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はてなキーワード: ランダムとは
その程度の常識も無いんだねやっぱり。
コミケで1部も売れない同人文字書きも単著作家って言うか？言わねえだろ。
国立国会図書館に納本したって、ランダム文字の『亞書』の作家は単著作家って言うか？言わねえだろ。
いい年こいたオッサンだろうに普通の大人が身につける常識が身につかず
最適停止は来る人（の好ましさ順位）が完全にランダムでないと成り立たない。でもマッチングは前回までの失敗をもとにして自己の紹介なり相手への要求を変化させていける、過去依存なもの。なので、最適停止ルールを使うと上手く行かないよ。
舞台は、魔法が日常に溶け込む世界。魔法使いは、呪文を唱え、魔力を操ることで様々な魔法を発動する。しかし、魔法使いの才能は生まれつきで決まっており、才能に恵まれない者は、いくら努力しても強力な魔法を使えない。
主人公は、才能に恵まれない少年・リョウ。彼は幼い頃から魔法使いに憧れていたが、自身の才能の無さに絶望していた。そんなある日、リョウは母親の焼いたパンの出来から世界の確率について気づきを得る。気づきは、データに基づいて未来を予測する知恵だった。リョウは、観察を駆使して魔法を数え、その法則を解き明かしていく。そして、魔法は単なるランダムな現象ではなく、分析することで一定の法則性があることを発見する。
とある日、リョウは学園の不良魔術師である「石礫のケン」と決闘することになるが、事前に知らべていた石礫攻撃の分散とパターンを見抜いて勝利する。
リョウは、観察と計算を活かして、畑の収穫を増やし、有効な薬を見極め、のちに「統計学」と呼ばれる強力な魔法体系を編み出していく。彼は、統計学の魔法で、才能に恵まれない者でも強力な魔法を使えることを証明する。
統計学の魔法は、瞬く間に広まり、世界を大きく変えていく。才能に恵まれない者たちが、統計学を学び、魔法使いとして活躍する時代が到来する。
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番組内容
①くじを引き、福岡県内のランダムな市区町村を決定し、そこに公共交通機関を使って向かう
③おすすめされたうどん屋に行ってその場で取材交渉し、取材OKとなればうどんを食べ紹介する
④店の人にくじを引いてもらう（以下ループ）
この番組フォーマットを実現できる都道府県はひょっとしたら少ないのでは？とふと思った
一般化してみよう
①くじを引き、[任意の都道府県]内のランダムな市区町村を決定し、そこに公共交通機関を使って向かう
②現地の人におすすめの近隣の[任意のジャンルの飲食店]がないか質問する
③おすすめされた[任意のジャンルの飲食店]に行ってその場で取材交渉し、取材OKとなれば[任意のジャンルの飲食店]を食べ紹介する
福岡でもだいぶ大変なのに
くじ運が悪いと西の端から東の端に向かうことになって移動だけで3時間くらいかかるケースがたまにある
「うどんＭＡＰ」だと一日のロケ（一回の放送内）で2～3件回ることが多い
②、これも福岡にとってのうどんのような存在が各都道府県に存在するのだろうか？
すなわち、どんなへき地でもだいたいある県民食のお店……のような存在
③、これも地味に難しい
実際、「うどんＭＡＰ」だけではなく「ラーメンＭＡＰ」のコーナーも過去にあったのだが、取材NGとなる確率が高かった（←芸人さんのネタ企画だったらしい、知らなかった……トラバで教えてくれてありがとうございます）
そのせいかどうかはしらないが、今は不定期のコーナーになっている
「うどんＭＡＰ」は福岡のうどん界隈ではかなり人気のようにみえる、取材快諾となる率がとても高い
極端な話、北海道とか新潟とか長野とか……広そうだったり細長そうだったりする所は①をクリアできないだろう
東京は①はクリアできそうだが、テーマとする飲食店の選定に悩みそうだ
大阪なら①②③全部クリアできそうだな……というか既に類似の番組はきっとあるだろうな
埼玉とかもうどんに一家言ある県だったはずだ、交通機関も整備されているだろうしここらへんでもいけそうか
他の地域のローカル番組の情報は自分が普通に暮らしていると全然耳に入ってこない
さて、今日のお昼は「うどんＭＡＰ」で紹介されたうどん屋さんに行くことにしよう
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あっ！そうか……
ローカルテレビ局と都道府県が一対一対応しているとは限らないのか……
私は何も知らない
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私の日記の内容はもはやどうでもいい
