anond:20241002111546 そもそも「面白さ」に対する考え方には結構性差があって、増田が例示したエピソードは男さん基準ではそもそもオモロの俎上にすら上がらないことは認識した方がいいと思う 定義はウケるウケないは別として、絶対に関心を引くような話です。 （私の場合は、マチアプで出会い2年半付き合ったモラハラ男が出会ったときから既婚者子持ちだった） （ずっと母方のお婆ちゃんだと思ってた女性が実は赤の他人だった） （ハリウッドスターとの写真撮影で、プリンターのエラーで写真が出ず、5万円を無駄にした）（これは今でも本当に悲しい） 「ウケるウケないは別として」とか予防線張ってるけど大概の男さんはこれらのエピソードに関心すら持たないと思う だって内容がすべて予定調和的というか、「まあそんなこともあるよね」の範疇にしか収まってない 3つのエピソードとも、現実世界で起こりうる事象の中で可能性

マン・カインド 作者:藤井 太洋早川書房Amazonこの『マン・カインド』は、至近未来ー近未来を主な舞台に選び、現実の社会情勢や技術の延長線上で様々な短篇・長篇を発表してきた作家、藤井太洋の最新長篇だ。最新とはいっても本作はSFマガジンで2017年〜21年まで連載しており、翌年の星雲賞(日本のSF賞で、SF大会の参加者の投票で決定される)の長篇部門を受賞している。 つまり連載当時から高い評価を受けていたわけだが、なぜ単行本化が今日まで伸びたのか？　といえば理由は僕も何も知らないが、単純に忙しかったのか、もしくは連載版に比べて大幅に加筆修正をしたそうなので、「より完璧な」形を目指すのに時間がかかったのだろう。そんなこんなで期間があいたこともあって、連載版で読んではいるものの初読のような気持ちで読み始めたのだが、いやーこれがおもしろかった！ 本作の舞台は2040年代の未来。この世界ではAIドロ

（追記） こんな文章が、思ったよりもバズってびっくりしたので、ツイッターで「フレンチ自作沼（アカウント名は＠French_jisaku）」というアカウントを作成しました。 フレンチ自作界隈の人がいたらフォローしてもらえると嬉しいです。 以下でいただいたコメントの一部に返信していきます。 おおよそ素晴らしいことが書いてあるけど③だけ解像度が低い気が…というのも、料理というのは基本的には科学と同じで味に再現性を持たせる必要があり、そのためには分量を正しく理解し守る必要がある(この分量の正確さをレシピなしでも把握できているのがプロ)。その上で、③では"短時間だとミスった時のリカバリができず"とあるけど、正確な分量を計って料理をすれば大きな失敗はなく連鎖的に料理が崩壊することはまずあり得ない。短時間の作業でのミスとして、例えばイタリアンならカルボナーラの卵に火を通し過ぎる等の失敗はあるかもしれない

ちょっと前、所属していた趣味のコミュニティがとある繊細さんが加入したことでゆっくりと活動にブレーキが掛かり、ついに事実上の解散状態になった。 その顛末については本人に伝わると良くないので書かない。 そういう内容を期待しているひとはこれ以上読む必要はない。 ただ繊細さんを間近で目撃して、なんとか活動を盛り返せないかと色々努力してコミュニケーションをとってみた(無駄だったけど…)経験から、繊細さんの行動原理が何となく分かってきたので書いておこうと思う。 行動原理は単純で「繊細さんは常に命の危機を感じている人間である」ということ。 この前提が分かっていれば、いろいろな行動に説明が付く。 命の危険に瀕した人間、例えば船で遭難した人間が仲間の死体を食べる、あるいは殺して食べることは罪ではあるが理解はできると思う。 命の危機を感じている人間が、公平性や遵法性をいったん棚上げして利己的に行動することはご

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。通常は新規性の高い、AI領域の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 夢を見る目的は何なのか。従来の理論では、夢は記憶の固定化や情報の整理に役立つと考えられているが、夢を見る理由やメカニズムについてはいまだ十分に解明されていない。一方、夢と最も関連の深い睡眠段階を抑制すると、哺乳類の学習能力が低下することは以前から知られている。 研究者らは機械学習の概念を用いてこの問題にアプローチし、夢の役割について新しい視点を提示した。具体的には、夢が現実の経験を少し変形させたバージョンを提供することで、脳が特定のパターンに過度に適応するのを防いでいるというも

