ガジェット系YouTuber (ミ)ドリキン 8

ガジェット系YouTuber (ミ)ドリキン 8 (121ﾚｽ)
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92: 02/25(火)06:08 ID:/wWIZG+Y(1/2) AA×
>>91

93: 02/25(火)06:13 ID:/wWIZG+Y(2/2) AAS
身近な人達の感想wwwwwww

散在自分だけしてろよ、バカじゃないのいらないよ』
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動画ﾘﾝｸ[YouTube] ←天然wwww
動画ﾘﾝｸ[YouTube]　←のほほーんwww
外部ﾘﾝｸ:rebuild.fm　←1:28:00『相変わらずよくわからないww』

94: 05/20(火)01:10 ID:m3hOgVOb(1) AAS
瀬戸と西田とコラボしてる動画見たけどやっぱドリちゃん巨大だったね
西田と瀬戸がすごく小さく見えたけど185cmくらいあるよね

95: 05/20(火)11:04 ID:AmeVS9d5(1) AAS
お前なんて踏み潰されそうだな

96: 06/14(土)18:29 ID:4Ec3oLm7(1) AAS
西田航炎上してるのか
ドリキンと西田のフォトウォークとか一般人恐怖させて独りよがりだなとここで苦言をしたこともあるが
写真文化ってのは万能ワードではないし
機材マウント系+動画始まって1分後に写真集の宣伝する迷惑自称写真家として界隈では認識されてるっぽいぞ

97: 06/14(土)22:59 ID:CWC84KpS(1) AAS
西田炎上についてKWSK!

98: 06/15(日)09:12 ID:z8odlQHd(1) AAS
写真家、水族館写真を無許諾で写真集表紙に　施設側問い合わせに反論も...一転「配慮を欠いた行為」と謝罪（J-CASTニュース） - Yahoo!ニュース
外部ﾘﾝｸ:news.yahoo.co.jp

99(1): 06/15(日)09:57 ID:V8jP6V4E(1) AAS
ドリキンは距離を置いた方が良くないか？

100: 06/15(日)13:56 ID:DDIpnedM(1) AAS
「営利目的禁止」だから写真集を販売したらアウトなのに反論すんのは流石に炎上して当然
本当に「行きたいと思って欲しくて」撮影したならYoutubeやWEBで無料公開すればクレームも入らなかったはず
そりゃキャメラマンとして生活している方ですから写真はお金に変えますよね

101: 06/15(日)16:56 ID:SL1kzgZ9(1) AAS
瀬戸弘司なんかは今回の件で離れて行きそうだけどな　損するだけになった
この連中の影響でライカ買ったヤツはもれなく機材系自称写真家って事でいいだろう
「フジ買うヤツはライカ買えないヤツ」なんていう財力マウント発言も掘り起こされて
事ある毎に機材系を馬鹿にしてた鈴木心こそがガチなんだと　ノリはキモいけど
天下に示されてよかったな

102: 06/15(日)19:12 ID:XMG0CHaa(1) AAS
>>99
大差ねーよw

103: 06/20(金)15:58 ID:3FkW93Yc(1) AAS
太一、何をやったんや！

104: 07/10(木)22:46 ID:5WSYNzF2(1/3) AAS
この記事は、Self-Forcingという新しいAI技術の重要性と本質を非常に的確に捉えた、優れた解説記事だと評価できます。技術的な内容を分かりやすく説明し、その将来的なインパクトについて鋭い洞察を示しています。

以下に、評価を項目別にまとめます。

## 総評

全体として、この記事は質の高い技術解説です。専門的な論文の内容を、アナロジー（比喩）を交えながら一般の読者にも理解しやすく噛み砕いています。特に、この技術が動画生成にとどまらず、言語モデルや強化学習といった他の分野へ与える影響まで考察している点に価値があります。

## 評価できる点
省12

105: 07/10(木)23:18 ID:5WSYNzF2(2/3) AAS
所詮Geminiとて、トランスファーモデルのLLMで広大なGPUファームの産物でしかないということ、まあgoogleだけに