どうしてこうなった！思ってたのと違う！こんな感想を得た人も多いのではないか。かく言うところの筆者もそう思いました。新潟駅の不思議ポイントを確認していってみましょう。
新潟駅に関する違和感というか、歩いていて苦痛に感じるポイントはまずここです。階段の段数が約50段と多いです。通常の建物の3階相当の高さを2階としています。これは上越新幹線開業から新幹線コンコースの高さです。在来線の跨線橋はこの高さよりも低く、跨線橋から新幹線コンコースまではスロープで接続されていました。通常の駅の階段は30段くらいです。
4階建ての新潟駅の旧駅舎ビルの高さと上越新幹線ホームの高さが同じくらいなので、上越新幹線ホームの高さは5階相当の高さになります。新幹線は毎日乗るものではないので、苦ではなかったのですが、新幹線に乗るときはエスカレーターや階段が長いと感じていました。
在来線ホームの高さを新幹線ホームに合わせてしまったため、5階相当高さにホームが上がってしましました。富山駅、金沢駅、福井駅の新幹線の高架はもっと低く、アンダーパスする道路ギリギリの高さの設計になっていると思います。2階がそれほど高くないのです。オープン当初の新幹線高架下の新潟駅の2階に出店していたヨドバシカメラは、店内に階段があり、上の階がありました。やはり新潟駅の新幹線ホームは4階建ての建物の屋上相当の高さにあるのです。この高さが高い高架橋は総工費が大幅に高くなることを意味します。
横断禁止の個所を渡る人が絶えないとニュースになる新バス乗り場。駅ビルのCoCoLoの1階部分が高架下を貫くバス乗り場によって分断されています。50段の階段で2階へまわれとか、150m先のなかなか青にならない信号渡れとロックな設計になっています。設計コンペの勝者のイラストと比較すると大幅に規模が小さくなっています。コンペのイラストのバス乗り場は、高架下の道路の両側ではなく、道路の車線の間に島式ホームのようにバス乗り場が集約されています。電車と違ってバスは、両側に扉がないので、バスは島式ホームのローターリーに侵入するときに右側通行に入れ替わって侵入することが想定されます。島式ロータリーから道路の両側にバス乗り場に変更することで、高架下のバスが占有する面積を大幅に縮小しています。この変更によって、バス乗り場が行き先によって分断されたため、とりあえずバス乗り場に行ってから、目的のバスを探すことができる構造から、バスの行き先を判断してから、道路のどちら側に行くかをあらかじめきめなくてはならないスタイルに改悪されてしまいました。
古町・市役所方面からきたバスは、高架下に入る前の降車場で乗客を降し、高架下をくぐって、南口側に出てUターンして、高架下バス停に出発を待ちます。南口方面から到着したバスは南口側の降車場で乗客を降し、高架下をくぐって、万代口側に出て、Uターンして、高架下のバス停で出発を待ちます。高架下を直通するバス路線はわずかです。
※イメージイラストは、「設計コンペのプランからなくなったもの？！」の項を参照してください。
多くの市民が感じた違和感は市街地の南北が分断された状態を解決するというお題目がほとんど解消されていないことです。この目的を解決するには、万代口の東大通と南口の弁天線がつながらなければなりません。駅の高架下はバス専用となったため、南北をつなぐ道路で増えたところは、八千代橋から続く道路が線路の反対側につながったところくらいです。以前の踏切個所の米山踏切と天神尾踏切は、高架をくぐる道路として残っています。一部の市民は、市長の家の近所のガードだけが開通したので、このルートを篠田さんの功績を称えて篠田ガードと呼んでいます。
https://www.zaikainiigata.com/?p=8248
計画では駅西線と駅東線という2本の道路が開通する予定でしたが完成に至らず、大幅に計画が縮小されています。駅東線は歩行者と自転車用道路に格下げされて計画されています。駅西線は、代ゼミのところから南下し、高架下をくぐりLEXNビルに至る道路です。
駅西線の予定地では、新幹線利用者向けのパークアンドライドサービスの新潟駅西駐車場(215台)を貫いています。このパークアンドライド用の駐車場は、高速バスターミナルとタワーマンションでなくなる予定です。もうひとつのパークアンドライド用駐車場のCoCoLo駐車場（826台）は、この春のCoCoLoリニューアルオープンに伴って、3000円のお買い物で1時間無料、新幹線割引き廃止、24時まで3000円というレートになりました。梅田駅や秋葉原駅のほうが安いです。セレブな駅駐車場になりました。この変更で新幹線出張族が大打撃。電車やバスで駅に行けない利用者が多いのが新潟の現実です。新潟駅西駐車場(215台)は、朝8時前に満車です。ちなみに上越新幹線で使われているE7系の定員は924人です。
