解説キャラ雷電の出現が望まれる
オワコン化した政府系数億円プロジェクトビッグデータ連中の苦悶しか聞こえん
LLM大規模言語モデル上等
AIエージェントでいいじゃない
LLM大規模言語モデル上等
AIエージェントでいいじゃない
deep系が流行るまでは日本もなんとかなったけど、今はもう金銭勝負や。
deepseekも結局はnvidiaを何万枚持ってるとかそういう話だし。
deepseekも結局はnvidiaを何万枚持ってるとかそういう話だし。
AIについて日本人って絵のことしか話題にしないよな
ソフトバンクが税金でnvidiaのハード買ったのに結局作れなくてopenAIに泣きついてるからなw
>>93
あれは
孫の姿勢がブレてる
現場が作れません無理ですと言ったわけではない
孫が全部勝手に決めてる
孫の姿勢がブレてる
現場が作れません無理ですと言ったわけではない
孫が全部勝手に決めてる
ひょえええ！
インフルエンサーって全部驚き屋じゃん
何を今更
>>97
インフルエンサーって文字数多いから
驚き屋って言えばいいね
驚き屋って言えばいいね
![なぜ日本人のAI界隈には驚き屋しかいないのか？研究者とか言いながら活動内容はほぼ驚き屋という事実 [782460143]
_98_98](https://anime-news.net/wp-content/uploads/2025/07/temp_98.png)
これか？
＞ここまで書き記した「驚きの青年」はあくまで創作です。
はーしょうもな、ソース読む価値なし
はーしょうもな、ソース読む価値なし
株価もそうなんやし日本だけやないやろ
だいたいテレビも昔から同じようなことしてたやん
だいたいテレビも昔から同じようなことしてたやん
わ、びっくりした
計算資源（金）
学習データ
頭脳
どれが足りない？
学習データ
頭脳
どれが足りない？
無能だから
以上
以上
衰退国の末路
わ、びっくりしたAI知事です
活用してる人は自分が利するように活用してるしその方法を他人に公開する必要もないだろ
学習ツール作ってるkohyaは海外でも名は知れてるよ
>>119
それってただのコマンドラインツールを使いやすくするためのGUI支援ツールでしょ
煽り屋なんだよね
いっつもAGIで人間が要らなくなるとかアホみたいな事を言い続けてる
いっつもAGIで人間が要らなくなるとかアホみたいな事を言い続けてる
半導体の進化が止まったのでAGIへは次のブレイクスルー技術を待つ必要がある
所詮ユーザーにすぎないからｗ
こいつら毎日びっくりしてるな
色々と動かしてみている人はいるけど後追いでしかないよね
嫌儲驚き屋「これ半分晋ギュラリティだろ・・・安倍晋三生き返るぞ」
>>129
静止画を動かせるツール！？
安倍晋三を動かさなきゃ…
安倍晋三を動かさなきゃ…
地道に研究開発する人じゃなくアピールがうまいだけの人を持て囃しすぎた末路か
そういう人も必要だけどあくまで広報役
そういう人も必要だけどあくまで広報役
日本の研究とはそういうものだよ
文系の学問も大体海外の動向に驚いてるだけ
文系の学問も大体海外の動向に驚いてるだけ
正直今のAI開発に特別な頭の良さや知識が求められているわけではないぞ
大事なのは金をかけてGPUクラスタで実験を回し試行錯誤すること
そのための投資が遅れたからこうなった
大事なのは金をかけてGPUクラスタで実験を回し試行錯誤すること
そのための投資が遅れたからこうなった
>>135
本質はハードウェアってことか
>>135
マジでアベ政権時代の失政が大きすぎるわ
あいつ利権誘導しかしなかった男だからな
あいつ利権誘導しかしなかった男だからな
ただのユーザーしかいないから
そもそもIT分野で米国中国に勝てるわけないのに今更張り合おうと言ってるのは門外漢だけだろ
予算も人材も全く勝負にならんし研究者開発者の地位も全く違うわ
予算も人材も全く勝負にならんし研究者開発者の地位も全く違うわ
マーケティングだから
権威主義の末路よな
waifu2xとかいまの画像生成AIの走りだが
