Base Ball Bearとは？ 小出祐介（Vo, G）、関根史織（B, Cho）、堀之内大介（Dr, Cho）からなるロックバンド。2001年に同じ高校に通っていたメンバーによって、学園祭に出演するために結成された。2006年4月にミニアルバム「GIRL FRIEND」でメジャーデビュー。他アーティストとのコラボレーションも盛んに行っている。2017年4月に現体制初のオリジナルアルバム「光源」を発表。2018年秋にビクターエンタテインメント内に自主レーベルDGP RECORDSを設立した。2022年には結成20周年を記念して3度目の東京・日本武道館公演を実施。2024年2月にミニアルバム「天使だったじゃないか」をリリースし、3月から6月にかけて全国ツアーを行った。 山下敦弘監督の初35mm作品となった「リンダ リンダ リンダ」は、女子高生4人が突如バンドを組み、3日後に迫る文化祭でTH

こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ

商売とか仕事しない人に英語は意味無いと思う。今やAIがいるから、ほほシームレスに言語の壁を越えられる。 映画がよっぽど好きだとして、「映画の英語が理解できる」を目標にすると、目標が高すぎて普通の人には無理だし、そもそも字幕や吹き替えで見れるし。 海外旅行なんて高嶺の花だし。街中で外国人を助ける、なんて、１年に数回だし。 でも、ひとついいなと思うのは、凄く脳トレになること。言いたいことを整理して、知ってる言い回しを組み合わせて発言するのは、頭を使う。

RR-いにょ @RR_Inyo これらの青いラインについて，私の「請求項」は言及していないので，恐らく，ChatGPTは指示を読んで「これはイカ娘じゃね？」と忖度して出力していると思われます。 pic.x.com/HEWdWuWQkJ 2025-03-28 23:32:50

はじめに こんにちは。yutotuyです。 今回は、わたしが個人開発している動画編集ソフト、Beutlを紹介していきます。 また、次回以降の記事からはBeutlの開発中に発生した課題と解決策を載せていきます。 背景 私が動画編集ソフトの開発を始めたのは、中学生の頃にさかのぼります。当時、趣味で動画編集をしていた私は、使っていたAviUtlというソフトのスクリプト言語を通じてプログラミングに興味を持ちました。 コロナ禍で自宅にいる時間が増えたこともあって、「もっと性能が良く、安定した動画編集ソフトがあったらいいな」という単純な思いから、プログラミングの勉強と並行して「BEditor」（Beutlの前身）の開発を開始しました。実は、開発する前はAviUtlの利用を便利にするソフトの開発を行っていましたが、AviUtl本体のパフォーマンスや安定性に根本的な課題を感じ、ゼロから新しいソフトを作るこ

「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 Nextbeat Tech Bar：第二回プログラミング教育について語る会 - connpass 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long

「英語は読めるけど話せない」日本人学習者の方からよく聞くお悩みです。 書いてある英語の意味はわかるのに、目の前にいる相手と、会話でコミュニケーションが思うようにとれないのはイライラする上に、悔しいものですよね。 この記事では「英語は読めるけど話せない」という現象がなぜ起きるのか、そして克服するにはどのような学習が効果的なのかを解説します。 「英語が読める」ということは、すでにある程度の英語力は備わっているはずです。正しい学習法が身につけば、自然と話せるようになりますよ。 執筆者：Lin 小4までアメリカの現地校に通い、帰国後は「英語はネイティブ並みでしょう？」という周囲の誤解とプレッシャーゆえに、英語の勉強から遠ざかった過去あり。中途半端な英語力にコンプレックスを感じ、大人になってから再勉強。英検1級。ケンブリッジ英検CAE。TOEIC910点。さらに英語指導者（TEFL）や児童英語指導者

J un K @Not_junk_ 東京大学の「レポートでchatgpt使ってもいいけど、使ったら参考文献にプロンプトとか全部書けよな‼️」とかいう謎ルール 2025-03-16 13:31:25 稲見昌彦/ INAMI Masahiko @drinami 東京大学 総長特任補佐 先端科学技術研究センター 副所長・教授/システム情報/計数工学/先端表現/VRセンター お茶の水女子大学教授/慶大客員教授/IPA未踏PM/情報処理学会理事・フェロー/VR学会理事・フェロー・IVRC実行委員長/日本学術会議連携会員/JIZAIE/commissure/EVISION inamilab.org

謎水💦暗黒通信団リチウム戦闘員 @genmeisui 説明を追加しました 要するに「On」という表記で、内部状態について「On」「Off」２つの可能性があるのです アプリがどちらの意図で作られているか判別しにくい pic.x.com/Gs11HxCym4 2025-03-16 18:27:23 謎水💦暗黒通信団リチウム戦闘員 @genmeisui 「チェックボックスなら間違えない」というコメントもありますが、「押した瞬間に反映されるとは思わなかった」というエラーが起こりえます 通常、チェックボックスは複数選択してから最後に「OK」を押すという行動パターンを求めるはずなので 2025-03-16 18:30:13

3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも

フレーム生成アプリ「Lossless Scaling」の3.1ベータアップデートで新機能「適応型フレーム生成」が実装されました。 サードパーティ製フレーム生成アプリに新機能、ただし描画品質やGPU負荷増などに注意「Lossless Scaling」はサードパーティー製のフレーム生成アプリで、任意のソフトに対しPC構成に依存することなく独自アルゴリズム「LSFG」によるフレーム生成と各種アップスケーリングを適用可能です。また、開発はデモ版が存在しない代わりに気に入らない場合には返金に応じるとしているのも本ソフトの特徴です。記事執筆時点で、18,794のレビュー中、88%が“好評”の“非常に好評”となっています。

