ヨーロッパにおける日本の漫画の最大の市場の1つであり、 漫画が若者の大衆文化の一部として定着しているフランス。 2021年、若者の文化活動を支援する事を目的に、 フランス政府が「カルチャー・パス」を発行した際には、 その大部分が日本の漫画に使われる結果になりました。 漫画の勢いは2022年も全く衰えておらず、 フランスの高級紙「フィガロ」によると、 2022年にフランス国内で購入された書籍の、 約7冊に1冊が日本の漫画だったそうです。 また、読者の年齢が若い事から、 今後も日本の漫画の成長は続くと指摘しています。 なお、日本の漫画が牽引する「コミック」の売上は、 「一般文芸」に次いで2位なのですが、 2021年と比較した新規購入者の数は、 「一般文芸」が14万人減少したのに対して、 「コミック」は63万人増加しているそうです、 フランス出版業界の救世主となっている日本の漫画ですが、 この現

なぜAIを考える時にベクトルを「矢印」と捉えるべきではないのか。 実際には矢印として考えたほうがいい例外もあります。 たとえば、特徴空間の任意の２点の引き算や足し算をするとき。 矢印のメタファーが使えます。 あるベクトルAから別のベクトルBを引いたベクトルCは、BからAへ伸びる矢印としてイメージするのは大丈夫です。 この性質を利用して、プロンプト芸が成り立つケースもあります。 たとえば画像生成系AIで使われるネガティブプロンプトはそういう性質を使っています。 しかし、根本的に、我々が普段イメージする二次元の矢印で示されるベクトルと、十次元以上の高次空間のベクトルは、全く異なる性質をもっていると考えるべきです。低次のベクトルと、高次のベクトルでは、共通する要素はあるけれども、それはごく一部に過ぎないということです。 例を挙げましょう。 1次元のベクトルは、正負の向きと大きさを持ちます。 数直