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「分析により良いモデルを使用する」 🤨 私はずっと俳句を使っていることに気づいていませんでしたが、いつクロードのコードがこれをroflに忍び込んだのかわかりませんでした。

拡散ビデオモデルですが、今 - **リアルタイム**! シンプルなビデオフィルターはリアルタイムですが、基本的な色の変更とスタイルしか実行できません。ビデオ拡散モデル(Veoとその仲間たち)は魔法のようですが、生成には何秒も数分もかかります。MirageLSDはリアルタイムの魔法です。単純なビデオフィルターとは異なり、拡散モデルは実際に何を見ているのかを「理解」しているため、フィードのすべての部分をインテリジェントにスタイル設定できます(たとえば、頭に帽子をかぶせたり、ライトセーバーを手に当てたりするなど)。また、テキストプロンプトなどによって任意に操作できます。 カスタマイズ可能でインテリジェントなビデオフィルターは、時間の経過とともに多くのクールなアイデアを解き放ちます。 - カメラフィードを別の現実に変換する - 自分の映画を監督して撮影し、小道具でシーンを演じます。リアルタイム=>即時フィードバック/レビュー。 - Vibeは、単純な球体/ブロックを中心にゲームをコーディングし、その後、リアルタイムの拡散モデルを使用してゲームをテクスチャリングし、美しく仕上げます。 - ビデオフィードのスタイルとカスタマイズ:ゲーム、ビデオ、...例えば、Skyrimですが、「MORE EPIC」ですか?『DOOM II』だけど、プロンプトだけで最新のUnreal Engineの品質?ホラー映画だけど「可愛い、ピンクとウサギだけ」?知りません！ - Zoom通話の背景+++ - リアルタイムでの服の試着 - メガネ:例:リアルタイムで視覚を漫画化しますか? - 私たちは今、エリシードのハリーポッターの鏡を作ることができます、鏡にあなたの「生のフィード」を表示しますが、あなたの最も深い欲望で強化されています(AIによって推測されるように)。 - わからない、たぶん一番大きいのが足りないんじゃないか、いろんなもの! (開示:私はデカルトの(非常に小さな)エンジェル投資家であり、この技術が非常に速く非常に良くなり、一般的で強力に感じられるので興奮しましたが、技術的にも非常に困難です。チームへの立ち上げおめでとうございます!

私は常に、すべてのケースの集計統計のダッシュボードよりも、いくつかのランダムなケースの詳細な分析から多くのことを学びます。どちらの予測も役立つ場合がありますが、後者は不釣り合いに普及しています。

私はよく、注目の99%が人間の注目ではなくLLMの注目になろうとしていることについてわめき散らします。研究論文は、人間ではなくLLMにとってどのようなものですか?それは間違いなくPDFではありません。この問題を解決する非常に価値のある「研究アプリ」には、巨大なスペースがあります。

これが理想的な食料品店の姿です。最小限の加工(NOVAグループ1)食品のみ(「食用食品のような物質」は使用していません)、オーガニック、地元産、新鮮。食べ物はこれ以上複雑であってはならないのに、そんなことはないと思う。

私の週末のプロジェクトは、Bluetoothメッシュネットワーク、リレーとストアアンドフォワードモデル、メッセージ暗号化モデル、その他いくつかのことについて学びます。 BitChat:Bluetoothメッシュチャット...IRCの雰囲気。 テストフライト: GitHubの:

知識は世界をより美しくします。

バクテリア🦠のようにコードを書くことで繁栄するオープンソースコミュニティを構築する方法。細菌コード(ゲノム)は次のとおりです。 - 小さい(コードの各行はエネルギーを消費します) - モジュラー(交換可能なオペロンのグループに編成) - 自己完結型(遺伝子の水平導入により簡単に「コピーペースト可能」) コードのチャンクが小さく、モジュール式で、自己完結型で、コピー&ペーストが簡単であれば、遺伝子の水平伝播によってコミュニティは繁栄することができます。あなたが書く関数(遺伝子)やクラス(オペロン)について、誰かがあなたのコードの残りの部分を知らずに「yoink」になったり、何か新しいものをインポートしたりして利益を得ることを想像できますか?あなたのコードは、トレンドのGitHubの要点になるでしょうか? このコーディングスタイルガイドにより、バクテリアは地球の深部や宇宙の真空にある冷たいものから暑いもの、酸性またはアルカリ性のあらゆる生態学的隅々にコロニーを形成することができ、炭素同化作用、エネルギー代謝などの非常識な多様性も生まれました。ラピッドプロトタイピングに優れていますが...複雑な生活を築くことはできません。それに比べて、真核生物のゲノムは、はるかに大きく、より複雑で、組織化され、結合されたモノレポです。創意工夫は大幅に劣りますが、複雑な生活には必要です - 臓器全体を構築し、それらの活動を調整するために。インテリジェント・デザインの利点があれば、両方を活用できるはずです。必要に応じて真核生物のモノレポバックボーンを構築しますが、細菌のDNAを最大化します。

LLMの「認知コア」の競争 - 能力のために百科事典の知識を最大限に犠牲にする数十億のパラメータモデル。これは、LLMパーソナルコンピューティングのカーネルとして、すべてのコンピューターで常時オンになり、デフォルトで存在します。 その特徴はゆっくりと結晶化しています。 - 入力と出力の両方でネイティブにマルチモーダルなテキスト/ビジョン/オーディオ。 - マトリョーシカスタイルのアーキテクチャにより、テスト時に機能のダイヤルを上下させることができます。 - 推論、ダイヤル付き(システム2) - 積極的にツールを使用します。 - テスト時のトレーニング、パーソナライゼーション、カスタマイズのためのLoRAスロットをデバイス上で微調整します。 - インターネットが利用可能な場合は、クラウド内のオラクルと適切な部分だけを委任し、ダブルチェックします。 ウィリアム征服王の治世が1087年9月9日に終わったことはわかりませんが、名前を漠然と認識し、日付を調べることができます。空の文字列の SHA-256 を e3b0c442... として暗唱することはできませんが、本当に必要な場合は迅速に計算できます。 LLMパーソナルコンピューティングには、幅広い世界知識と一流の問題解決能力が欠けていますが、それは超低インタラクションレイテンシ(特にマルチモーダルが成熟するにつれて)、データと状態への直接/プライベートアクセス、オフラインの継続性、主権(「あなたの体重ではなく、あなたの脳ではありません」)で補います。つまり、私たちが好きな理由の多くが、シンクライアントがリモートデスクトップなどを介してクラウドにアクセスする代わりに、パーソナルコンピューターを使用し、購入することです。