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東京をe2eモデルで30分走るモデルができました！チューリングは指数関数的成長の爆発の手前にいます！

山本一成🌤️完全自動運転AIを作るチューリングのCEO

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東京の走行データから学習しているチューリングの自動運転モデルを名古屋市街地で走行させてみたら、約30分の無介入走行がアッサリと出来ました。途中から雨が降り出すなか、見た事がない複雑な道を上手く走行しており、e2eモデルの強さを感じます☔️

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トランプ大統領は、アメリカ軍がベネズエラから来た麻薬を積んだ船に数分以内に「発砲した」と発言しました。「あの船には大量の麻薬が積まれていた。ほんの数分前に起きたことです。我々の偉大なる統合参謀本部議長、将軍の働きは素晴らしいものでした。」

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mT

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完成🙌 数年ぶりに天球儀の杖を作りました💫 デカいです🙂‍↕️過去に1㍍のを作りましたが今回は60㌢くらい。真ん中にはクリスタルガラスがキラキラと周りの星にはシャンデリアガラスが瞬きますぐるぐる回るので表情豊かですね🥰 #アイドール東京へお持ちします

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チューリングの自動運転、いよいよ東京都心でも安定した走行ができるようになってきました。これは銀座ですが、右折で対向車の切れるタイミングを見計らったり、路地で歩行者を待ったりすることが自然にできるようになりました End-to-Endならではの進化を感じています

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Yu Yamaguchi | チューリング CTO

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AGIが来ても、世界は一夜でSF映画のようにはならない——現実は連鎖するボトルネックでできているからだ。科学が知能の制約を超えても、次はデータ収集や実験能力が壁になる。そして最大のボトルネックは人間自身だ。技術革新と同時に、人間社会の更新こそが鍵になる。フランソワ・ショレ「多くの人がシンギュラリティを語るとき、それは『世界のあらゆる事象が常に指数関数的に変化し、生物としての人間はあまりの変化速度に適応する見込みがない状態』を指します。私はこのような指数関数的改善に関する物語には、概して懐疑的です。なぜなら、現実世界のいかなるシステムにおいても、指数関数的改善は見られないからです。通常起こるのは、すべてがシステムであるとして、その一部や構成要素が性能のボトルネックでなくなると、次の瞬間には別の構成要素が新たなボトルネックとなり、それが繰り返されるという現象です。したがって、ソフトウェアの知能がもはやボトルネックでなくなれば、別の要素がボトルネックになるのです。例えば科学の進歩を考えてみましょう。データをモデル化し、新しい理論を生み出し、実験のアイデアを考案するといった知的能力がもはやボトルネックでなくなれば、次はデータ収集や実験実施の能力がボトルネックになります。それも解消されれば、また別の制約が現れるでしょう。そして世界の大部分は人間で構成されており、人間は多くのボトルネックを抱えています。AGIをシステムに導入すればいくつかのボトルネックは解消できますが、それでも依然として大部分は人間中心の大きなシステムです。したがって、ソフトウェア知能が向上したからといって、世界全体が指数関数的に速く動くわけではないのです」

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Tsubame

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チューリングの自動運転、最近は自然に相手を「待てる」ようになってきました。人間のドライバーは何気なくする運転でも、自動運転システムが獲得するのは難しいシーンはたくさんあります。このようなシーンに対応できるよう、引き続きEnd-to-End自動運転モデルの開発に取り組んでいきます

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クリスタの3Dモデルの手をを操作する機能に「ハンドスキャナー」ってのがあるのですがスマホの無料版でも使えるので(カメラもスマホカメラでそのまま行ける)指を描くのが苦手な人はコレ使うと楽になると思います場所は3Dモデルを出して選択している状態でメニューの矢印を押してください(2枚目)

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Illustratorでデジタル数字（7セグ）を作成します。デジタル数字は汎用性が高く、一度作成しておくとさまざまなシーンで活用できます。 8を作成すれば、ほかの数字はパーツを削るだけで良いので、まず8を作るのがポイントです。

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【速報】Anthropic CEO「6〜12ヶ月でAIがSWE業務をほぼ全て遂行」ダボス会議でDario Amodeiが発言。AIがAI開発を加速するフィードバックループが形成されつつあり、チップ製造などの制約を考慮しても「予想より早く進む」との見解を示した。文字おこし全文↓ 女性司会者：まずタイムラインについて、ダリオ、昨年パリで「2026年か27年までに、ノーベル賞受賞者レベルで人間ができることを多くの分野でこなせるモデルができる」とおっしゃいましたね。今は2026年です。その予測は今も変わりませんか？ Dario Amodei：そうですね、何かがいつ起きるか正確に予測するのは常に難しいですが、そこまで外れていないと思います。私が想定しているメカニズムは、コーディングとAI研究に優れたモデルを作り、それを使って次世代のモデルを作り、開発を加速させる——モデル開発のスピードを上げるループを作ることです。現在、コードを書くモデルについて言えば、Anthropic社内のエンジニアで「もうコードを書いていない」という人がいます。モデルにコードを書かせて、自分は編集したり周辺作業をするだけだと。おそらく6〜12ヶ月後には、ソフトウェアエンジニアの仕事のほとんど、あるいは全てをモデルがエンドツーエンドでこなすようになると思います。そうなると、そのループがどれだけ速く閉じるかという問題です。ループの全ての部分がAIで加速できるわけではありません。チップがあり、チップの製造があり、モデルの訓練時間があります。不確実性は多いと思います。数年かかる可能性は十分にあります。それ以上かかるとは考えにくいですが、予測するなら、人々が想像するより速く進むと思います。コーディングと研究が予想以上に速く進む、それが重要な推進力になります。その指数関数的な加速がどれほどのスピードアップをもたらすか、予測は本当に難しいです。でも何か速いことが起きます。

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AGIラボ

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この度、新手法「TAID」を用いて学習された小規模日本語言語モデル「TinySwallow-1.5B」を公開しました。私たちは、大規模言語モデル（LLM）の知識を効率的に小規模モデルへ転移させる新しい知識蒸留手法「TAID (Temporally Adaptive Interpolated Distillation)」を開発しました。この手法では、小規模モデルの学習進度に合わせて大規模モデルの知識を転移させることで、効果的な知識転移を実現します。この研究は機械学習分野の国際会議ICLR 2025に採択されました。論文: GitHub: そして、TAIDを用いて32BパラメータのLLMから約1/20の大きさの1.5Bパラメータの小規模言語モデルへ知識転移を行い、同規模のモデルの中で最高性能となる日本語モデル「TinySwallow-1.5B」を作り出すことに成功しました。小規模サイズである「TinySwallow-1.5B」は、外部APIなどを介さずお手元のスマートフォンやPCで完結したチャットが可能です。下記のウェブアプリのリンクから、ブラウザ上で動作するチャットアプリをお試しいただけます。デモ: GitHub: モデル:

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Sakana AI

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これを撮ったのが日の出30分ほど前、腰越〜鎌倉高校前の始発が5時12分、今の日の出が5時40分なので、今逃すとまた数が月後！！夏は始発時間にはすでに明るい！

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るい

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あとクリスタのハンドモデルが強化されたのですが、もちろん今までも使えたハンドスキャナーにも対応しているので自分の体でそのまま３Dモデルを調整することができます。これは実にラクチンなのでおすすめ。

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