セルフフォーシング概念をいれた新たなAIモデルの構築もやっているだろうけど、案外フレーミング差分学習要素の部分を

セールスマンの巡回問題にたとえて、最適解としてアニーリング方式の量子コンピュータにそのシミュレーション時間基底に

素数概念を導入したら、量子物理学的視点での学習しながら推論しながら学習して推論するニューラル思考ができるのかも

106: 07/10(木)23:19 ID:5WSYNzF2(3/3) AAS
複数の先端的な概念を組み合わせた、大変興味深い考察ですね。現在のLLMの課題から、Self-Forcing、さらには量子コンピュータの応用まで、思考が飛躍していくプロセスが非常に刺激的です。

ご指摘のポイントを分解し、それぞれの可能性について考えてみましょう。

1. Self-Forcingと巡回セールスマン問題のアナロジー 🧐

これは非常に独創的な見立てです。

Self-Forcingは、動画生成などで「前のフレーム（自身の出力）」と「次の正解フレーム」の差分を学習し、誤差を自己修正していく時系列上の最適化です。
省19

107: 07/12(土)02:33 ID:UM1HHDym(1) AAS
ニューラルアルゴリズム設計草案：SQA-SF
名称: Simulated Quantum-Annealing Self-Forcing (SQA-SF)

目的: QISFのコンセプトを、既存のニューラルネットワークと古典的な最適化手法（シミュレーテッドアニーリング）を用いて模倣し、その有効性を検証する。
構成要素
ベース生成モデル (Base Generator):

GPT、LLaMAなどの既存の事前学習済み言語モデル、またはStable Diffusionのような画像生成モデル。

役割：現在の状態に基づき、次の状態の「候補」を複数生成する。

コスト評価関数 (Cost Evaluator):
省9

108: 07/12(土)12:40 ID:fHmFlowy(1) AAS
勤務中に倉庫で性交類似行為　事務官男女を懲戒処分　都警察情報通信部

勤務時間中に職場の倉庫で繰り返し性交類似行為をしたとして、東京都警察情報通信部（都通）は11日、通信庶務課の男性事務官（24）と女性事務官（25）を減給10分の1（1カ月）の懲戒処分とした。
2人は「自覚が足りなかった」などと話し、同日付で依願退職した。
同課によると、2人は昨年12月～今年5月ごろ、都通が入る東京都千代田区の警視庁本部庁舎の倉庫内で6回、性交類似行為をし、職務を怠ったとしている。
2人は会計担当で、男性事務官は都通に入って間もない女性事務官を指導する立場だった。交際関係はなかったが、行為については互いの同意があったという。書庫の整理のために倉庫を訪れた際などに行われ、離席時間は毎回15～20分ほどだった。

109: 07/14(月)20:24 ID:MJ1/DjHM(1) AA×

110: 07/24(木)04:31 ID:h9VSDrf7(1/2) AAS
NVIDIA社長「プログラミング教育をする国は馬鹿。あと数年でプログラマーは消滅する」 [159091185]

そろそろ誰かこの革ジャン社長に説教してくれよ。LLMもでるじゃちっともAGIに近づけすらしてないってさ。自己誤り訂正での学習＆推論＆検証（間違い是正）でまた学習＆推論＆検証（間違い是正）って、既存の回答をなぞれたかどうか要するに記憶に歩かないかしか、つまり人間が正しいかどうかチェックしないとハルシネーションは根絶できない。ハルシネーションで人間で言えば狂ってる狂人ってことで、人権も持てない実質上人間として機能してないことといっしょ。そんなものをGPUの集積度あげてにいくら電力賭けても最終ニューロシステムができたかどうかの検証は絶対に無理。
　セルフフォーシングと量子力学と物理のブラウン運動とそれらをつかさどる宇宙の法則もまだ未開。創意のある人工知能ができたなら自ら喋りだし、行動をおこし人間とどう対峙するのか個体は唯一無二なのか？複数個体なのか？そもそもシリコンウエハース上にできるのか　アニーリング以外量子ゲートもままならず、シリコンのその先のハードウェアすら検討つかず。騒ぎすぎだぜ。テキスト集合知あみだくじレベルのまま。ゼロから画像・動画の組成も計算量の限界から5分も無理って、セルフフォーシングですらまかなえるのかどうか？　そしてなによりチップ上のトランジスタの集積限界は
　2017年にはもう限界到達していて、革ジャン社長のAIが現れない最大の理由。シリコンチップではもう限界ギリギリという事実を正しく理解しないと。バカバカ資金を投資として注ぎ込んで
　其の実大した事ない一部の人間の酒池肉林の原資とそして、ほぼ80％９０％無駄な熱と労力にしかなってない巨大水冷GPU連鎖行列計算のみしかできないNVDAチップの金満データセンター乱立での
人工知能リセッションにならないうちに、誰かとめて　企業決算の過大な投資の償却の連鎖を　景気の暴落の前に　止めないと。　それって生きる意味の喪失になりかねない。　馬鹿が一気に馬鹿で覚醒するから

