継続すれば人はついてくるやんやな
【衝撃】イーロン・マスク「不可能を可能にするのが得意なんじゃない。不可能を遅延に変えるのが得意なんだ」発想が天才すぎるww
司会「イーロン、Starshipの開発って最初から成功すると思ってたんですか?」
イーロン「いや、全然」
司会「え?」
イーロン「最初はみんな不可能だと思っていたよ」
司会「周りの人たちが?」
イーロン「社内の人間も含めてね」
司会「SpaceXの社員まで!?」
イーロン「そうだよw」
司会「じゃあ、なんで始めたんですか?」
イーロン「不可能だと思われているからって、本当に不可能とは限らないだろ?」
司会「……」
イーロン「最初は笑われたよ」
司会「笑われた?」
イーロン「そんな巨大なロケットを作れるわけがないってね」
司会「確かに無謀に聞こえます」
イーロン「でも、少しずつ開発を進めた」
司会「はい」
イーロン「すると、周りの反応が変わってきたんだ」
司会「どう変わったんですか?」
イーロン「最初は『絶対に不可能だ』だった」
司会「はい」
イーロン「でも今は『いつ完成するんだ?遅れてるぞ』って言われる」
司会「www」
イーロン「面白いだろ?」
司会「確かにw」
イーロン「僕の得意技は、不可能を単なる遅延に変えることなのかもしれない」
司会「どういう意味ですか?」
イーロン「できるかどうかを疑われる段階から、いつできるかを問われる段階に変えるんだ」
司会「……なるほど」
これ、経営者にもめちゃくちゃ刺さる話。
新しい挑戦を始めたとき、
「そんなの無理だろ」
「絶対に失敗する」
「現実を見た方がいい」
そう言われることは珍しくない。
でも、挑戦を続けて少しずつ形になってくると、
「いつ完成するの?」
「まだできないの?」
「予定より遅れてない?」
と、周りの反応が変わる。
「できるわけがない」が「いつできるんだ」に変わったら、それは一つの前進。
もちろん、すべての挑戦が成功するわけじゃない。
それでも、不可能だと笑われていたものが、実現を前提に語られるようになる。
この変化こそ、挑戦する人間の面白さなんだと思う。
Roads are complex, hiding many challenging scenarios for advanced ADAS systems to handle.
Mobileye REM™ provides a rich road intelligence representation built from multiple layers of data. Lane markings, drivable paths, road edges, vehicle motion patterns, driving behavior patterns, and other road attributes combine to create a detailed understanding of the driving environment.
This comprehensive road understanding helps support ADAS and autonomous driving systems across a wide range of real-world challenging conditions.
In this video, see how REM predicts the drivable trajectories at a toll booth, laying out data in advance to prepare for road borders, lane structure, crowd speed and a clear drivable path as the road merges on this multi-level bridge.
くなぎさ ネト/AI/健康 retweeted
Replying to @heyshrutimishra
LLMs accumulate a lot of declarative knowledge.
That's how they can answer a large number of questions.
That's also why they require so many parameters and hence so much memory.
But one can replace the accumulation of knowledge by *understanding*
That what JEPA world models do.
That's one reason they can be useful with considerably less memory and training data than LLMs.
This paper merely shows that the underlying similarity structure of the data, whether text or image (e.g. co-occurence of words in text or objects in images) uniquely determines the shape of the representation point cloud, when the encoder is trained trained with a common anti-collapse criterion like SIGReg or VCReg (not by reconstruction).
教養って金持ちの道楽だと思うんだよな。
一周回って金持ち同士のコミュニケーションに使われるから大事なんだけど、貧民には手を出しづらい。
高校までの勉強ができた高学歴の人でも話してみると、意外と教養レベルが低いと感じることがある。
これはなぜかというと、受験勉強ができる人というのは大きく
1 競争に勝つのが好きな人
2 問題を解くのが好きな人
3 知的好奇心や教養レベルに富む人
に分かれるからだ。(もちろんこの3つはそれなりに重なるところがあるのは言うまでもないが)
最近は、東大生や京大生などでも全く本を読まない人がかなりの数いるけれど、こういう人は結局競争に勝つのが好きだからこそ受験勉強ができただけで、知的好奇心や教養レベルという意味では凡庸な人だったりする。
旧制高校の時代のように、競争がゆるい方が教養レベルが高かったというのもなかなか皮肉なものである。
くなぎさ ネト/AI/健康 retweeted
Introducing LeVJEPA 1.5 Large, the first step in scaling our method.
It closes the gap to V-JEPA on both image and video benchmarks, trained with 5.6x less compute and over an order of magnitude less data.
くなぎさ ネト/AI/健康 retweeted
🚨GPT6.2 Astra will drop today!
-Tibo hinted it may be a big parameter model
-Maybe 10T
-costs will be like opus 5.5 and absolutely cheaper than GPT6 Astra
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when LaMAria was introduced a year ago, Meta's closed-source Aria SLAM was far ahead of academic systems.
one year later, we've surpassed it in 3/5 categories: medium, long, and low light.
here's what closing that gap looks like:
wow @jacobvm04 and i just took first place on one of robotics’ hardest problems.
machines knowing where they are in the world.
slam dunk.
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These billion-dollars startups rely on a 2011 SIFT-like method for the core of their pipeline
They use ORB-SLAM3 (2020), which uses ORB (2011) from the paper "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF"
くなぎさ ネト/AI/健康 retweeted
NNの重みを直接編集するリプログラミングの件
再現試験により、この直近2ヶ月に登場したモデルでなければ実現できなかった、ということが示されて、本当にRSIのフェーズに入ったことを感じる…
言語がどうこう、機械語がどうこうじゃない、重みを直接だよ?
自己書き換えループという可能性が開かれると、NNの重みはコードなのかデータなのか、再びその問いに戻ってくるんだよな…
くなぎさ ネト/AI/健康 retweeted
AIが3D空間の変化をリアルタイムに予測する「3D World Simulator」が登場。
RTX 5090で50 FPS以上で動作し、視点を変えた映像だけでなく、奥行き・3D形状・触覚情報まで生成できる。
ロボットの動作学習など、現実世界でAIを動かすための技術として期待できそう。






