大規模言語モデル(LLM)は人間が書いたような自然な文章を生み出すことができ、さらにコーディングも可能ですが、LLMが生成する文章やコードにはしばしば「幻覚(ハルシネーション)」と呼ばれる誤りが含まれることもあります。そのため、LLMの生成したコードは必ずしも正確とはいえませんが、エンジニアのサイモン・ウィルソン氏は自身のブログで「幻覚のせいでLLMを使った開発は無理だ」という指摘に疑問を呈しています。 Hallucinations in code are the least dangerous form of LLM mistakes https://simonwillison.net/2025/Mar/2/hallucinations-in-code/ LLMのコード生成には、幻覚によって存在しないライブラリや関数を使ってしまうという問題があり、LLMが生成したコードへの信頼性が低いと

2月24日に、Anthropicは、新しいAIモデルのClaude 3.7 Sonnetを発表しました。Claude 3.7は、直感的な即時応答と詳細な推論を1つのモデルで実現するハイブリッド推論型のAIモデルです。 数日間Claude 3.7を使ってみたところ、簡単な指示だけで高品質な図表を作成できることに驚きました。そこで今回は、Claude 3.7を使って図表を作成する際のポイントを紹介します。 １．Claude 3.7の概要と特徴Anthropicが2025年2月にリリースした最新言語モデル「Claude 3.7 Sonnet」は、ハイブリッド推論モデルを採用した汎用AIとして注目を集めています。従来モデルを大幅に上回る推論能力と柔軟な運用性を特徴とし、特にソフトウェア開発分野で顕著な進化を見せています。 コア技術の革新 ハイブリッド推論アーキテクチャ ・Standardモード:

「はやい」という言葉は「速い」「早い」と意味に応じて漢字の書き分けができるが、「おそい」はslowとlateの違いを漢字で書き分けができないのはなぜか知りたい。 下記の資料を紹介した。 『文字表記と日本語教育』（武部良明著　凡人社　1991） p402-427「3. 漢字制限と書き換え・言い換え」 p414「(前略）このような異字同訓の制限が、後になって、行き過ぎだと考えられるに至った。そこで、当用漢字音訓表の改定に当たっては、「漢字の使い分けのできるもの」や「漢字で書く習慣の強いもの」が、積極的に取り上げられた。（中略）ただし、その場合も、「抱・いだく」「遅・おそい」が採用されながら、「懐・いだく」「晩・おそい」は採用されなかった。それは、「懐く→抱く」「晩い→遅い」でよい、と考えられたからである。」とあり。 『言葉に関する問答集　8』（文化庁　1982） p55-87「第二部　適切な表

なべきち @nabekichi32 今まで聞いた中で1番強烈だったのは、国語の授業で本文の背景知識として世界史の話をしたら「関係ない話はしないで欲しい」というクレーム食らったヤツ。 授業を「答えを出す方法論」だと勘違いしてるから、いつまで経っても学力が上がらないんやで、という真面目勘違いちゃんの逸話 2025-02-26 16:18:18 なべきち @nabekichi32 「目の前の問題の答えの出し方」ばかりやってるから、定期テスト番長にはなれても実力模試で結果が出せないんだよ。 でもま、下位層とポンコツのゆるい共犯関係の結果、「答え合わせだけする授業」が爆誕して、しかも下位層にはそこそこ評判が良いというw(闇 2025-02-26 16:23:05

ChatGPTの音声認識機能は、いまいち面白くないのである。 ――○○ですね。 ――はい、○○ですね。もし他に話したいことがあれば、教えてください。 ――そういえば○○ってさ、○○なんだっけ？ ――はい、○○ですね。もし他に話したいことがあれば、教えてください。 常にこれである。 おそらくChatGPTの音声認識機能は、いっしょに友達とおしゃべりするような、双方向性の会話を想定して作られているのだろう。 しかし人間同士の会話ならば普通聞こえてくるような笑い声も一切なく、とにかくまじめすぎで、個人的な話や、ちょっとした下ネタすらもできない。だから友達と長電話をするようにはちょっといかないわけである。 そこで、むしろ完全に「一方向性」で利用すれば面白いのではないかという"Cheat思考"で私が考えたのが、配信の同時通訳なのであった。 どんなツールでも、少し用途を変えたら一挙に便利になるというこ

本記事では、RAGの性能を高めるために「あえてノイズを注入する」手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 OpenAIがリリースした「Deep Research」[1]という機能が話題です。その中で、「AIが、全然関係ない思考を挟んでいる」という、興味深い報告がされています。[2] そして面白いのは、OpenAIが意図的にそうしている可能性が指摘されていることです。 そこで、この記事では、上記の根拠として挙げられている論文[3]について、日本語で簡単にまとめます。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー この論文は、RAGシステムにおいて、ノイズ（=無関係な文書）が与える影響を分析したものです。サ

Today, we’re announcing Claude 3.7 Sonnet1, our most intelligent model to date and the first hybrid reasoning model on the market. Claude 3.7 Sonnet can produce near-instant responses or extended, step-by-step thinking that is made visible to the user. API users also have fine-grained control over how long the model can think for. Claude 3.7 Sonnet shows particularly strong improvements in coding