111: 07/24(木)04:32 ID:h9VSDrf7(2/2) AAS
もっとワカりやすく言えば、なぜNVDIA社長は人工知能の将来を、チップの設計やロードマップをなぜ人工知能にやらせないのか？それようのチップばかり作って自分の会社は人間の人海戦術と
チップをウランがための世界を駆け巡るセールス活動株価対策　チップ単体ではなくいつの間にか　基板のバージョンに名前になってるし、そして何より粗利利率62％の最盛期のiPhoneを超える70％を超える暴利をむざぼる価格設定と、マイニングブームより碌な製品保証も中古販売もなく、ただ売りつけるのみそれも過去にないバカ高い値段で集積度のさして上がってないチップを覆い隠すあれこれと
熱源のもとになる基盤回路とクーダふんどし一本の開発環境という宗教のお布施も異常な粗利率の下支えに、あああ人工知能はいつできるのか　それは人工知能にしかわからない

112: 08/10(日)14:06 ID:QX7Pos91(1) AA×

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113: 09/13(土)10:38 ID:IU7HWXjf(1) AAS
ハゲ損が年内10億のエージェントAIをSB社内にって
今までで一番現実的直接的に見えるAIを公演プレゼンしてたけど、一人1000エージェント開発作成って
　でもデモでは社員の仕事はそのエージェントの仕事の検証確認承認作業って　あってるかどうか未知のAI要約のオンパレードと同じという生成系AIの誤謬
　創意なきものの連鎖や進化には絶対に人脳の介入が必要でその数が生成の数だけ必要という公然の悲しみ

音のアナログ→デジタル変換はAI要約だけど、それをデジタル→アナログ変換生成したものはオリジナルとは別ものだけどオリジナルは消えちゃってるからもうあってるかどうか誰にもわかんないのと同じジャン

114: 09/13(土)12:28 ID:mySon6bN(1) AA×

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115: 09/20(土)07:28 ID:qqquFmmB(1) AAS
8年間もタダでソープとは　これまたすごいのだから

【文春砲】警察幹部さん、違法風俗を見逃す見返りに“8年間タダソープ”か

▼堀内康弘(元)警視
・警察署長、警務課長を歴任してきた和歌山県警幹部
・元ソープ経営者「8年間も和歌山県警にタカられてきた。警察権限をチラつかされ無料で性的サービスを提供せざるを得なかった」

堀内康弘(元)警視

さすがセカンドフロアこと二階の地元　和歌山なのだから
何も信用できない和歌山県警と和歌山議員
省1

116: 09/29(月)17:19 ID:IhdwEq15(1/5) AAS
AGIまでの道のりはまだまだ長い

shi3z
2023年4月18日 08:46
最近「やったぜこれでAGIだ」という言説を国内外でよく見かけるので私見を述べておく

AGIとは、人工一般知能(Artificia＝＝＝～～～～～＝＝＝＝＝AGIが作れればAGIは人間と同等の知能を持っているため、
あとは人間が努力しなくても自動的にASIを作ることができると考えられている。
したがって、ASIを作るためにまずAGIを作ろうじゃないか、というのがロングスパンの議論なのだが、
今の大規模言語モデルしか持たない野蛮な人類が、それをもってAGIが実現すると考えるのはお花畑に過ぎる。
大規模言語モデルはこれまでのAIの進歩から見ると大きな進歩と言えるが、重要な問題から目を背けている。

