ehoba @htGOIW 今思うと、なぜアニメ業界はかつてエロゲなどというマイナー極まりないメディアとがっぷり四つに組んでたんだろうな 2024-04-19 14:11:30 ehoba @htGOIW まぁエロゲのアニメ化の文脈はかつてのOVAなので（エヴァのせいで地上波に出てきたけど） それがメジャーにリーチしないようなメディアミックス戦略取ってるのは当たり前といえば当たり前なんだよな イクサー１とエロゲのアングラ具合はそう変わらん 2024-04-19 14:55:54 相沢タツユキ C103お疲れさまでした。 @Tatsuyuko エロゲーって業界の才能が集まる「最先端」だったんですよ。 就職氷河期でまともに就職口がなかった才能に溢れた人を受け入れた数少ない場でした その最先端を取り込んで学び、客層の変化に対応したというところあるので。 この辺が功を奏してきたのが京アニのハルヒで

by Eric Allix Rogers 鼻水や鼻づまりがつらい花粉症の季節は「鼻うがい」でしのいでいる、という人は少なくないはず。しかし、この鼻うがいには感染症の危険性があり、水道水はもちろん無菌の水でも健康被害リスクがあるとして、専門家が特に鼻うがいを避けるべき人や、なるべく安全に鼻うがいをする方法を解説しました。 Nasal rinsing: why flushing the nasal passages with tap water to tackle hay fever could be fatal https://theconversation.com/nasal-rinsing-why-flushing-the-nasal-passages-with-tap-water-to-tackle-hay-fever-could-be-fatal-225811 ◆無菌の水でもリスク

とあるプロジェクトでナノ秒からミリ秒への変換で四捨五入してきた人がいて、時刻を扱うときは保存精度未満は切り捨てるべきというのが常識になっていないなーと思ったので。 2023-10-01 を、何年か表示する時に、2024年に丸める人はいないだろう。 13:45 が何時か表示する時も、13時と表示するだろう。（口頭で何時？と聞かれたら14時と答えるかもしれないけれど） つまり、ある精度で表した時刻は、実際には次のような半開区間を示しているのである。 2023-01-01 00:00:00 <= 2023年 < 2024-01-01 00:00:00 13:45:00.000 <= 13:45 < 13:46:00.000 そして、そう決めたからには一貫して同じように、指定精度未満は切り捨てというルールを維持しなければならない。秒以下は四捨五入で、とかやってはいけないのだ。 一貫しないと何が問題

AI関連企業Hugging FaceのJulien Chaumond CTOは4月18日、自身のXアカウントで、AIチャットサービス「HuggingChat」のiOS版アプリを発表した。 we just shipped HuggingChat on iOS 💬 The app is super polished and gives you access to the community's best open AI models, on the go. Give it a try! link to Appstore below ⤵️ pic.twitter.com/ZItn9NLpay — Julien Chaumond (@julien_c) April 18, 2024 HuggingChatは2023年4月、ブラウザー版の提供が始まったオープンソースのチャットAIサービス。メタのL

森川ジョージ @WANPOWANWAN 文化庁から 「AIと著作権に関する考え方について」が発表されました。 カギカッコ内の言葉で検索するとすぐ辿り着きます。 興味のある方は目を通しておくといいと思います。 2024-04-19 17:22:58 ○ この資料は、文化審議会著作権分科会法制度小委員会で取りまとめられた「AIと著作権に関する考え方について」（以下「考え方」）の概要をまとめたものです。正確な記載内容は「考え方」本体をご確認ください。 ○ 「考え方」は、現行の著作権法の解釈について、公表時点における、小委員会としての一定の考え方を示すものです。「考え方」それ自体は法的な拘束力を有するものではなく、また現時点で存在する特定の生成.. 🪐真冬🪐 @wcolor3242 うぇい、文化庁の「考え方」来たで〜関心ある人は一読しとき〜 言ってることはずっと概ね同じなんだけど、だんだんはっ

陰謀論は一度信じ始めると、反証によって覆すのが非常に難しい信念だと考えられている。しかし、この研究では従来の陰謀論に対する反証の試みが失敗してきたのは、単に各陰謀論者に合わせた説得力のある反証が不足していたためではないかという可能性を検討した。陰謀論者は自分の関心のある陰謀について非常に詳しいことが多く、反論する側が議論で劣勢に立たされるのである。 この課題に対処するため、この研究ではLLM（GPT-4 Turbo）を活用した。実験では、計2190人の陰謀論者がLLMと3ラウンドの対話を行った。参加者は自分が信じる陰謀論を詳細に説明し、AIにはそれぞれの陰謀論の信念を低下させるよう指示した。 その結果、参加者の陰謀論信念が21.43％低下した。さらに、参加者の27.4％が対話後に陰謀論を確信しなくなった。この効果は2カ月後も持続し、非常に広範な陰謀論で一貫して見られ、陰謀論信念が深く根付い