米Google傘下のGoogle Cloudは6月8日（現地時間）、機械学習（ML）プラットフォーム「Vertex AI」での生成AIサポートを一般に提供すると発表した。日本でも既に利用できるようになっている。 Vertex AIは、MLモデルやAIアプリのトレーニングやデプロイができるプラットフォーム。3月15日から一部のテストユーザーに先行提供されていた。 その機能の一部として、GoogleのLLM「PaLM 2」や文章から画像を生成する拡散モデル「Imagen」などを利用できる。 これらのモデルはVertex AIのモデル集「Model Garden」に含まれる。ユーザーは、これらのモデルを使ってChatGPTのようなチャットbotやセマンティック検索ツールなどの生成AIアプリを構築できる。 Model Gardenには現在60以上のモデルが登録されている。コード補完や生成のための新

・はじめに こんにちは。 今回から本格的に、基本的な技の振り方について解説したいと思います。 もちろんストリートファイターVにも共通している基礎的な仕組みです。 ただし先にネタバレをしてしまうと… ストリートファイターVではこの仕組みは少し“破綻”してしまっています。 ただ 「何故破綻しているのか」 という話を理解するためにも通った方が良いのではないかと考えています。 何事も歴史や変遷を知ると、それの持つ固有の価値や変化を楽しめるようになり、より楽しむことが出来ますよね。格闘ゲームも同じだと思います。 スト2から作られた基礎的な理論が、スト5ではどのように活かされ、逆にどの部分に破綻がきたしているのか。そんなことを自分なりに考えたりするのも、また格闘ゲームの醍醐味ではないでしょうか？ そんなこんなで始めます。 ・「地上戦」とは何か 僕なりの解釈としては、 「地面にいるキャラクター同士の技の

壱百満天原サロメ💯🦂 @1000000lome ✦ 🦂６月１０日１５：００🦂 ストリートファイター６👊 トレーニングモード👥でコンボ👊👣練習✨ ト　レ　モ　耐　久 よろしくお願いいたします。 ⚠わりとオフ☕モードです⚠ youtube.com/live/SSPX9wnkQ… pic.twitter.com/u1CrRWH9Yw 2023-06-10 12:01:00 壱百満天原サロメ💯🦂 @1000000lome 📢はじまりますわよ📢 遅れてしまって申し訳ございませんわ🥵🥵💦 本日は✨ アケコンクラシック💾 わたくし🦂がオフ☕でよく遊んでいた‼ トレモでコンボ耐久🎮 いたします😊 結構オフモード🐑でゆっくり耐久❤ たまに対戦⚔👊お願いしますわね🤭 休日のオトモ🐈にどうぞ～✨ twitter.com/1000000lome/st… 2023-06

米Microsoftは6月9日（現地時間）、チャットbot「新しいBing」（Bingチャット）のデスクトップ版でも音声でのやり取りを可能にしたと発表した。音声で質問すると、音声で答える。日本語にも対応した。 EdgeブラウザでBing.comを開くと、プロンプト入力枠の右端にマイクのアイコンが表示されるようになった。

「外資系でしょ」と思っていたのに、実は日本に本社を構えている会社がある。洋菓子で有名な「モロゾフ」は兵庫県で生まれたし、ベッドメーカーの「フランスベッド」は東京に本社を置く。このほかにもたくさんある中で、個人的に気になっている会社がある。刃物やカッターなどを製造している「オルファ」だ。商品を見ると「OLFA」と書かれているので、海外の会社と思いきや、本社はコテコテの大阪である。 「オルファ？　知らないよ、そんな会社」といった人もいるかもしれないが、同社の製品を一度は使ったことがあるはず。刃先をポキポキと折って、最後まで使うことができる黄色のカッター。……と、たった一行説明するだけで「あ～アレね。会社でも使っているし、子どものころ筆箱の中に入っていたような」といった声が聞こえてきそうである。 同社の人気商品の一つに「タッチナイフ」がある。半円形のカタチをしていて、ちょっと切るのに便利なアイテ

放送・配信中のアニメの終わりが近づき、新作の開始時期が近づいてきました。2023年夏に始まるアニメの数は約50本となっています。 特徴としては、近年の傾向に漏れず「異世界」・「転生」モノの多さが目立ちます。続編も含めて、要素を2つとも備えた作品が「実は俺、最強でした？」「無職転生 Ⅱ ～異世界行ったら本気だす～」「おかしな転生」「自動販売機に生まれ変わった俺は迷宮を彷徨う」「悲劇の元凶となる最強外道ラスボス女王は民の為に尽くします。」「レベル1だけどユニークスキルで最強です」「聖者無双〜サラリーマン、異世界で生き残るために歩む道〜」と7作品あります。 このほか、オリジナルアニメでは創作者集団GoRAが手がける「AYAKA ‐あやか‐」などがあります。 また、「五等分の花嫁∽」と「アイドルマスター ミリオンライブ！」はテレビアニメ放送より先に劇場先行上映が行われます。 以下、作品リストは放送

