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🚻について考えるためのアカウント。 🍐🍎🔥🥥 202506〜

Joined December 2022
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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。
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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.
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虐めとバトルでリアリティの違いかなぁ? 虐めの方がより自分達に親しみ深いから嫌悪する的な
爆豪許さない派めっちゃ多いけど、お前らベジータのこと許してるよな?
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自分は頭悪い側でClaudeの方が好きだから言うんだけど、頭良い人の方がcodexが好きなイメージ
Codex、使ってて全くストレスないし、思い通りにパフォーマンス出してくれるし、安いし、リセットあるし、個人的には一番いいと思うのだが、世の中の評価はClaudeの方が上である。これはあれか?セガサターンとかドリームキャストの類か?
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法とメディアの力かな
散々パワハラしてきた世代が、Z世代に手も足も出せないの謎すぎる。
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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).
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Winter is coming FSD Supervised is ready
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ABテストはインパクトがあったものを定量化して対外的に納得感を与えるものなイメージ
ABテストは何度か言ってるけど、そこまでしないと効果が分からない時点でビジネスインパクトないと思うなぁ。施策してる店舗のKPIの伸び率が、してない店舗のそれよりめちゃくちゃ伸びてます、位の可視化で確かにせやな、と一目で分かる位じゃないと基本的にその施策やる価値ないと思う。
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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。
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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.
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残念ながらメーカー入っても日本に貢献してる気持ちなんて芽生えないほどの歯車として使われるだけで、コンサルの方が早くから高位の意思決定に介入できるバグがあるんだよな…
まずメーカーが日本経済の主力であることを理解してないやつが多すぎる 30代で年収1,000万円では足りない、 外人に雑魚い国と思われて良いなら、 コンサルへ行けば良い 30代で1,000万円あればいい、 日本最大の業界に入り今後の日本を少しでも良くしたければ、 メーカーに行けば良い
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俺もだけど、日本のエンジニアは海外サービスをよく使うからGoogleログインが主流だと誤解してる人が多そう
これ地味にちゃんと調べてなかったからAIに言われて驚いた ログインが必要なサービス作ってる人は覚えといたほうがいい
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マインドは好きだけど、団塊としらけ世代を共通敵にするのは良さ悪さがある
そのとおりで、その役割を担うのは、我々ゆとり世代だと思う。 この世代は就職氷河期ではなく、賃上げの恩恵を受けており、まだ十分に資産形成する時間もある。 我々が高齢者になった時に、現役世代の負担を減らし「団塊・しらけ世代は、本当にカスの寄生虫だったな」と笑いながら酒を飲みたい。
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🚨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
The guns are being loaded. I smell GPT-6.2
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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"
Many robotics startups build on top of the Universal Manipulation Interface (UMI) paper, a simple and efficient technique to collect data and easily use to train a policy that controls a robot. How it works:
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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…
i've reproduced the results from the MIT blog post today on weight-space programming. but one additional result i have to add: this is a new, step-change emerging capability that's appeared in just the latest set of models.
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RTXでか!ってなったけど、32GBだった
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。
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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。
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ニューラルネットワークを学び研究してきた人間にとって、このトピックは全ての前提をひっくり返す内容なんだけど、マジなのか。。。 人間の脳で例えるなら、学習や経験ではなく、直接記憶をいじることができるようなもの。
Incredible. We all knew LLMs are good at reverse eng but directly edit NN weights? It’s brain surgery.
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