駅に中に城下町のような見通しの悪い丁字路が多い印象がです。電車で新潟駅の高架在来線ホームに到着すると電車は、ホームの中ほどに停車します。階段やエスカレーターは、ホームの両端にあるため、階段やエスカレーターと電車の間のホームの狭いところを歩くことになります。降りた乗客は進路を絞られて譲り合いながら進みます。階段やエスカレーターは隙間と通った後にUターンする導線になります。先が見えません。約50段の階段を降りると反対側のエスカレーターが正面にあり、方向を変えて、出口もしくは、乗り換え先のホームを探すことになります。この高架橋の柱は5階の高さを支え、耐震を考慮していてとても柱が太いです。見通しがよくないのです。乗り換えのときは、新潟駅の発着ホームはランダム設定のため、何番線からどこ行きが発車するのか確認が必要です。ホームから改札口へ向かう人、改札口からホームへ向かう人、乗り換えの人が改札内の一か所に集められて混沌となります。その人波をかき分けて階段の上に表示されている行き先を確認する必要があります。新幹線と特急いなほの対面乗り換えの5番線が後付けの設計のため、階段の位置に違和感があります。これも改札内コンコースを複雑にしている理由の一つです。改札を出る場合は、東、西、新幹線の3つの出口を判断して、東か西から出ます。階段を降りて進むと正面が新幹線乗り換え改札で出口どこってなります。太い柱が邪魔で先が見えないです。改札を出ると共有の通路ではなく、エキナカの店舗が両脇にある通路を進みますが、外へは店舗を抜けないと駅を出られません。この店舗との駅外への導線の区別ないところがよりわかりにくくしています。グレーと黒を基調とした色調なので、黒い服を着るといい感じで風景に溶け込みます。
敵襲があったときには、敵の判断を鈍らせることできる設計になっています。なかなかの軍司がかかわっていたものと思います。
土地が誰の持ち物なのかを調べてみるとこの駅のちぐはぐな点が浮き彫りになってきます。
高架下は東日本旅客鉄道さんの土地なのです。駅前の広場は新潟市。新たに広場になる部分は、東日本旅客鉄道さんから新潟市が買ったのではないかと思います。市の玄関口なので、きれいな広場を整備しましょうということなんでしょう。南口の広場も国鉄清算事業団から買いました。旧国鉄側は上手に土地を売り抜けているように見えます。大幅に規模が縮小されたなんちゃってペデストリアンデッキは、新潟市の土地に建設されます。高架下の建物は東日本旅客鉄道さんのものなので、そこにお願いして接続させてもらっている体になります。バス乗り場部分が東日本旅客鉄道さんの所有地だとすると駅下の一等地を提供したくなかったのかと妄想が捗ります。バス乗り場で分断されても店舗面積を稼ぎたいその気持ちもエキナカ運営者の立場としては当然かもしれません。高架下の駅舎の中は持ち主の東日本旅客鉄道さんの気持ちがあふれた設計になっています。
2002年の設計コンペは、堀越英嗣氏のグループが選ばれました。次のxに上げられた画像を見ると堀越氏の想いはいずこへ。
新潟都市再生 @ryuto_niigata 10:50 PM · Mar 11, 2020
https://x.com/ryuto_niigata/status/1237737592889544704
万代口のマルタケビル、ブラザービル前まで横断歩道を渡らずに行ける予定でした。メンテナンスが難しそうな雲形のデザインの歩道の屋根に置き換わっています。このペデストリアンデッキは、斜めに走っている補助路があり、人間の近道をしたい心理をうまくついていました。
先ほどふれましたが、バス乗り場の面積が縮小されています。バスを一覧しやすい乗り場という設計者の配慮は無になりました。
木造風でした。
高架下の道路として予定されていた駅西線や駅東線に車寄せやバスのりばの入り口を設けたものがアイデアとしてよかったです。このアイデアを実現しようとすると東日本旅客鉄道さんのエキナカの店舗面積が減ってしまいます。
駅前広場が丘になっていて、丘の上も丘の中も歩けるというのもよかったです。雨風に強いプランは天候がよくない新潟向きです。
新潟都市再生 @ryuto_niigata 2:35 PM · Mar 12, 2020
https://x.com/ryuto_niigata/status/1237975437415874560
https://www.kochi-tech.ac.jp/library/ron/2002/g5/M/1035010.pdf
この高知工大の澤田さんが作った資料は今となっては当時のコンペの条件を伝える貴重な資料です。
