、たまには一拍おいて、リポストの指が動く前に、線香一本分くらいの間を心に置くのもいいんじゃないかしら? 笑っていい。 でも敬意を忘れない。 最後に、親も子も、言葉をケチるなと言いたい。 照れくさいありがとうってのは、もったいぶるほど高くつく。これ、言ったら減るんじゃない。言わないと、気がつくと残高ゼロになる。 息子さんが最後に残したのは、バズでも名言でもなくて、「人間ってやつは、弱い時ほど誰かを笑わせようとする」っていう、静かな証明だったんじゃないかな?

クレア

2,858,313 просмотров • 6 месяцев назад

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

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