あの頃から世界中で研究が加速して日本の研究は埋もれちゃったね
あの頃から世界中で研究が加速して日本の研究は埋もれちゃったね
アベ時代の遅れが痛いのもあるな
あいつケンモメンレベルの知性で
産業といったら車と家電くらいしか脳みそになかったからな
ついでにアベノミクスで銀行イジメしてみずほに造反されて
シャープが外資になる原因つくったし
しかもシャープの買収承認する売国奴ぶり
あいつが日本に与えた損害は異次元だよ
移民大量召喚も含めてな
あいつケンモメンレベルの知性で
産業といったら車と家電くらいしか脳みそになかったからな
ついでにアベノミクスで銀行イジメしてみずほに造反されて
シャープが外資になる原因つくったし
しかもシャープの買収承認する売国奴ぶり
あいつが日本に与えた損害は異次元だよ
移民大量召喚も含めてな
『マジで新しい世の中になります』
日本のAIはEUと同じくらいのポジションだから
別に遅れているわけではない
トップグループにはいないだけでな
フランスやドイツあたりと同レベル
別に遅れているわけではない
トップグループにはいないだけでな
フランスやドイツあたりと同レベル
>>149
はあ？🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤
>>149
だからドイツはStableDiffusion生み出した訳だが日本には何があったんだよ
>>152
実際米系の調査機関でも
ドイツやフランスと日本は同カテゴリー
強みはないが遅れているわけではない
ドイツやフランスと日本は同カテゴリー
強みはないが遅れているわけではない
イシバとか見ても分かるが
世襲で民間企業の経験ない連中は極度の経済音痴ばかり
財界も自民党見限って国民民主を政権与党にする予定っぽいし
これからはだいぶ違うだろう
世襲で民間企業の経験ない連中は極度の経済音痴ばかり
財界も自民党見限って国民民主を政権与党にする予定っぽいし
これからはだいぶ違うだろう
本当にやってたとしても守秘義務たから何も喋れない
日本で公式に大々的に発表できるようなもんなんてないしな
日本で公式に大々的に発表できるようなもんなんてないしな
タマキンはキャリア官僚10年以上やっているから
自民党の世襲野郎よりははるかに能力あるからな
自民党世襲組はキシオですら長銀いたの5年だからな
自民党の世襲野郎よりははるかに能力あるからな
自民党世襲組はキシオですら長銀いたの5年だからな
シナの驚き屋もいるし別にええやろ
日本企業は閉鎖的だから成果物を安易に公表しないんだよ
どうして自社で金かけて作ったものを一般公開して
一銭にもならないアホどもに使わせてやる義理があるんだ？と
どうして自社で金かけて作ったものを一般公開して
一銭にもならないアホどもに使わせてやる義理があるんだ？と
フランスもミストラルのLa Chatは完全自国開発よ。アップルで落とせるから使ってみ。そこそこ優秀だから🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤
>>160
誰が使うんだよそんなゴミ
インフルエンサーとかホリエモンとか落合みたいなのも結局ただの客寄せパンダでしかないんだよな
ちゃんと解説してて無駄に驚いてない人もいるけどね
そういう人は自分で見つけないと
そういう人は自分で見つけないと
嫌儲の画像生成AIスレも主に驚き屋が伸ばしてるよな
絵師叩きながらAIの未来みたいなのをとうとうと語ってて実際にイラスト生成楽しんでる奴は少ない
生成しても「こんな事ができるようになった」「進歩した」みたいな驚きネタ探し
絵師叩きながらAIの未来みたいなのをとうとうと語ってて実際にイラスト生成楽しんでる奴は少ない
生成しても「こんな事ができるようになった」「進歩した」みたいな驚きネタ探し
>>164
そりゃ最先端走ってる開発者がこんなところにいたらビビるわｗｗｗ
>>168
開発者どころか利用者もいないんだわ
>>164
研究者でも開発者でもないただの利用者が未来を語ってるの意味不明で滑稽だよなw
