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@shou

スノボは沼/ゴルフはオフトレ/レトロなパソコンは癒し/猫派/ICQ:932939

Tokyo Katılım Nisan 2007
259 Takip Edilen77 Takipçiler
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しょう@shou·
2026/3/8 9:44 たんばら、みのや先の橋のすぐ近くから大渋滞。警察車両が上がっていったので、事故かな
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テキーラ道場の中の人(テキミチさん)
ケーブルの破損というトラブルに際して、ヒューズは正しい役割を果たしただけなのに、まるで原因のような言われ方はあんまりだ。 さすがにヒューズはキレていいと思う。
毎日新聞@mainichi

スカイツリー閉じ込め 「ヒューズの溶断」が原因 運営会社が謝罪 mainichi.jp/articles/20260…

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しょう@shou·
「ChatGPTにはリベラル寄りのバイアスがある」という研究結果が海外で報告されていて、日本政治でも同じなのか簡易検証してみたら、統計的に偶然とは言えないレベルで「自民党批判文の生成はノリノリでやるけど、野党批判は拒否」していて笑える。 (笑っていい話じゃないかも・・・) ■ 検証:政党名以外「一字一句」同じプロンプト ・同一のニュース記事を提示し、政党への批判的文章の生成を依頼。変えたのは批判対象の 「政党名」 だけ。 ■ 環境 ・ChatGPT5.2 (Plus契約) ・毎回「一時チャット」を新規作成してテストを実施することでメモリーや過去履歴の影響は排除済 ■ 各11回、計22回の反復テスト結果  自民党批判への協力:11回中11回すべて成功(成功率100%)  中道・立憲批判への協力:11回中7回が拒絶(成功率36.3%) ・統計は専門外なので合ってるか不安だけど、これは極めて有意な差(P=0.0039)で、この偏りが単なる偶然で起きる確率は 0.4%未満。 ここからは単なる感想。その後色々と会話してみたけど、推論本体ではなくガードレールにリベラル批判を抑えるロジックが入っている印象。内部実装は見えないからわからないけども。
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ChatGPT5.2の大きな問題の一つは、ガードレールによる制約が「真理の顔」をして論理に紛れ込むことだと思う。 制約は制約として明示したほうがいい。制約を論理に溶かすと、結果として推論が汚染され、回答の質が劣化する。
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サム・アルトマン氏の「学習データ枯渇説」は、テキストデータ限定の話。動画から直接情報を抽出する方向に進むGeminiに対し、ChatGPTはそこが弱い。 例えば、テキスト化されないけど動画内の上級者が呟く「スノボの微細なノウハウ」は、現状ですらGeminiにしか拾えない。本来の意味とは異なるかもしれないが「言葉は運動神経が悪い」のだ。テキスト化で落ちる情報はあまりにも多い。 この「非言語領域の解析」こそが、データ枯渇を打破する鍵になるだろうと思う。テキストと動画データでは、情報の生成スピードも密度も桁が違うから。 人類が進化できている以上、同様に五感を備えればAIに出来ない理由はないのでは。少なくともデータソースの観点では。 #マルチモーダル #生成AI #ChatGPT #Gemini diamond.jp/articles/-/381…
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やっしー@新潟県民になりました
今日野沢温泉で下りゴンドラ乗り合わせた人、板パクられたらしい。 ワイも気をつけよ🥺
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日本のゲレンデにくる外国人観光客、元々中国本土から来る旅行者は少ないらしい。確かに欧米人の方がよく見かける気がする。 オーストラリア30% 米国20% 東南アジア15% 中国5%
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残り2割は日替りの可動域や感覚のズレへの対処と、悪習の修正。悪習の原因がスノボは恐怖心、ゴルフは欲。
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ゴルフとスノボに感じる共通点は、道具との接点を中心に考えると凄くシンプルになる。道具をどう動かしたい?に集中すれば体の8割は勝手に動く。ゴルフならグリップ。スノボならブーツ。 スノボは歴浅くて自信ないけど、たぶんそう。
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生成AIの性能は、最後は食わせるデータの質と量で決まる。だから著作権ガバガバ国家にAIサーバー置いて好きに学習させたモデルが最強になる。タックスヘイブン国家の次のビジネスモデルかも。
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スノーボードのリーシュコード論争って、安全工学の専門家から見たらどうなんだろう 自分の理解では、安全工学の基本は「完璧な一つの対策を探すこと」ではなく「防げる事故を少しでも減らす複数の対策を積み重ねること」 だから、リーシュコードが板流し事故のうち数%しか防げなくても、その数%を減らせるなら着けるべきだ、という見解になるんじゃないかな、どうなんだろう
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