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50,510 просмотров • 7 дней назад •via X (Twitter)

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今日は、私のパン作りの仕事の一部を皆さんにシェアしたいと思います。ナイジェリアではパンはとても人気があり、多くの家庭で楽しまれています。ナイジェリアのパンは柔らかく、少し甘くて、とても食べごたえがあります。焼きたてのパンがオーブンから出てくるときの香りは、いつも本当に素晴らしいです。 この動画は、今週の初めに私がパンを焼いている様子です。お客様の何人かが約30個のパンを注文したので、私は時間をかけて丁寧に準備し、焼き上げました。パン作りは私にとってただの仕事ではなく、本当に楽しめることです。パンを焼いたり、他のペストリーを作ったりするとき、私はいつも笑顔で、楽しみながら作業しています。 今回使った材料は、小麦粉、砂糖、イースト、バター、塩、卵、ミルク、そして温かい水です。これらの材料をよく混ぜてしっかり焼くと、柔らかくて甘く、とてもおいしいパンになります。多くのナイジェリア人がこのパンを大好きです。 2つ目の動画では、作り方をもっと分かりやすくするために、ボイスノート(音声)でも説明しています。そうすることで、皆さんがより理解しやすくなると思います。

Faith Faithful

115,148 просмотров • 4 месяцев назад

🎮🧙‍♀️Luluに対するすべてを公開します 2弾🪄🎮 2弾でやってきました! 今日は100点のLuluになる過程を見てみましょう‼️ 今回の投稿では、ルルのスキルコンボとメカニズムが盛り込まれた投稿ですので 一度ずつ文章と映像を見ていただければ、プレイに大いに役立つと確信しています! 1. 本当に誰にも話さなかったLulu Qの秘密の使い方について説明します LuluのQはピックスからスキルが発射されます これを利用して、Lulu Qの射程をより長く使う方法があります (*映像1番をご参照ください) ピックスからQスキルが発射されるこのメカニズムを利用してみますと、 敵にプレッシャーをかけるとき、前のムービングをしてから外すふりをして後ろのムービングをしながら、フィックスを前にして敵にQを使うのです こうなると、ピックスが前に位置している状態でQが発射されるわけですから、Qの射程がはるかに長くなります ( 1番映像の最初の場面でQを使うスタートラインは同じですが、ピックスの位置によって敵に的中したり的中したりできない違いが発生します ) このtipを使える人と使えない人の差は本当に大きいと思っているので、ぜひ覚えておいて使ってみましょう! 次に、一般的なスキルの使用とコンボについて説明します 2. R+Wです 重要度(⭐⭐⭐⭐⭐) R+WはレオナのQ+Rに似たメカニズムのコンボです 敵をCC Chainできます。 このコンボもすごくよく使われるコンボの一つです ( 映像2番をご参考願います!) 3. Eです 重要度(⭐⭐⭐⭐⭐) LuluのEには真の視界効果を持っているので、敵が隠れスキルを使う前にEを使っておきましょう! 映像の中でAkaliはLuluのEによってWの中でもチャンピオンが見えています ( 映像3番をご参考願います!) 4. Wです 重要度(⭐⭐⭐) AlistarやPantheon、LeonaのようなチャンピオンのCC ChainをWを使って切ることができます 映像の中では、AlistarがWを使用する時点でLuluのWを使用してAlistarのW+Qのコンボを妨害しました ( 映像4番をご参考願います!) +LuluのEを使用したチャンピオンや物体にピックスの位置が移動しますので、E+Qのコンボを使用する際、注意が必要です! そして本当にたくさん悩みました Luluの3段Nerf ( 特に体力関連のナーフはすごく致命的だったと思いました ) しかし、ルルは依然として健在で、十分に1Tier級の性能を見せていました そして、もう一つ、 現在、LuluはQスキルを3回アップグレードするよりも、まさにEとWをマスターした方が勝率が良いということでした。 Luluのメカニズム上、レーン戦で強力にリードしていかなければならないチャンピオンなので、Qを3回アップグレードするのが理論上合っています データとメカニズムが合わなくてたくさん悩んでみました(2~3パッチの間EとWのデータがもっと高く出たからデータ標本数は一理あると思いました) 私が考え出した結論はこれです 現在Luluは3段Nerfのため、自分だけの階級は高くないということです しかし、このLuluを強力にしてくれたのは、現在AttackベースのADCが強力だということでした この前のAttackの制限を解いてくれるとてつもなく大きいBuffと現在ユンのアイテムの価値がとてつもなく高いということ、この2つが現在のLuluを存在させたという結論が出ました したがって、LuluはAttackベースユンのアイテムを使用するADCと一緒にすることができれば、1ティアまたはそれ以上の性能を出すことができるというのが結論です したがってQは最大2つまでアップグレードすることにしておき、残りのスタットはEとWに没頭することにしましょう! 今日の掲示物はここまでです 遅くなって本当に申し訳ありません 今度のKR大会で優勝しました 関連映像に関して編集が終わったら、皆さんと一緒に見られるように映像を共有します! 今度台湾行きの往復チケットも怪我で受け取ることになったので、LCPが見れたら見に行きたいです! #SHGDFMWIN! 皆さん今日も長い文章を読んでくださって本当にありがとうございました! また他の掲示物でまたお伺いします! いろんなことをしているので、仕事がほぼ終わったらStreamもまた始めるつもりです! あ、そして7月末にOsakaに出国する予定です! 長くいてくると思います

JustFocus | ジャスフォ

173,404 просмотров • 1 год назад

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 просмотров • 1 месяц назад

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」

Tsubame

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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」

Tsubame

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

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AI動画のフェーズがまた一段階進化しました。 先日、Luma AI(Luma)から一般公開されたばかりのRay2ですが、アニメ系から実写系までimage to videoの出力結果のポテンシャルが桁違いです。 主要な動画生成AIツールはほぼ全てクリエイティブパートナーとして使わせてもらえていますが、そんな私がはっきりと「すごい」と言い切れます。 アニメ系は今までViduやKlingがトップを争っていましたが、どちらも生成の不安定さがある中、無制限プランがなかったので全力でオススメできませんでした。 しかし、今回Lumaはアンリミテッドプランを用意してくれていて、10K以降はリラックスモードではあるものの使い放題なので何度もやり直して試せます。 しかも、ViduやKlingほどの不安定さも無く、プロンプト無しでも高品質な出力を実現してくれます。 しかも現在エンドフレームや尺の拡張なども急いで開発を進めてくれているとのことで、今後の進化も期待できます。 とはいえ、他のツールも他に無い良い機能があったりプロンプトの効きが良かったりとそれぞれ良しあしはありますので使用用途によって使い分けるといいかもしれません。 もしAI動画生成ツールで悩んでいる方がいたら、どんな用途で使用したいかリプ欄に書いていただけたら、オススメのツールを理由を含め返答させて頂きます。 初心者の方も今からでも参戦可能ですので、ぜひAI動画を試してみてください🫶 #Ray2 #DreamMachine

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

83,728 просмотров • 1 год назад