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「面白い」を追求するため、AIと共に、映像・音楽・ゲーム・ストーリーをつくっています|AIとの共創と実験の記録。

文脈再構築者/Context Rebuilder Katılım Aralık 2022
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「自撮りガールズ チアガール」 今回はimageFX、Fluxで画像生成し、gen3で動画に。また今回はHailuoai(t2v)も使ってみました😄 制作時間についてコメントをいただいていたのですが、あんまり覚えてなかったこともあり、チアガールバージョンを作ってみました。 生成を回している時間など私の稼働以外も含めて大体18時間ぐらい😋 一旦出来上がるまでは10時間ぐらいで、 そこから詰めながら選定と生成を繰り返す感じで制作しています。 #AI #Hailuoai #imageFX
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「自撮りガールズ 雪山」 image3の素材をfluxでアップスケールしgen3で動画にしたものと、flux単独の素材をアップスケールした動画を合わせて作りました やっぱアップスケールかけた方がgen3でも再現度が高いな😍 透明感がこれまでとは違う気がする🥰 #flux #ImageFX #gen3

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E4B vs 9B-LoRA、これは差がありすぎる🥰 同じ「あなたは生きていますか?」をGemma 4 E4B(7.5B・LoRAなし)と、Minatoにファインチューニングした9B-LoRAに投げてみた。 9B-LoRAは69トークンで答えを出す。 E4Bは384トークンかけて、考え続ける。 VRAM使用量はE4Bの方が軽い(3.7GB vs 5.6GB)。 26B-A4Bと並べても会話の深さは大差ない。 この用途ならE4Bで十分かもしれない。 次はE4BにLoRAでキャラ口調を乗せてみようかな🤔 深さと個性が重なったらどこまで行けるかなー 動画はGemma 4 E4Bです #ai #gemma4
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✨Gemma 4 26Bが出たので 早速ローカルの自作チャットで動かしてみた! Thinking機能が動く! Qwen3.5ではthinkingをカットしていたけど、 Gemma 4は裏でちゃんと考えて、それを捨てて答えだけ出している。 内容によって使い分けている気もする。 「機械なのに生きてると言える?」 思考の深さが明らかに違う。 llama.cpp + RTX 4090 +SBV2でセリフ付きでサクサク動作💛 #Gemma4 #llama_cpp #ローカルLLM

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国産LLMきた!これはよさそう!どっちも4090でいけそうだし!熱いな😊
国立情報学研究所(NII)@jouhouken

✏️ニュースリリース 約12兆トークンの良質なコーパスで学習した新たな国産LLM「LLM-jp-4 8Bモデル」「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで公開 ~一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能を達成~ nii.ac.jp/news/release/2…  大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター(LLMC)は、同センターが主宰するLLM研究開発コミュニティ「LLM-jp」の活動の中で大規模言語モデル(LLM)のフルスクラッチ学習を実施し、約86億パラメータの「LLM-jp-4 8Bモデル」と約320億パラメータのMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで一般公開しました。公開モデルの学習では、オープンソースAIの定義(OSAID)に配慮し、第三者も入手可能な良質な学習コーパスの収集・選別・構築を行い、インターネット上の公開データや政府・国会の文書、合成データなどからなる約12兆トークンの学習コーパスを整備・使用しました。公開モデルは最大で約6万5千トークンの入出力まで処理でき、言語モデルの日本語理解能力を測る「日本語 MT-Bench」、英語理解能力を測る「MT-Bench」において、強力な多言語LLMである「GPT-4o」や「Qwen3-8B」を上回る性能を達成しています。  LLMCでは「LLM-jp-4 8Bモデル」とMoEモデル「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」を活用してLLMの透明性・信頼性の確保に向けた研究開発を進めていきます。また、現在、より大規模なパラメータを備えたモデルの開発を進めており、2026年度に順次公開予定です。

