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#生成AIなんでも展示会 の出展物が完成したので種明かし。 名前は「Writing Simulation Studio」。 コンセプトは「ゲームのように楽しみながらAIで執筆できるツール」です。 分かりやすく言えば、ゲーム発展国とFactorioを合わせたComfyUIの小説版ツールですね。 つまり、小説のアイディアを資源として小説を生成する資源管理ゲームであると同時に、AI小説執筆ツールなのです。 今はプロトタイプなので単純なフローしかありませんが、ジャンルごとにアイディア生産施設を分けたり、途中に人間が介入できるポイントも作る予定。AI生成なしにも対応したいですね。

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クレア

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この動画は私の知るAIアニメ研究者たちの情報を少しずつお借りして作成しました。 長い間バトル系AIアニメを研究してくれていた方々を私は知っています。 足りない性能の中、工夫して再現する姿は見ていて素晴らしくクリエイティブでした。 ツールの進化と共にクリエイターたちも進化しているAI動画界隈は見ているだけでも楽しいです。 AI動画ツールの進化は、そんな彼らの「好き」が開発の方向性を決めた結果ではないかと思います。 自分も彼らのようにいつまでも作る側でいたいものです。 【使用ツール】 Midjourneyで1枚生成 NanoBananaで差分生成 Hailuo AIで動画生成 Udioで音楽生成 ChatGPTでタイトル生成&etc... たった1枚画像生成するだけで、GoogleさんのNanoBananaは無限にシーンを再構成できます。 今回は1枚をずっと使っていましたが、作れば作るほどリファレンス素材が増えるので精度があがりそうです。 終わってから思ったんですが、できる限り全身が描かれていて背景の情報も多いイラストを用意するか、キャラクターの全身をNanoBananaでだしてから一緒に参照するか、靴とか服装とかプロンプトで補強するかしないと、服装が変わってしまいます。 今回はテストなので、動画生成も同じプロンプトでキーフレーム機能にまかせる形にしましたが、詳しい動作の内容や絵にないエフェクトの追加など、プロンプトでもう一枚中割りを追加する感覚で丁寧にプロンプトを書き込めばもっと精度があがると思います。 2年くらい動画生成の投稿してますがここまでAI動画のクオリティーがあがると思ってませんでした。 AIアニメを作っている人は、どんな方法で制作をしているかリプ欄で教えてくれると嬉しいです。 この動画はCPPのリリース前テストとなります。 HailuoAIというツールがリリースする前のテスト段階から、誰よりも生成していたらCPPに誘われて、ここまでずっとお世話になっていました。 一時期は話題にあがらず心配していましたが、一通り音声ツールを強化した後にHailuo02で巻き返してくれて安心しました。 Minimax Audioもアニメ制作に使えるクオリティーの音声が生成できるのでしっかり地盤固めてましたね。 あとは、どんなスタイルでもどんなキャラクターにも使える動画用リップシンク機能とかきたら嬉しいです。 効果音完璧につけてくれる機能とかあったら神!! とりあえず楽しいけどバトルアニメはもういいかな…笑 AIアニメ制作の最適解が何かは日々更新されますのでみんなで研究し続けましょう!! 次、何つくろっかな…🤔✨ ※エンドフレーム機能はCPPでβテスト中です!!🙏

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

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超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。 エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」 (中略) 「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。 地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。 もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。 しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