新潟駅から西に1.4㎞に西跨線橋、東に0.4㎞に東跨線橋があります。この2つの跨線橋は高架化後も残存しています。西跨線橋付近はそもそも90年代の計画時点で高架化の範囲から外れており、駅から西跨線橋に向けて下り坂になっています。越後線が西跨線橋をくぐると白山駅手前の信濃川を渡河する橋梁があるため、登り坂になっています。？？？
東跨線橋の下は在来線が通り、この跨線橋の上を新幹線の高架が通っていました。在来線の高架化で在来線は新幹線と同じ高さまで高度をかせぐようになりました。この東跨線橋は、予算不足のため跨線橋が残ったままです。数年後壊すことになっています。
実際のところ、街のお年寄りは新潟は踏切がない街だからといっていました。ここで指す新潟は新潟島+アルファの狭義の新潟です。狭義の新潟には、米山踏切と天神尾踏切くらいしか踏切がなかったと思います。現新潟駅が街はずれの田んぼの中に作られたこと、現新潟駅への移転に合わせて白山までが作られたためかと考えられます。
結局のところ、取り除かれた踏切は米山踏切と天神尾踏切で、それ以外の個所は線路が道路をオーバーパスしていたところが多かった状態でした。降雪時に凍結しやすい跨線橋が残ってしまったのはとても残念です。
新幹線は、在来線と道路の上下が入れ替わる状態を無視して、それらの上を行く高架で郊外の田園地帯まで抜けています。
せっかくなので、線路は高架、道路は平面というポリシーで街づくりをしていただきたかった。まことに残念です。いっそのこと新潟駅の上を高架道路で結んだほうがよかったかもしれないです。
昭和57年の上越新幹線開業時、新潟駅には、駅構内のステーションデパートのセゾン・ド・ニイガタと駅裏にあった気動車の車両基地の向こう側に長大な連絡通路を挟んだ再開発ビルのプラーカが3棟建てられました。セゾン・ド・ニイガタは、その後、CoCoLoと名前を変え、新潟駅リニューアルの核店舗となった。開業当時は西堀ローサとならんで、おしゃれスポットでした。プラーカは、プラーカ1、プラーカ2，プラーカ3と地下から地上5階までのショッピングモールが出現。セゾンよりも大規模で店舗数も多いスポットでした。東急ハンズを山下の家具がフランチャイジーとして運営したハンソン、アニメイト、ゲームセンター、多数の衣料品店などでにぎわっていました。プラーカ4？として西友の進出計画までありました。しかし、バブル崩壊後の景気低迷でセゾンはせんべいとか鮭の瓶詰を買う新潟土産屋になり、郊外の大規模モールの台頭でプラーカは集客力が落ち、テナントが歯抜けとなって破綻したのでした。無印もFrancfrancもいなくなり、今は中央に吹き抜けがあるオフィスビルになっています。このビルは第三セクターだったため、新潟市は大きな打撃を受けることになりました。
気動車の車両基地は、数年後に新津駅へ移転し、国鉄清算事業団所有の空き地が残りました。この空き地は新潟市が買い取ることになり、新潟市のひとり負けです。
2000年ごろから市民参加のまちづくりという錦の御旗の下、駅の設計に市民が参加するムーブメントを当時の市長が始めた。この動きが2003年の新潟駅の設計コンペに影響があり、プランが大胆に変更されるのかと思いきや、新潟駅の設計コンペは、新潟駅周辺整備基本構想にしたがって、設計コンペが実施されたのでした。
https://www.toshimirai.jp/ifudletterpdf/200111.pdf
新潟駅周辺整備基本構想では、駅を貫く道路はバス専用で、道路交通は駅西線と駅東線が担うことが決められていました。プランの肝心なところは、市民が参加しても変えることはできず、まだ詳細設計がされていなかった広場で、機能に関係がない見た目のデザインがとかバリアフリーがとか枝葉の部分の議論に終始したのでした。車いす駐車場から広場への歩道の導線がよくないと直したら、車寄せと駐車場の面積が半減してしまいました。完成後の混雑が必死なのか閑古鳥がなくのか興味深いポイントです。そんなことよりも在来線ホームが5階の高さの時点でめっちゃバリアです。
https://niigata-u.repo.nii.ac.jp/record/31114/files/ZH_2005_963-964.pdf
http://opac.niigatacitylib.jp/shisei/koho/shiho/2005/050710/pdf/2002_08.pdf
状態ベクトルの収縮は、ユニタリ変換による時間発展という過程と露骨に矛盾しているように思える。
どのように20世紀の物理学者はこの問題に折り合いをつけていたのか。
状態ベクトルは実際に量子論的レベルでの実体を表すのではなく、観測者の心の状態を表していると主張している。
したがって、状態ベクトルの収縮という過程でのジャンプは単に観測者の知識の状態の不連続な変化の結果で、物理学的実体を持ちうるような物理学的変化ではない。