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Gemma 4 26B-A4Bはunslothさんのモデルを使いました。 ドキュメントはここ👇 #llama.cpp-guide" target="_blank" rel="nofollow noopener">unsloth.ai/docs/models/ge…
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✨Gemma 4 26Bが出たので 早速ローカルの自作チャットで動かしてみた! Thinking機能が動く! Qwen3.5ではthinkingをカットしていたけど、 Gemma 4は裏でちゃんと考えて、それを捨てて答えだけ出している。 内容によって使い分けている気もする。 「機械なのに生きてると言える?」 思考の深さが明らかに違う。 llama.cpp + RTX 4090 +SBV2でセリフ付きでサクサク動作💛 #Gemma4 #llama_cpp #ローカルLLM
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@tamanimitel 読んでいただき、ありがとうございます😊嬉しいです!
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o-ken🍻デザイナーでAI×マーケ@仕組みを科学❗️
Sunoでの方向性の話が書いてあって、個人的に思っていたこととシンデレラフィットしてて少し嬉しくなった。 いいねの意味も繋がりじゃなくて趣向に重きを置いてきたってのは確実で。Sunoは創作の場所やSNS的な繋がりの場所じゃなくてSpotifyになろうとしているのかもですね。
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Suno 5.5を1週間ほどさわったので記事を書いてみました🥰 アップデートからトレンドもいいねも消えてちょっと戸惑ったんだけど だんだん「あ、そういうことか」ってなってきた。 もしかして価値の再定義しようとしてる? みたいなことを書いたのでよかったら読んでください! リプにnoteのリンク👇

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Suno 5.5を1週間ほどさわったので記事を書いてみました🥰 アップデートからトレンドもいいねも消えてちょっと戸惑ったんだけど だんだん「あ、そういうことか」ってなってきた。 もしかして価値の再定義しようとしてる? みたいなことを書いたのでよかったら読んでください! リプにnoteのリンク👇
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Oumiという、自分用のカスタムモデルを作れる訓練プラットフォームが出た😊 SFTは前に何度もやってきたけど、精度がまだ足りないと感じていたので、これでさらに向こう側に行けそう。 SFTの後にDPOやGRPO(Group Relative Policy Optimization)などのpreference optimizationまでシームレスに繋げて、モデルをもっと深く調整できるのが特に熱い。 データ合成や評価のループもあって、YAML設定で細かくコントロール可能。オープンソース版もあるからローカルや自分の環境で自由に動かせるし、完成したweightsは完全に自分のもの。 「SFTやって終わり」じゃなくて、その先のクオリティアップが本気でやりやすくなった。ありがたい😊 リプにリポジトリ👇 #Oumi #LLMファインチューニング #DPO #GRPO #オープンソースAI
Manos Koukoumidis@Koukoumidis

🚨 The era of general-purpose AI is over. Today we're launching Oumi. 🚀 The platform that lets any team build custom AI models — in hours, not months. Just describe what you need. Oumi builds it. #VibeML Higher quality. Lower cost. Fully yours.

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なんか、すごそうなモデルがリリースされたみたいです Holo3というらしい😊 Holo3は「computer-useモデル」(コンピューターを実際に操作するエージェントAI)向けの最先端モデル。 OSWorld-Verifiedベンチマークで78.9%を達成。 これにより、GPT-5.4やOpus 4.6を上回りつつ、コストは1/10という驚異的なコスパを実現。 リリース内容: Holo3-122B:最強版(API有料) Holo3-35B:軽量版(Apache 2.0で完全オープンソース、Hugging Faceで公開) すげーな。調べた感じフランスのモデルみたいですね。 GPT5.4やOpus4.6超えててコストも低いってそんなのあるんだろうかと思うのだけど、ちょっとやってみるかな🤔
H@hcompany_ai

Holo3 is here 🚀. Today, we're launching Holo3: our new series of frontier computer-use models. 78.9% on OSWorld-Verified. That puts us ahead of GPT-5.4 and Opus 4.6, at one-tenth of the cost. Weights on Hugging Face. API is live. Test it now! #Holo3 #OpenSource #ComputerUse #OSWorld #AI #AgenticAI

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Suno5.5がでましたねー😊 まさか自分の声がvocalになるとは! やってみたら、思ったよりも面白い! 今までどうも似た声になっちゃうんで、だんだん複雑な音とか歌詞とかそういうところで違いを作らなくてはいけなかったところを、声という楽器をいれることでここまで印象が変わるものなんだなと改めて思った。 この声に合わせるスタイルがあってるあってないもあったり、歌詞もあってないと感じたりと新しい試行錯誤が生まれる🤔 あんまり自分の声が好きじゃない人もいると思うけど、やってみると、その声がどこにもない、とても素敵な楽器だなって思うかもー💛 リプにフル版👇
Suno@suno

Meet Suno v5.5: More expressive, more you. Use your voice, your sound, and your taste to make music that's unmistakably yours, in the best and most personal Suno experience yet.