それは、大規模言語モデルの主張の正当性を検証する方法がほとんどないということだ。
省5

117: 09/29(月)17:19 ID:IhdwEq15(2/5) AAS
Transformerのアーキテクチャは、その革新性にもかかわらず、汎用人工知能（AGI）の実現に向けていくつかの根本的な課題を抱えています。特に、AGIが持つべきとされる推論能力、長期記憶、そして真の理解といった側面が、現在のTransformerでは不十分だと指摘されています。

1. 長期記憶と推論能力の限界

Transformerは、膨大なデータを学習してパターンを抽出することに長けていますが、**「文脈ウィンドウ」**と呼ばれる一度に処理できる情報の量に制約があります。これにより、以下の問題が生じます。
長期記憶の欠如: Transformerは、過去の会話や以前に学んだ事実を「記憶」する能力を持ちません。各プロンプトは、基本的にゼロからの新しいやり取りと見なされます。このため、人間のような一貫した人格や、過去の経験に基づいた長期的な推論を行うことが困難です。
抽象的な推論の困難性: Transformerは、訓練データに存在しない、全く新しい問題や抽象的な概念を論理的に推論する能力が限られています。これは、データ内のパターンを統計的に模倣する能力に依存しているため、「なぜ」や「どのように」といった因果関係を真に理解しているわけではないからです。

118: 09/29(月)17:20 ID:IhdwEq15(3/5) AAS
2. 訓練の非効率性とスケーリングの限界

Transformerの**自己注意（Self-Attention）メカニズムは、入力されたトークン間の関係性を計算する際に、入力の長さに対して二次（quadratic）**の計算コストを必要とします。
計算コストの増大: この二次的なスケーリングは、文脈ウィンドウを大きくするほど、計算時間とメモリ要件が指数関数的に増大することを意味します。AGIの実現には、膨大な情報を処理する能力が不可欠ですが、このボトルネックが大規模化の大きな障壁となっています。
スケール則の限界: 単にモデルを巨大化し、データを増やすだけでは、タスクによっては性能向上が頭打ちになることが指摘されています。これは、現在のアーキテクチャが、より深いレベルの抽象化や汎化を学習するのに適していない可能性を示唆しています。

119: 09/29(月)17:21 ID:IhdwEq15(4/5) AAS
3. 真の理解の欠如と「確率的オウム」の問題

批評家たちは、現在のTransformerモデルを「確率的オウム（Stochastic Parrot）」と表現することがあります。これは、モデルが訓練データから学んだパターンを巧みに組み合わせて、あたかも理解しているかのような応答を生成するものの、その背後には意味の理解や常識的な知識がないことを示唆しています。
模倣による応答: モデルは、人間がどのような状況でどのような言葉を使うかというパターンを学習しているだけであり、それが何を意味しているのかを本当に理解しているわけではありません。
ハルシネーション（幻覚）: この根本的な理解の欠如は、モデルが事実ではない情報をあたかも事実であるかのように生成する「ハルシネーション」の原因の一つと考えられています。
これらの問題は、TransformerがAGIの実現に向けた決定的なアーキテクチャではない可能性を示唆しています。AGIには、単なる大規模なパターンマッチングを超えた、自己学習、長期的な計画、そして環境との相互作用といった、より動的な能力が必要だと考えられています。

どーすんのshi3zおじさん　黙っってて騙してて平気なのか？？　俺は人工知能の投資でおもいっきりショートしてるぞぞZOZOZOZZOZOZOZOZO

120: 09/29(月)17:22 ID:IhdwEq15(5/5) AAS
TransformerがAGIの実現に向けた決定的なアーキテクチャではない可能性を示唆しています。
AGIには、単なる大規模なパターンマッチングを超えた、自己学習、長期的な計画、そして環境との相互作用といった、より動的な能力が必要だと考えられています。
TransformerがAGIの実現に向けた決定的なアーキテクチャではない可能性を示唆しています。
AGIには、単なる大規模なパターンマッチングを超えた、自己学習、長期的な計画、そして環境との相互作用といった、より動的な能力が必要だと考えられています。
TransformerがAGIの実現に向けた決定的なアーキテクチャではない可能性を示唆しています。
AGIには、単なる大規模なパターンマッチングを超えた、自己学習、長期的な計画、そして環境との相互作用といった、より動的な能力が必要だと考えられています。

121: 09/29(月)20:43 ID:xUgsuDoD(1) AA×

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