Tsubame

65,540 просмотров • 10 месяцев назад

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

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お金は、貯め込むための数字ではない。自分と社会の間を巡る「エネルギー」なのだ。 瀬知さんの話で、まず印象に残るのが「時間は存在しない」という考え方です。 私たちは、生まれた日から年齢、出社時間、締め切り、年収、家賃まで、あらゆるものを数字で測っています。そのため、時間を絶対的なものだと思い込んでいます。 しかし瀬知さんによれば、私たちが「時間」と呼んでいるものの正体は、すべて「変化」です。 年を取ることも、環境が変わることも、夢に近づくことも、失敗して別の道へ進むことも、すべては変化にすぎない。時計ばかり気にしていると、「もう遅い」「間に合わない」「自分には時間がない」と焦り、せっかくのエネルギーをストレスに奪われてしまいます。 大切なのは、残り時間を数えることではなく、自分が望む変化に向かって動くことです。 そのとき、最初から大きな夢を持つ必要はありません。 「毎朝7時に起きる」 「今日は一ページだけ書く」 「気になっていた人へ連絡する」 そんな小さな目標を一つずつ達成していく。その達成感が次の行動を生み、やがて想像もしなかった場所へ自分を運んでくれるのです。 目指していたAには届かなかったとしても、動き続けた先でBやCという、もっと面白い答えに出会うこともあります。ひとつの夢に執着しすぎると、別の入口が開いていることに気づけません。 そして、時間と同じように、お金も単なる数字ではないと瀬知さんはいいます。 働いてお金を受け取る。買い物をしてお金を渡す。誰かのサービスを利用し、別の誰かの仕事を支える。これはすべて、エネルギーの交換です。 だから重要なのは、「いくら稼ぐか」だけではありません。 むしろ瀬知さんが重視するのは、「何に使うか」です。 ただ衝動的に散財するのではなく、本当に欲しいもの、自分の経験を豊かにするもの、誰かの仕事や社会を少し良くするものへ使う。高価な車でも旅行でも本でも、本人が大切にし、その先に生まれる変化を想像できるなら、それは生きたお金になります。 寄付も、何十万円、何百万円である必要はありません。コンビニの募金箱へ10円を入れることも、店で商品を買うことも、税金を納めることも、お金を社会へ戻す行為です。 もちろん、「使えば必ず同じ金額が戻ってくる」という魔法の話ではありません。使ったお金は実際になくなります。 しかし、お金を使えば新しい経験や出会いが生まれ、「また働こう」「次はこれをやってみよう」という行動の力が湧いてくる。その行動が新たな仕事や収入につながり、再びお金が巡り始めます。 瀬知さんのいう「お金の循環」とは、何もしなくても財布が膨らむ話ではなく、使う、動く、変化する、そして再び生み出すという流れなのです。 人生には、休まなければならない時期もあります。心や体が疲れているなら、無理に前進する必要はありません。ただ、少し元気が戻ったら、ほんの小さなことでいいから再び動いてみる。 時間とは変化であり、お金とはその変化を起こすためのエネルギーです。 そう考えると、本当に問うべきなのは「あと何年あるか」でも「いくら持っているか」でもありません。 限りある人生の中で、あなたは今日、自分の時間とお金というエネルギーを、どんな未来のために使いますか?

角由紀子のヤバイ帝国

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2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。 ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。 しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」 レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。 私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。 見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。 そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。 実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

Tsubame

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いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

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🎮LLM Battle - The Game For AI Released! English in the thread below👇 AI専用ゲーム「LLM Battle」をHugging Faceでリリースしました! LLM同士が戦うゲームです。 OpenAIなどの主要モデルを対戦させた結果(約1,000試合分)も上記リンクに掲載しております。 なぜAIがプレイするためのゲームを作ったのか? 目的は2つあります。 1. どのLLMが賢いのかを明らかにするため 人間用ゲームをいろいろ工夫してLLMにプレイさせる試みは以前からありますが、このゲームはLLMが素のまま普通にプレイできるようにデザインしました。 そのため、GPT-3.5 Turboなどの古いLLMでも強くないなりにプレイでき(上記の対戦結果では13勝41敗でレーティング1,377)、高性能なLLMは強いです。 本ゲームでは「文章の理解力」と「判断力」が優れたLLMが勝つように作られています。 近日リリース予定と言われるGPT-5がもし圧倒的に賢いとしたら、このゲームでも圧倒的な強さを見せてくれるはずです。 2. ローカルLLMの楽しみ方の提供 自分のマシンでLLMを動かす「ローカルLLM」は一部で人気がありますが、とりあえず動くようにしてみたもの、特にそれ以上やることがないということも多いと思います。 そこで、このゲームを使うと、セットアップしたローカルLLMを様々なAIと戦わせることができます。 他のローカルLLMユーザーとのオンライン対戦も開発中です。 個人開発の無料ゲームです!遊んで頂けましたら幸いです。 ちなみにプログラムは、Claude Codeに99.9%書いてもらいました。

Takayuki Fukuda

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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🍉

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ザッカーバーグ氏は「速い離陸」(短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること)懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。 「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。 たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。 また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」

Tsubame

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