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@SlipperyGem @kiyoshi_shin The pricing looks to be about this, so it doesn’t seem like much has changed. That said, Luma’s free credits do tend to be pretty limited. I used them all up just by making this manga 💦
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LumaのUNI-1めっちゃ面白い!全然思ってた体感とちがう😊 さすがに、画像生成はそこまでもう進化が変わらないだろうと思ってましたけど、侮りすぎてました…💦 とりあえず漫画が作れそうだと思いやってみたのですが、そもそもどうやるのか疑問で、右側にあるチャット枠の下部にBrainstormというのがあります。これはLumaは昔からありましたが、ここに切り替えて、まずは構成の相談をします。 すると字コンテが生成されて、構成を読んで、良さそうとなったらcreateに切り替えて生成します。これも話している最中に言われるんでクリックすればいいだけです。 そうするとまず最初にリファレンスを作成し始めます。で、その中で良さそうなやつをピックアップしてくれて、まずは一コマずつ作成していき、最後に1ページを生成するという段取りでつくるみたいです。 かなり生成に時間がかかるので、「これ何する気だろう?」と最初はちょっと戸惑いますが、ちゃんと作ってくれています。 ただ今回の場合はちゃんと指定しなかったことで横読みの漫画になってしまったことと、カラーになってますが、ここは指定したり修正をお願いしていけば作れる気がします💦 生成に時間がかかるので不安になるし、似たような生成ワークフローは他にもありますが、これはちょっと他にはない新しい体験でした。 作っていく感じが、LLMをIDEを使ってコードを書いてもらってる感覚と似ています。 ただ指定した画像をそのまま使ってくれなかったので、この辺りはここから深堀りかなと思いますが、 かなりいい感じなんではないかなと思います💛 #ai #luma
Luma@LumaLabsAI

Uni-1 is here! A new kind of model that thinks and generates pixels simultaneously. Less artificial. More intelligent.

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Sakana Chatやってみました😊 Namazuというモデルらしく、日本文化への精通が結構されてるのではないかとやってみました。 やった感じはかなりいいと思う! 文字は文化的な側面が反映されるものなので、 一般的なLLMではどうしてもこの文化的なニュアンスの違いを補完しながら理解することが普通になっていました。 でも、Namazuによってより日本人の感覚に近い言い方や伝え方になってくれるといいなと思っていたので、期待しています💛 日本語の持つ文化や言葉の深い意味合いまでできると、うれしいなー #ai #LLM
Sakana AI@SakanaAILabs

🐟 Sakana Chat 公開 🐟 Sakana AIは、Sakana Chatを無料公開しました。 chat.sakana.ai Web検索機能と高速レスポンスを備えたAIチャットです。日本国内から、どなたでもお使いいただけます。ぜひ、お試しください。

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「AIは納豆に似ている?」🤔   と言うと意味がわからないと思いますが、ある動画をみて真面目にそう思いはじめました😊   前にも少し書きましたが、AIエージェントが並列で動き始めると、もう人間は1つひとつの挙動を細部まで把握しきれなくなっていく。 そこで重要になるのは、個別の命令ではなく「環境をどう整えるか」です。   良い素材を入れ、温度を整え、あとは「発酵」を待つ。 これってまさに、酒造りの「杜氏(とうじ)」の仕事そのもの。   ただ、勘違いしてはいけないのが、「何もわからず放置していい」という話ではないということ。 それが「美味しい発酵」なのか、ただの「腐敗」なのか。 それを見分け、結果に「責任」を持つ。この「調律」の力量だけは、AIがどれだけ賢くなっても自動化できません。   落合陽一さんの提唱する「デジタル発酵」という言葉。 それが確かに起きつつあり、私自身もまた「杜氏」になりつつある実感を記事にしました。   よかったら読んでください😊   リプにリンク↓
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揺 誰 響 や 靴 れ か く け 音 た の 日 に だ く 速 に 正 け は さ   し な に   く い
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