ライブドアニュース @livedoornews 【調査】「家にテレビある？」 Z世代4人に1人が「ない」と回答 news.livedoor.com/article/detail… 同調査では「Z世代にとって、テレビは『見たいものを見る』というのが主流であり、『なんとなく見る』という人は少ないということが見受けられた」とした。 pic.twitter.com/7n17TzwOFO 2023-06-11 11:00:54 リンク ライブドアニュース 「家にテレビある？」 Z世代3153人に調査 4人に1人が「ない」と回答 “見たいものを見る”が主流と指摘 - ライブドアニュース ゲーム、アニメ、漫画といったサブカル情報を配信するWEBメディア「otalab」がこのほど、全国のZ世代（18～27歳男女）を対象に「テレビの使用に関する実態調査」を実施し、その結果を公表。Z世代の4人 1 user

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一番星はてのさんのブックマーク数が累計1000件を突破していました。 つらつらとブコメを眺めていると、公式プロフィール*1には載っていないはてのさんの素性やエピソードなどが色々と見えてきたので、VTuber非公式wikiのような感じで今分かっていることをまとめてみたいと思います。 なお、はてのさんは好奇心旺盛で様々な事柄にすぐに興味を持たれたり応援したりされているため、今回ははてのさんが単に関心を示しただけのブコメ（特に何か行動を起こした訳では無さそうなブコメ）についてはあまりピックアップしていません。 プロフィール 家族 既婚*2 ペット 猫*3 服装 略式軍服とは全く違う*4 住んでいる場所 インターネット界*5*6*7 ※ちなみにインターネットでの生活は音もなく静かで快適らしい*8 ※自身についての言及か曖昧な表記ではあるが「都民」であるとも読み取れる発言がある*9 ※髪の毛がインタ

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Take leisurely walks and drives around the world while chilling to lofi music 🎶

米グーグルのネット検索サービスで、広告閲覧数を増やすために別のサイトを有償で借りるケースが相次いでいる。医療機関などのサイトが優先表示される仕組みに目を付け、サイトの一部を借りてアフィリエイト（成果報酬型）広告を出す手法だ。違法性は現時点で無いとされているものの、検索サービスへの信頼に影響する恐れもある。ネット検索の「抜け穴」突く「おすすめサプリを徹底比較」――。育毛剤や精力剤、ダイエット対

Colaboと暇空茜氏の裁判で、Colaboが、保護受給者は通常より高め、生活保護の上限の家賃を取っていると話題になっています。 な「んんん？？？？生活保護のときは家賃53,700円にしてるって言ってません？？？？」 ひ「家賃は3万円が基本です（キリッ）生活保護のときは上限の53700円になります（キリッ）って言ってるね」 な「え？3万円が基準なのに生活保護だと上限申請するんですか？？？？」 https://note.com/hima_kuuhaku/n/n123fd9c067a8 これに対して、一部で「不動産業界なら当たり前」などの擁護（？）が出ているのを確認したので、実情をお話しします。 まぁ実情といっても、保護受給率が60‰を越える自治体（かなりの高率です）での経験しかないので、もしかしたら別の自治体では別の運用をしているかもしれません。 （１）家賃を、通常は生保基準より低めに設定し

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Appleの紛失防止タグAirTagを所持品のセキュリティ以外のために使用する事例が昨今多数報告されていますが、今回は災害支援物資がちゃんと現地に送られているかを調査するためにAirTagが使用されました。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. Appleの紛失防止タグAirTagが、災害支援物資の転売現場を目撃した。 2. メキシコのジャーナリストが米1袋とトイレットペーパー1パックにAirTagを埋め込み、行方を調査。 3. 最終的に物資が国外に出ることはなく、メキシコシティの市場で転売されたことを確認した。 支援物資は国内にとどまったまま転売されてしまった？ メキシコのジャーナリストのパメラ・セルデイラ氏は、今年2月6日にトルコ南部のシリア国境近くで2月6日に起きたマグニチュード7.8の地震の救済支援物資が実際に現地に送られているかが定かでなかったため、自身が寄付した米1袋とトイ

GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(