>>170
利用者でも未来は語るだろ
お前は何を言ってんだ
お前は何を言ってんだ
>>177
こういうのができたら良いなはわかるよ利用者だからな
全く中身を理解してないのに未来を語っても検討外れだし失笑するしかないね
全く中身を理解してないのに未来を語っても検討外れだし失笑するしかないね
>>195
あの手のスレは未来語るとかよりも「こんな絵作れる俺たちすげーよな」感のある謎の達成感レスがちらほらあるのが滑稽なんだよ🤨
>>164
エロ絵生成に関しちゃ「こんな事が出来る様になった」はめっちゃ大事…というかほぼ全てでしょ
ここ1年で1.5時代にできなかったことがプロンプトだけで色々出来る様になったし
ここ1年で1.5時代にできなかったことがプロンプトだけで色々出来る様になったし
>>180
相変わらず人体ぐちゃぐちゃなんですが
>>164
ワイはSD出てきた頃にエロ画像生成しまくって新しいPCまで注文したけどPC届く頃には飽きてやってなかったや
もはやボーカロイドくらいしか無いもんなw
もう開発は追いつけないだろ
せめて法規制ガバガバゆるゆるなままなら抜け穴として使ってもらえるくらいのワンチャンはあるかもしれん
せめて法規制ガバガバゆるゆるなままなら抜け穴として使ってもらえるくらいのワンチャンはあるかもしれん
その点川上はハヤオに怒られて助かったな
研究は守秘義務あるし
普通の人に言っても何やってっかわからないんじゃない？
普通の人に言っても何やってっかわからないんじゃない？
>>171
いやいやいや、研究者は作らなきゃダメでしょ何を言っているんだよ🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤
色々とモデル試してみてるとソフトバンクとかは公開されてる情報でも割と頑張ってるよな
あとライブドアも
あとライブドアも
>>173
ソフトバンクの研究者は頑張ってるけど
孫が何したいのかよくわかんねえ
孫が何したいのかよくわかんねえ
驚き屋は草
我が国が誇る松尾研ってどういう実績あるの？
本当に単なる驚き屋の最高峰ってだけ？
>>176
あまりにも成果なさすぎて驚き屋達からすら見切られつつある
あれ驚き屋っていうのか
情報弱者騙して儲けるビジネスモデルしか思いつかない人たち🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤
周回遅れの研究しかやってないから
驚き屋って初めて聞くワードだけど文脈で一発で分かるのすげーな
超大企業で予算じゃぶじゃぶ使わないと成果でないからしゃーない
ホリエモンとか
そもそも作る前から金儲けのことしか考えてねえじゃん🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤🤤
堀江とか典型的
米中以外はどこもこうだよ
驚くしかない
驚くしかない
歌舞伎で「よっ！」とか掛け声かけてる仕込みと同じ
サクラ
サクラ
どうせアレじゃんIBM基礎研とかの自称外資エリート(笑)ドヤサグレが機械学習オワコン呼ばわりされてから自我拗らせてるだけでそWWW
そりゃあね
ガンガン論文書いてる研究者だったらメディアに出まくる暇なんてねーもんな
化石発掘とか動物調査ならガンガンメディアに出て研究資金を稼ぐって方法で業績を出す人もいるけど、AIなんて真面目に研究して資金を稼いだほうが早いだろうし
ガンガン論文書いてる研究者だったらメディアに出まくる暇なんてねーもんな
化石発掘とか動物調査ならガンガンメディアに出て研究資金を稼ぐって方法で業績を出す人もいるけど、AIなんて真面目に研究して資金を稼いだほうが早いだろうし
You TubeではAI当たり前になってきてる
反AIという病
反AIという病
滋賀大のLINGAMの先生とか世界でもトップクラスだけど
解析系だからな
解析系だからな
日本のAI関係の研究者で世界的にも評価されてるのって回帰系とか分類系とか解析系とか数学よりの古典的な分野が中心だな
