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2023年5月7日のブックマーク (4件)

  • コロナ禍は楽しかった

    言いたいことはタイトルで言い切ってしまったので、以下は蛇足である。 5/8で新型コロナが5類感染症に移行となる。時を同じくしてWHOの緊急事態宣言も終了となり、世界的に猛威を振るったパンデミックもひとまずは収束と言えると思う。 自分なりにこの3年を振り返ってみて、楽しかったと思えるファクターはいくつかある。 日常が突如として非日常になる感覚台風だの大雪だのに不謹慎なワクワク感を覚える人はそれなりにいると思うが、まさにそれの最上級。世界的なパンデミックという、一生に一度遭遇できるかどうかの非日常イベント。 何気ない国際ニュースのひとつとして武漢の新型肺炎(当時は肺炎がフォーカスされていた)が報道されたのが19年の12月末だったと思うが、年の瀬の賑やかさに紛れて不穏なニュースがカットインされる、まさにスリラー映画SF漫画の導入にありそうなシークエンス。 年を越して2020年、武漢の状況が悪化

    コロナ禍は楽しかった
    InoHiro
    InoHiro 2023/05/07
  • オープンソースのチャットAI「StableVicuna」がリリース。「Stable Diffusion」の開発元が提供する、人間のフィードバックに基づく強化学習でチューニングしたAI

    Stability AIが、オープンソースのチャットボット 「StableVicuna」を発表 オンラインで「StableVicuna」との会話を試すことが可能 チャットボットインターフェースが近日公開予定 Stability AIは、現地時間2023年4月28日(金)にオープンソースのチャットボット「StableVicuna」 を発表しました。 Announcing StableVicuna, the AI World’s First Open Source RLHF LLM Chatbot!@CarperAI (in an effort led by @phungvanduy1) is releasing an RLHF-trained version of Vicuna-13B Learn more → https://t.co/fWk3N8Njg5 pic.twitter.com/

    オープンソースのチャットAI「StableVicuna」がリリース。「Stable Diffusion」の開発元が提供する、人間のフィードバックに基づく強化学習でチューニングしたAI
  • コーヒーを2杯分いれるなら、豆の量も2倍? UCCの実験結果が意外

    コーヒーを2杯分以上作りたいとき、豆の量はどうすればいいのか。分からないままなんとなく見過ごされてきたであろう疑問に、メーカーが答えています。 検証動画を投稿したのは、UCCコーヒーアカデミー。コーヒーのスペシャリスト・UCC上島珈琲が運営するYouTubeチャンネルです。 検証では、「1杯分」「倍量」「(倍量よりも)少なめ」と粉の量の違う3種類を用意。いれ方のポイントなどを説明しつつ、3パターンとも同じように作っていきます。 「1杯分」「倍量」「少なめ」の3種類を用意(画像はYouTubeより) コーヒーをいれ終わり、実際に飲み比べてみると、粉を2倍使用した方は1杯分よりも味が濃くなるという結果に。コーヒー2杯分を一気にいれる場合、豆の量は2倍よりもちょっと少ない方がよいようです。いれる量が2倍になるということは、抽出時間も伸びるということ。その分コーヒー豆の成分がたくさん出てしまったの

    コーヒーを2杯分いれるなら、豆の量も2倍? UCCの実験結果が意外
  • WebRTC を理解するためにカメラ映像を送るだけの最小実装を探る

    GW なんも予定がなくてブログ書くかソシャゲやるか昼から酒飲むしかやることがないです。だから予定があったら使っていたであろうお金ソシャゲに課金したらめちゃくちゃ強くなりました。やったー。友達にはドン引きされましたが、GW に予定がある人よりかは節約できていると思います。そんなソシャゲもやることなくなって暇なので酒飲みながらブログを書きます。今日は WebRTC です。 免責 筆者は RFC を読んでいません。これは「そもそも WebRTC それ自体 の RFC なんてものは存在しないもんね〜」という意味でなく、ICE や SDP の RFC すら読んでいないという意味です。そのため WebRTC そのものの解説として読むと良くない表現が含まれるかもしれません。ただし自分が WebRTC でカメラ映像を送る実装を動作させ、そのコードの解説という点では間違ったことは書いていないはずです。動作

    WebRTC を理解するためにカメラ映像を送るだけの最小実装を探る