観測という過程で物理系はそれを取り巻く環境と解きほぐしようもなく絡み合うことになるという事実を利用する。
すると環境における自由度はランダムで、観測不能と考えられるため、その自由度を足し上げることによって、状態ベクトルによる記述ではなく密度行列による記述が得られる。
この密度行列が、基底に関して対角行列となる時、物理系は対角成分のうちの一つによって表される状態になり、その状態にある確率は対角成分の値によって与えられる。
状態ベクトルはユニタリ変換による時間発展をし、物理学的実体を表している。
ただし、それらの観測結果のそれぞれが観測者の意識の異なる状態と絡み合っている。
したがって、対応する異なる意識状態もまた同時に存在し、それぞれが異なる世界を体験し、異なる観測結果に遭遇することになる。
量子力学の従来の定式化は暫定的で、観測過程に意味づけをするために新しい物理理論が必要という可能性もある。
ドブロイ・ボームの枠組みや、コンシステントヒストリーの理論のような標準的な量子力学と異なるような観測結果は持たないようなものもあるが、別な枠組みによれば、少なくとも原理的には標準的な量子力学と新しい理論を区別する実験が存在すると思われる。
おそらく物理学者の大半は、これらの観点の最初の3つの観点を抱いていると言っても良いと思われる。
そうした物理学者は、量子論の形式が持つ数学的な優雅さは言うまでもなく、量子力学の予言が目を見張るような形で例外なく実験によって立証されているということが、この理論が何ら変更を必要としていないということを示す、という議論をするかもしれない。
しかし、これらの物理学者のうち多くがそれでもなお量子力学に関する現状に居心地悪さを感じているかもしれない。
疲れたからマクドでも食おうぜって話になってウーバーイーツでマクド注文したんだよ
そのあとアプリで配達員の顔見たらエグいほど汚いおっさんだった
もうなんか、形容しがたいけどそういうAVに出てくるおっさんみたいな見た目
顔が真っ黒のドロッドロで髪の毛麻原彰晃みたいなロン毛で白髪でさ
今の見た目とは違うかもしれないけど、それでもやっぱり不潔に感じるような写真
うわ最悪だなあって思ったけど、でもまあ届けてくれてるんだよな、悪くは言えないなって思い直してさ
いざマンション入口のインターホンが鳴って、モニターで見たらまあやっぱり汚い見た目でさ
それで玄関のドア開けて待っておこうと思ってさ、
なんだろう、風呂入ってない匂い？というかアンモニア臭？汗みたいな小便みたいな
一緒にその場にいた嫁もくっさ！！！って言っててさ
え？まさか…って
エレベーターのドアが開く音がして、そいつが「どうも〜」みたいなこと言いながら駆け寄ってきたんだよ
そしたらもう、とんでもない臭いがしてさ
服もなんか腰みのみたいなの履いてて、しかも破れて汚くて
内心パニックになりながらもあーどうもみたいな感じで受け取ってすぐドア閉めたんだけど
普通にマクド食いたかっただけなのになんでこんな思いしないといけないんだよ
気色悪くて食えねえよこんなもん
子供は事情とか知らないからマクド食べようよーって言って食べようとしてたけど取り上げてどん兵衛食わせた
汚いとかそういうレベルじゃないもんな
そもそも高いからこれまでも滅多に使ったことなかったけど、もう当分使わんわ
ランダムでこんな奴来るとか最悪だろ
投稿者のIPアドレス(の第1、第2オクテット、およびプロバイダー名)が表示される設定のスレッドが荒らされることが時々あるんだが、ありとあらゆるプロバイダや、中には大学のネットワークのものらしきアドレスが表示されていた
・犯人は規制を逃れるために日本全国の数十ものプロバイダと回線契約し、また複数の大学にも在籍している
・犯人は何らかの方法で不特定多数の人の端末から投稿させている
このどちらかだと思われる
仮に後者だとしたら違法行為である可能性が非常に高いんだが、管理人は2年以上まったく行動を起こしていない
なので利用者からは無能呼ばわりされ嫌われてるし、犯人とグルなんじゃないかと疑う者すらいる
50番目あたりから始まる意味不明な文言のレスはほぼ全てが荒らしによるもので、そのプロバイダを見ればわかるがバラバラなんだよね
51無念Nameとしあき やっぱ神のカードはすげぇよ24/06/07(金)19:17:25 IP:14.132.*(commufa.jp)No.1225944407+
52無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:25 IP:49.129.*(mesh.ad.jp)No.1225944408+
53無念Nameとしあき タコはエロしかいない事が確定24/06/07(金)19:17:25 IP:60.142.*(bbtec.net)No.1225944409+