中国人留学生がはびこる松尾研を信じろ
>>204
中国人多いの？
あそこも簡単には入れないみたいね
あそこも簡単には入れないみたいね
>>255
多くない
修士と学部はほぼ日本人
博士になると若干外国人が多くなるが日本人メイン
↑修士課程で実績残した日本人がアメリカの大学に引き抜かれるからだろう
こういうタイプの留学が今の王道
修士と学部はほぼ日本人
博士になると若干外国人が多くなるが日本人メイン
↑修士課程で実績残した日本人がアメリカの大学に引き抜かれるからだろう
こういうタイプの留学が今の王道
こりゃたまげたな
それすらAIだぞ
いままで地道にディープラーニング系やってた研究者からすると
LLMの発展速度が速過ぎていままで自分らがやってきた事が楽々越えられて行って辛いだろうな
計算資源使いまくるだけであんなに急速に推論・生成能力が上がるとはGPT作ってた人たちも予想外だったんじゃない？
LLMの発展速度が速過ぎていままで自分らがやってきた事が楽々越えられて行って辛いだろうな
計算資源使いまくるだけであんなに急速に推論・生成能力が上がるとはGPT作ってた人たちも予想外だったんじゃない？
>>209
あの段階でLLM全振りしようと決断できたOpenAIのIlyaなんとかさんは実際すごい
>>209
transformerが出た時はそんな感じだったね
民間が金もデータもあって研究者も囲い込んでるんじゃ出る幕無いもの
民間が金もデータもあって研究者も囲い込んでるんじゃ出る幕無いもの
日本のAIってかなりレベル低いからなあ
統計検定準1級（そこらの理系学部卒の学生が1-2ヶ月勉強したらとれる資格）
とPythonのデータサイエンス系の資格と
SQLの資格があれば未経験でも八百万円〜とかの仕事がゴロゴロ転がってるレベルの業界だからな
変なメガネかけてる人もその類かな
絵師様もいるけど
動画のサムネイルすげえよな
毎日が100年に一度の奇跡の日だもん
毎日が100年に一度の奇跡の日だもん
本部以蔵みたいなもんか
驚きすぎて心臓マヒで死んだら伝説になれそう
言うて本物がいるのってアメリカと中国だけだろ
驚き屋ってこの記事で初めて出た言葉ではなくて
もう何年もIT関連の話題で使われるようになって定着したあとだよね
嫌儲って何かっていうとツイッター速報なのに本当に何も知らないんだなと思わされる
もう何年もIT関連の話題で使われるようになって定着したあとだよね
嫌儲って何かっていうとツイッター速報なのに本当に何も知らないんだなと思わされる
>>219
他の分野は驚き屋以外も居るからでしょ
というか最近使われるのが流行ってるのもエンジニア業界の話だし
というか最近使われるのが流行ってるのもエンジニア業界の話だし
というかアメリカと中国以外マジで何もできていない
今のAI産業は巨額の金がないと入場券すら買えないガチガチの重工業だけど、アメリカ中国以外入れないんだからしょうがないやん笑
外側で驚き屋やるしかない
今のAI産業は巨額の金がないと入場券すら買えないガチガチの重工業だけど、アメリカ中国以外入れないんだからしょうがないやん笑
外側で驚き屋やるしかない
AI活用サービス開発はまた別な
>>221
趣味でちょっと動かしてみる程度ならColabとかに課金すれば行けるけど
第一線で戦おうとしたら費用的に厳しいよな
日本の大学研究室の予算レベルじゃ話にならない
第一線で戦おうとしたら費用的に厳しいよな
日本の大学研究室の予算レベルじゃ話にならない
松尾研は学生もスタッフも日本人がほとんどだろ
そもそも日本人も大学院は海外行くのが当たり前だしな
昔と違ってどの大学院出たかが重視されるから
学部までは日本に残るだけでな
そもそも日本人も大学院は海外行くのが当たり前だしな
昔と違ってどの大学院出たかが重視されるから
学部までは日本に残るだけでな
驚き屋(「やばすぎる」「神」「最強」などの極端な表現使い)問題は
█████のPR傾向だから気にしなくて良い
ぶっ壊れ性能など特定パワーワード使用とか虹色フォントとかサムネで一目で判るそういうやつ