はじめに ソフトウェア開発において、コードの可読性はプロジェクトの成功に直結する重要な要素です。読みやすいコードは、メンテナンスや拡張を容易にし、チーム全体の生産性を向上させます。 しかし、「読みやすいコード」 の定義は人によって異なります。個々のスタイルや好みによって解釈が分かれることもあるでしょう。それでも、できる限り多くの人にとって理解しやすいコードを書くことが、プロフェッショナルとしての責任です。このガイドでは、そんな読みやすさを意識した具体的なテクニックなどを紹介していきます。「もう知ってるよ！」と思った方も、今一度できているかを確認してみてください。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 注意点 こ

哺乳類の興隆史――恐竜の陰を出て、新たな覇者になるまで みすず書房Amazonこの『哺乳類の興隆史』は、その名の通り哺乳類の歴史を追った一冊である。今地球上では、クジラや犬や猫やカンガルーや人間など、数多くの哺乳類が地上で、海で、繁栄している。その数なんと6000種類以上だ。昆虫などと比べれば少ないが、それでもけっこうな数とはいえる。しかし、歴史を振り返ればより多様な──現代の地球環境からすれば想像もつかないような──哺乳類たちが存在していた。 毛むくじゃらの巨大なゾウもいたし、バカでかい枝角を持ったシカも、車ほどの大きさのアルマジロもいた。短い後肢と長い前肢でウマとゴリラをかけ合わせたような体だったカリコテリウム類もいたし、大型化する前のミニチュアプードルほどの大きさのゾウがいた時代もあった。哺乳類は現代のものよりも小型だった時代も大型だった時代もある。それは、周辺の環境や競合の存在によ

(サムネはエアコンが水漏れしていた部分の反対側の画像です。濡れたタオルを伝って水が漏れてしまい、仕切り戸の横に積んでいた新聞紙がくっついてしまいました) 去年の夏に賃貸を退去した際、多額の修繕費を請求されたのでその時の対応について記事を書きました。これから年度末も近づき引越をする人も多くなるかと思いますので類似のトラブルに見舞われた際に適切に対応するための一助になれば幸いです。動画は当時の水漏れの様子です。https://t.co/B12vXfxfMa pic.twitter.com/byb4RDF6ud — なもなき (@Nam0naki_) January 7, 2024 こんにちは。なもなきです。 去年、仕事の都合で引っ越しをしたのですが、そのときの退去費用(敷金精算)に関して管理会社と一ヶ月近く揉めることになりました。 結果的に敷金が一部戻ってくるという形になりましたので、他に似た

OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ

メタルギアソリッドの様に、物陰に隠れることで敵の索敵範囲を回避するようなゲームはよくあると思います。敵の索敵範囲というのは、いわゆる当たり判定で表現されます。この当たり判定の形は、障害物に遮られたり、視界の角度などを考慮する必要があり、...

どうも、読書中毒ブロガーの ひろたつです。一生寝てたいタイプです。 今回は界隈が大盛りあがりだった企画。 いらん前置き まだ続くいらん前置き SFが生み出す“熱” 集計の概要 40位    4票 39位    5票 38位    6票 37位    7票 36位    8票 35位    9票 34位    10票 33位    11票 32位    12票 31位  13票 30位    14票 29位    15票 28位    16票 27位    17票 26位    18票 25位    19票 24位    20票 23位    21票 22位    22票 21位    24票 20位    25票 19位    26票 18位　29票 17位    31票 16位    34票 15位    35票 14位    39票 13位    42票 12位    49票 11位　

852話(hakoniwa) @8co28 AIで自動生成した画像　一切加筆と加工をしていない直データ　やばい　本当にやばい　廃墟イラスト完全に勝てない　廃業です　神絵が1分で生成される　参った　#midjourney pic.twitter.com/5VCh5MVE1c 2022-07-31 14:20:52

こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統