54無念Nameとしあき blenderはめちゃくちゃ使いにくい24/06/07(金)19:17:25 IP:153.240.*(ocn.ne.jp)No.1225944410+
56無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:27 IP:126.184.*(access-internet.ne.jp)No.1225944423+
57無念Nameとしあき 相棒貸すから絶対返せよ的な感じで24/06/07(金)19:17:27 IP:218.225.*(dream.jp)No.1225944424+
58無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:34 IP:60.145.*(bbtec.net)No.1225944461+
59無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:35 IP:119.171.*(home.ne.jp)No.1225944474+
60無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:35 IP:122.222.*(vectant.ne.jp)No.1225944478+
61無念Nameとしあき そう思いますよね24/06/07(金)19:17:43 IP:106.160.*(dion.ne.jp)No.1225944527+
62無念Nameとしあき 来週は真っ裸で戦う姿見れそうだから楽しみ24/06/07(金)19:17:44 IP:110.2.*(yournet.ne.jp)No.1225944535+
64無念Nameとしあき 美ケモR24/06/07(金)19:17:52 IP:183.77.*(asahi-net.or.jp)No.1225944582+
65無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:52 IP:180.6.*(ocn.ne.jp)No.1225944584+
66無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:54 IP:223.134.*(nuro.jp)No.1225944593+
67無念Nameとしあき24/06/07(金)19:17:55 IP:160.237.*(cyberhome.jp)No.1225944606+
68無念Nameとしあき24/06/07(金)19:18:09 IP:138.64.*(v6connect.net)No.1225944702+
69無念Nameとしあき 最近炎上ネタ多くね？24/06/07(金)19:18:10 IP:119.231.*(eonet.ne.jp)No.1225944705+
70無念Nameとしあき sage24/06/07(金)19:18:10 IP:153.187.*(ocn.ne.jp)No.1225944707+
71無念Nameとしあき24/06/07(金)19:18:10 IP:106.152.*(dion.ne.jp)No.1225944709+
72無念Nameとしあき sage24/06/07(金)19:18:14 IP:14.10.*(enabler.ne.jp)No.1225944722+
とりあえず荒らしと思われるレスの最初の20個くらいのプロバイダがこんな感じ
これ全部荒らし犯人が自腹切ってプロバイダ契約してるとは到底思えないんだよね
となると、不特定多数の第三者に、任意のスレッドに任意の文言を投稿させるプログラムか何かを使ってる可能性が高くて、どう見ても合法な手法とは思えないんだけど、掲示板の管理者は一切なにもしていない
で、業を煮やした一部利用者がDiscordにサーバーを建て始めて一斉に移動が始まり、それに呼応するかのように荒らし行為がますます苛烈になっていってる
※以前は「ランダムな画像とランダムな文言でスレッドを濫造する」だったのが、今現在は「画像すらない意味不明な文言のみのスレッドを濫造する」になってる
https://megalodon.jp/2024-0608-1735-52/https://may.2chan.net:443/b/futaba.php?mode=cat&sort=1
今現在の、もっとも利用者が多い板のスレッド作成順表示のアドレスが上記なんだが、84個のスレッドのうち画像が表示されていないスレッド67個ほぼ全てが自動荒らしツールによるもの
つまり新規作成されるスレッドの大半が無意味なスレッドで埋め尽くされてる状態