最近だとドラクエ実写化されてる方とか
█████のPR傾向だから気にしなくて良い
ぶっ壊れ性能など特定パワーワード使用とか虹色フォントとかサムネで一目で判るそういうやつ
最近だとドラクエ実写化されてる方とか
冷笑してるとアッと言う間に仕事奪われるぞ
音楽とかアナウンサーとか芸能系はかなり危うい
音楽とかアナウンサーとか芸能系はかなり危うい
>>225
芸能系はな
既にAIで代替可能になっているのはガチ
既にAIで代替可能になっているのはガチ
実際回るからしょうがない
視聴者の民度の問題
視聴者の民度の問題
エヴァンゲリオンだぞ
なら反AIは絶望屋か
>>230
というか反AIが一番AIにビビってない？ｗ
>>230
だいたい合ってる
だな
淡々とやればあっという間にFIREよ
淡々とやればあっという間にFIREよ
俺は逆に何でも警鐘を鳴らすからロンドベルと呼ばれてる
マジでAIすげえよ
?tag=14
>>237
こわい🥺
>>237
そのうち適当にプロンプト打つだけで1分と経たずして高クオリティなゲームやら漫画やら映画やら何でも出力できるようになるんだろうな
楽しみな反面怖くもある
楽しみな反面怖くもある
韓国も日本以上にAI関連で何もできてないよね？
半導体とかオーディオとか鉄鋼造船みたいな産業は強いけど
AI産業のプレゼンスは皆無という認識だけどどうなん？
半導体とかオーディオとか鉄鋼造船みたいな産業は強いけど
AI産業のプレゼンスは皆無という認識だけどどうなん？
業界知識半端ない者教えてくれ
>>238
サムスンが頑張ってんじゃん
>>244
強いのは関連ハードのみだよね？
YouTubeも驚き屋ばかりだよね
ショート動画とか頭おかしくなるであれ
ショート動画とか頭おかしくなるであれ
AI推論屋と呼べ
驚き屋っていいネーミングだな
確かにSNSはそんなのばっか
確かにSNSはそんなのばっか
読み上げAIが感情表現をできるようにしたのも確か中国人だよな
日本人でもそれを元に好みの声を作って喘がせる機能をつけたり頑張ってるのがそれなりにいる
ああいう人って表に出てこないよな日本じゃ
日本人でもそれを元に好みの声を作って喘がせる機能をつけたり頑張ってるのがそれなりにいる
ああいう人って表に出てこないよな日本じゃ
>>245
自然言語処理は結構日本盛んじゃね？
京大とか有名じゃん
京大とか有名じゃん
確かにchatGPTは現代のドラえもんだって言ってる人いたな
ねーよ
ねーよ
そりゃ伸びるためには聞き手のレベルに合わせる必要があるからな
学者然とした説明じゃどれだけ優れた内容でも国内じゃインプレっション稼げないし、そもそも英語なら誰も読まないだろ
学者然とした説明じゃどれだけ優れた内容でも国内じゃインプレっション稼げないし、そもそも英語なら誰も読まないだろ
https://www.youtube.com/shorts/Tvt0RdkJsJw
ゆっくりとかもこういう動画で生き残っている
棒読みがむしろ味になるからな
これもう自己改善の段階に入ってるよな
学習データが足りないとはなんだったのか
学習データが足りないとはなんだったのか
https://x.com/ai_database/status/1888569604525695210
x.com
スタンフォード大学の研究チームによると、LLMに自力で「新しい問題を生成 → その問題を解く」を繰り返させることで、従来よりも遥かに多くの難解な定理を解けるようになるとのことです。
なお、“解くのが少し難しい”問題を作らせることで学習効率が高まるそうです。
これまでは、あらかじめ人間が用意した練習問題やその解答例を使ってモデルを訓練するのが一般的でしたが、それでは成長が頭打ちになってしまうという課題がありました。
そこで、LLM自身が問題を追加して学習量を増やすことで克服しようとしている、という流れです。
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