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“聞き手:『2001年宇宙の旅(2001 A Space Odyssey)』の中で21世紀の未来をいろいろ予言されていますね。息子のジョナサンは2001年には今の僕の歳になってます。たぶん順応できてると思うのですが…どうなんでしょうね? アーサー・C・クラーク:息子さんが大きくなる2001年までには、各家庭に1台コンピュータが備わってる、そこが一番の違いだね。こんな大きなコ ンソールじゃなくて、ちっこいのね。それが世界中で全部繋がって、ユーザーは銀行の明細から映画チケット購入まで遠隔で操作して、あらゆる情報が引き出せるんだ。VCRのTVの画面みたいなのとキーボードが備わってて。 聞き手:となるとソーシャル味が抜けちゃうんじゃないですかね…。生活(人生)すべてがコンピュータ中心に構築され、何から何までコンピュータ依存の社会になる気がするのですが… アーサー・C・クラーク:社会の隅々までリーチできるって見方もできるよ。世界中どこでも好きな場所に住めるんだ、こんな素晴らしいことない。ビジネスマンは都市部でも田舎でも好きな場所でテレコミュートできるんだよ。”
— 1974年に見てきたかのようにネットとパソコンの話をするアーサー・C・クラーク(動画) : ギズモード・ジャパン (via ngm)
JAXAの中継最後にいきなり流されたまるで映画のようなエンドロールが最高だったからみんなも見て。 https://twitter.com/komukaepapa/status/1758658040822460765
ドモホルンリンクルの工場の一滴一滴を見守る人、あんな見てるだけの仕事ないやろとか思ってましたが きょうはCloud Buildのログを一行一行を見守る仕事をしてたので、ドモホルンリンクルのほうの仕事も実在するかもしれない
XユーザーのCubbitさん: 「ドモホルンリンクルの工場の一滴一滴を見守る人、あんな見てるだけの仕事ないやろとか思ってましたが きょうはCloud Buildのログを一行一行を見守る仕事をしてたので、ドモホルンリンクルのほうの仕事も実在するかもしれない」 / X

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“夜勤初日。退勤したはずの先輩が職場に戻ってきてくれて、「認知症の利用者さんには正論じゃなくて、とにかく味方でいることな」って言いにきてくれた。夜中にお爺さんがフロアを徘徊され、「出口どこだ」とかなり怒っていたので、「わ、私も出口を探していたところですっ、ち、力を合わせて一緒に脱出しましょう!」って言うと、「よろしく頼む」って、なぜか納得してくれた。これを10回くらい繰り返すとお爺さんは寝てくれたんだよな。あのとき、「ここは施設なので帰れません」って正論をぶつけていたらと思うと恐ろしい。マジで先輩ありがとう。一年目の夏のエピソード。”
— ジッピー / X
ワインをたしなむ (;゚Д゚) フェェッ!? A glass of wine please.
( Reddit:r/youseeingthisshit u/amy2kim22 )
宇宙に浮かぶ?マーク (´▽`*) オォー NASA's telescope recently found a big "question mark" in deep space.
(Reddit:r/BeAmazed u/AnyConsideration7947) .
参考サイト:James Webb Space Telescope spies cosmic question mark in deep space
( Space.com さんの記事より )
Twins mirror prank! 😂😂 https://twitter.com/TheFigen_/status/1687843275527380992
大型トラックのバック駐車 (´▽`*) ドヤッ!! Parking Skills.
(iceage2012さんのImgur)

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チャーハーァン!! (*^ o ^*) ウマー! Making fried rice
(Reddit:r/oddlysatisfying u/ReturnOneWayTicket)
(「超合金 マジンガーZ」50年目の大変革 新素材で「理想的なブレストファイヤーできた」 - ITmedia NEWSから)
セーラー服と機関銃
KYOKO KOIZUMI, 1985.
Kyoko Koizumi featured in 1985 DUNK magazine, here's some of her photos. See sources here.
Xウィングファイター折り紙 ٩( 'ω' )و イエー! Surprisingly good origami X-Wing Fighter
( Rauca さんのImgur )

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“宮本氏: ちょっと細かい部分は触れにくいんですけども……ひとつわかりやすい例を挙げるとすれば、今のゲームって完成しても、発売まで大体1ヶ月くらいあるんですね。その1ヶ月の間に、チーム内でご飯を食べたりしながら、そのゲームの「まずかったところ」をお互いに話し始めるんですよ。 ここはまずかった、あそこがまずかったって……「お前はネガティブなのか」と言われるかもしれないんですけど、僕はその「傷の舐め合い」が結構好きなんです。「あそこはこうしておくべきやった」、「工場に行って直せるなら今からでも直したい」とか……僕はその発売までの1ヶ月間で、「傷口に塩を擦り込んで楽しむ」ということを、必ずするようにしているんですよ(笑)。 一同: (笑)。 宮本氏: なぜかというと、発売後に人気が上がると全てが良かったような気になるし、逆に人気が出ないと大失敗したような気になるじゃないですか。 それは卑怯なので、「結果が出る前に、自分たち(制作側)の考えは固めよう」と決めているんです。これって実はすごく大事なことで、その作品の続編のネタや大まかな方針は、ほとんどそこで決まるんですよ。 だから、「ゲームが売れてからはあんまり右往左往しない」ということをいつもやっています。”
— 『ザ・スーパーマリオブラザーズ・ムービー』が面白すぎたので、宮本さんに直接いろいろ聞いてみた
たぶん本を出版することも同じだとおもふ。
大規模言語モデルは、その名が示す通り、膨大な数のつながりを持つ大規模なニューラル・ネットワークで作られている。しかし、脳に比べればそれらは微々たるものだ。「私たちの脳には100兆個のつながりがあります」とヒントンは言う。「大規模言語モデルでは最大で5000億から1兆です。しかし、GPT-4は、1人の人間と比べるとその何百倍ものことを知っています。ですから、実は私たちよりもずっと優れた学習アルゴリズムを持っているのかもしれません」。 脳と比較すると、ニューラル・ネットワークは学習が苦手であると広く信じられている。学習させるためには膨大なデータとエネルギーが必要だからだ。一方で脳は、ニューラル・ネットワークよりずっと少ないエネルギーで、新しいアイデアやスキルを素早く習得できる。 「人には何かの魔法があるようでした」とヒントンは語る。「しかし、このような大規模言語モデルの1つを用いて何か新しいことをさせるように訓練すると、すぐにこの議論は破綻してしまいます。極めてすばやく新しいタスクを習得できますからね」。 ヒントンが話しているのは「フューショット(Few-Shot)学習」のことだ。大規模言語モデルのような事前学習済みのニューラル・ネットワークは、わずか数個の例を与えるだけで新しいことをするように訓練できる。たとえば、一部の大規模言語モデルは、直接そうするように学習させたことがなくても、一連の論理的な発言をつなぎ合わせて1つの意見を作れることにヒントンは触れている。 そうしたタスクの学習速度において、事前学習済みの大規模言語モデルと人間を比較すると、人間の優位性は消えてしまうとヒントンは言う。
MIT Tech Review: ジェフリー・ヒントン独白 「深層学習の父」はなぜ、 AIを恐れているのか?