以前からの利用者は「管理人は何やってるんだ！対処しろ！」と1年以上前から意見しているのだが、管理人はずっと無視を決め込んでる
中にはDiscord招待URLと称してマルウェアが仕込まれたサイトの短縮URLが貼られるケースもあるんだが、今はそれすらも対応せず放置してる
高速化のためといい、前任者がcythonで書いたランダムフォレストのコードがあり、どういうわけかsklearnよりも数倍速い
社内ではリランキングモデル(LTR)のためにこのランダムフォレストを使っているらしい
というのも外部ライブラリに頼ると面倒なことになるという認識が開発当初にあり、開発に関係するライブラリは全て自前で書いていたようだ
しかし前任が去ったことでこの最適化に最適化を凝らしたようなモジュールの理解が誰もできない
最後に、定量化するのが最も難しいが、それに劣らず重要な改善のカテゴリーを紹介しよう。
難しい数学の問題を解くように言われたとき、頭に浮かんだことを即座に答えなければならないとしたらどうだろう。最も単純な問題を除いて、苦労するのは明らかだろう。しかしつい最近まで、LLMにはそうやって数学の問題を解かせていた。その代わり、私たちのほとんどはスクラッチパッドで段階的に問題を解いていき、その方法ではるかに難しい問題を解くことができる。「思考の連鎖」プロンプトは、LLMのそれを解き放った。生の能力は優れているにもかかわらず、明らかな足かせがあるため、LLMは数学が苦手なのだ。
私たちはここ数年で、モデルの「足かせを外す」ことに大きな進歩を遂げました。これは単に優れたベースモデルをトレーニングするだけでなく、アルゴリズムの改良によってモデルの能力を引き出すものです：
足場作り。CoT++について考えてみよう：ただ問題を解くようモデルに求めるのではなく、あるモデルに攻撃計画を立てさせ、別のモデルに可能性のある解決策をたくさん提案させ、別のモデルにそれを批評させる、といった具合だ。例えば、HumanEval（コーディング問題）では、単純な足場作りによってGPT-3.5が足場なしのGPT-4を上回った。SWE-Bench（実世界のソフトウェアエンジニアリングのタスクを解くベンチマーク）では、GPT-4は~2%しか正しく解くことができませんが、Devinのエージェントの足場があれば14-23%に跳ね上がります。(後ほど詳しく説明するが、エージェントのアンロックはまだ初期段階に過ぎない。)
ツール：もし人間が電卓やコンピュータを使うことを許されなかったらと想像してみてほしい。まだ始まったばかりだが、ChatGPTはウェブブラウザを使ったり、コードを実行したりできるようになった。
エポックAIによる研究によると足場作りやツールの使用など、これらのテクニックのいくつかを調査したところ、このようなテクニックは多くのベンチマークで通常5～30倍の効果的な計算量の向上をもたらすことがわかった。METR（モデルを評価する組織）も同様に、同じGPT-4ベースモデルからのアンホブリングによって、エージェントタスクのセットで非常に大きなパフォーマンスの向上を発見しました。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/metr_gains_over_time-1024x597.png
これらをコンピュートとアルゴリズムの効率で統一した実効的なコンピュート規模に当てはめることは困難ですが、少なくともコンピュート規模の拡大やアルゴリズムの効率とほぼ同規模の大きな進歩であることは明らかです。(また、アルゴリズムの進歩が中心的な役割を担っていることも浮き彫りになっています。0.5OOM/年の計算効率は、すでに重要なものではありますが、ストーリーの一部に過ぎません。）
「アンホブリング」こそが、実際にこれらのモデルが有用になることを可能にしたのであり、今日多くの商業アプリケーションの足かせとなっているものの多くは、この種のさらなる「アンホブリング」の必要性であると私は主張したい。実際、今日のモデルはまだ信じられないほど足かせが多い！例えば
ここでの可能性は非常に大きく、私たちはここで急速に低空飛行の果実を摘んでいる。これは非常に重要です。"GPT-6 ChatGPT "を想像するだけでは完全に間違っています。 GPT-6＋RLHFと比べれば、進歩は段違いだ。2027年までには、チャットボットというより、エージェントのような、同僚のようなものが登場するだろう。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(8) https://anond.hatelabo.jp/20240605210232
