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仙台育英はなぜ円陣を組まず、グラウンドを見ていたのか? 試合前の甲子園。花咲徳栄が円陣を組んでいる一方で、仙台育英の選手たちはグラウンドを向いて座り、後ろから須江監督が話をしていました。 この違いは脳科学的に見ると非常に面白いです。 もちろん、仙台育英が脳科学を意識してこの形を取っているのかは分かりません。ただ、試合直前の脳の状態を考えると、グラウンドを見ながら話を聞くことには一つのメリットがあります。 それが「予測」です。 脳は、目の前で起きた出来事を見てから動いているわけではありません。視覚から入ってくる情報と過去の経験を照らし合わせながら、少し先に起こることを予測しています。野球で打球に反応できるのも、ボールが飛んできてからすべてを計算しているのではなく、投球やスイング、打球の初期情報からその先を予測しているからです。 その予測を作る材料になるのが、試合前に入ってくる視覚情報です。 特に甲子園のような普段とは違う球場では、いつものグラウンドとは奥行きも景色も違います。選手がグラウンドを見続けていれば、その空間情報が試合開始前から脳へ入り続けることになります。 ここで円陣との違いが出てきます。 円陣を組むと選手の視線は自然と内側へ向きます。仲間の表情や声が強く入ってくるので、チームとして感情を高めるには非常に優れた方法です。 一方、仙台育英の形では、監督が後ろにいるため選手はグラウンドから目を切る必要がありません。耳から須江監督の言葉が入りながら、目にはこれから自分たちがプレーする空間が入り続ける。 この状態なら、監督の話を単なる言葉として聞くだけではなく、目の前の試合環境と結びつけながら処理できる可能性があります。 さらに試合前は、気持ちを高めれば高めるほど良いとも限りません。 過度に興奮すると交感神経系の活動が高まり、注意の範囲が狭くなったり、動作に余計な力が入りやすくなったりします。特に甲子園という舞台では、何もしなくても選手の覚醒水準は上がりやすい。 だからこそ、さらに気持ちを上げるより、目の前の環境を静かに取り込みながら試合に入る方法も合理的です。 この場面で仙台育英がやっていることを脳科学的に表現するなら、気持ちを試合に向けるというより、脳の予測を先に甲子園へ合わせていると考えると分かりやすいでしょう。 試合開始前の数分間。 実はこの時間から、脳の中ではすでに試合が始まっています。

鈴木一登/スポーツ鍼灸

1,100,831 views • 1 month ago

NVIDIAのCEOが断言 コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消える ジェンスン・フアンのこの発言は、 生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話 エンジニアの目的を一言で言うと 問題を解くこと コーディングは目的ではなくて手段 ただの作業のひとつ もし 「目的=コードを書くこと」 になってたら それはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる 彼は台湾生まれ 幼少期にアメリカへ移住するが、 英語も話せず、文化も分からんまま かなり荒れた学校に放り込まれた 勉強ができるかどうか以前に 「どう生き残るか」を考えないとあかん環境 そこで彼が身につけたのは テクニックでも要領でもなく、 「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やった その後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと 半導体業界の最前線を渡り歩く ここで彼は気づく ・技術的に面白いこと ・会社が本当に困ってること ・市場が評価すること これらが ほとんど一致していないという現実に 多くの会社は 「作れるもの」を作り、 「今ある市場」に最適化して、 本当の問題から目を背けていた だったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業する でも当時のNVIDIAは 今みたいなAI企業ではなかった グラフィックス市場は不安定。 資金はない。 失敗したら即終了の世界。 実際、 最初のプロダクトは盛大にコケた このとき彼は 「コードが悪い」とは言わなかった 「俺たちは間違った問題を解いていた」 そう結論づけて、 市場と技術の“問い”から全部やり直した そこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、 計算・並列処理・AIに賭け続けた 結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を 解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立った だから今、彼はこう言う エンジニアの仕事は 新しい問題を見つけて それを解くこと 会社の中には 未発見の問題がうじゃうじゃある。 だからこそ時間が命。 ここが1番重要 生成AI時代に 仕事を失うエンジニアと 給料が上がるエンジニアの差は、 コードの上手さではない ・何が本当のボトルネックか説明できるか ・それを解いたら売上/コスト/速度がどう変わるか言えるか ・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるか これができる人は AIを「脅威」ではなく 生産性ブースターとして重宝される 逆に 「実装だけ」「言われたことだけ」 になった瞬間、 AI+安い人材に置き換えられる というか完全に不要に 給料を上げたかったら やることはシンプル ・コードを書く前に“問題定義”を書く ・要件をそのまま受け取らず、1回疑う ・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す ・ビジネス側と同じ言葉で話す これができるエンジニアは 「作業者」やなく 意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは 「コード書くな」ではない 目的と作業を混同するな ということ 生成AI時代、 生き残るエンジニアは 一番最初に 「何を解くべきか」から考える これ読んで 「ちょっと焦った」なら、 たぶん感覚は間違ってない 生成AI時代、 何もしないのが一番リスク高い 考えがズレてないか確認する用に、 ブックマークして定期的に見直し推奨 こういう 生成AI時代のエンジニア論とか プロダクト・意思決定・キャリアの話は、 シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で 定期的に書いてます 気になった人は Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

Taishi | AI Language Learning App 🧞‍♂️

139,496 views • 8 months ago

TikTokでストリートインタビューをしたら バズると勘違いしている人が多い。 本質を見誤っている。 ストリートインタビューは あくまできっかけ。 このアカウントをプロデュースしている DA1K1さんの動画は 多くのストリート企画とは決定的に違う。 よくあるストリート動画は 「やらせでしょ?」と言われて終わる。 理由はシンプル。 やらせっぽいし、面白くないから。 しかしDA1K1さんの動画は違う。 やらせ感はある。 それでも100万再生を超える。 理由は 最初の2秒と会話の設計。 ストリート企画は 最初の2秒を突破する導入にすぎない。 本当に面白いのはその後。 例えば 「年収聞いていいですか?」 「軽く教えられんくらい」 「持ってんぞ結構この人! ぶち持っとるぞこの人!いいんっすか?」 フランクで、方言全開で、異常に距離が近い。 この空気感があるから ・相手が自然に話す ・リアルな会話になる ・ボケとツッコミが生まれる 動画がエンタメになる。 結果 「やらせっぽいかどうか」は関係なくなる。 動画自体が面白いから最後まで見てしまう。 ストリートだからバズるのではない。 ストリートを入口にして 中身のエンタメが強いからバズる。

砂川伸夫@ショート動画攻略

1,476,217 views • 6 months ago