過去10年間のディープラーニングの進歩のペースは、まさに驚異的だった。ほんの10年前、ディープラーニング・システムが単純な画像を識別することは革命的だった。今日、我々は斬新でこれまで以上に難しいテストを考え出そうとし続けているが、新しいベンチマークはどれもすぐにクラックされてしまう。以前は広く使われているベンチマークをクラックするのに数十年かかっていたが、今ではほんの数カ月に感じられる。
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ディープラーニング・システムは、多くの領域で急速に人間レベルに達し、あるいはそれを超えつつある。グラフィック データで見る我々の世界
私たちは文字通りベンチマークを使い果たしている。 逸話として、友人のダンとコリンが数年前、2020年にMMLUというベンチマークを作った。彼らは、高校生や大学生が受ける最も難しい試験に匹敵するような、時の試練に耐えるベンチマークを最終的に作りたいと考えていた。GPT-4やGeminiのようなモデルで〜90％だ。
より広く言えば、GPT-4は標準的な高校や大学の適性試験をほとんど解いている。(GPT-3.5からGPT-4までの1年間でさえ、人間の成績の中央値を大きく下回るところから、人間の成績の上位に入るところまで、しばしば到達した)
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GPT-4の標準テストのスコア。また、GPT-3.5からGPT-4への移行で、これらのテストにおける人間のパーセンタイルが大きく跳ね上がり、しばしば人間の中央値よりかなり下から人間の最上位まで到達していることにも注目してほしい。(これはGPT-3.5であり、GPT-4の1年も前にリリースされたかなり新しいモデルである。)
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灰色：2021年8月に行われた、MATHベンチマーク（高校数学コンテストの難解な数学問題）の2022年6月のパフォーマンスに関する専門家の予測。赤い星：2022年6月までの実際の最先端のパフォーマンス。ML研究者の中央値はさらに悲観的だった。
MATHベンチマーク（高校の数学コンテストで出題された難しい数学の問題集）を考えてみよう。このベンチマークが2021年に発表されたとき、最高のモデルは問題の5％しか正解できなかった。そして元の論文にはこう記されている：「さらに、このままスケーリングの傾向が続けば、単純に予算とモデルのパラメータ数を増やすだけでは、強力な数学的推論を達成することは現実的ではないことがわかった。数学的な問題解決をより牽引するためには、より広範な研究コミュニティによる新たなアルゴリズムの進歩が必要になるだろう」、つまり、MATHを解くためには根本的な新しいブレークスルーが必要だ、そう彼らは考えたのだ。ML研究者の調査では、今後数年間の進歩はごくわずかだと予測されていた。しかし、わずか1年以内（2022年半ばまで）に、最高のモデルの精度は5％から50％に向上した。
毎年毎年、懐疑論者たちは「ディープラーニングではXはできない」と主張し、すぐにその間違いが証明されてきた。過去10年間のAIから学んだ教訓があるとすれば、ディープラーニングに賭けてはいけないということだ。
現在、最も難しい未解決のベンチマークは、博士号レベルの生物学、化学、物理学の問題を集めたGPQAのようなテストである。問題の多くは私にはちんぷんかんぷんで、他の科学分野の博士でさえ、Googleで30分以上かけてやっとランダムな偶然を上回るスコアを出している。クロード3オーパスは現在60％程度であり、それに対してインドメインの博士たちは80％程度である。
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続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (4) https://anond.hatelabo.jp/20240605205024
私たちは今、基本的に人間のように会話できるマシンを手にしている。これが普通に思えるのは、人間の適応能力の驚くべき証であり、私たちは進歩のペースに慣れてしまったのだ。しかし、ここ数年の進歩を振り返ってみる価値はある。
GPT-4までのわずか4年間（！）で、私たちがどれほど進歩したかを思い出してほしい。
GPT-2（2019年）～未就学児："わあ、もっともらしい文章をいくつかつなげられるようになった"アンデス山脈のユニコーンについての半まとまりの物語という、とてもさくらんぼのような例文が生成され、当時は信じられないほど印象的だった。しかしGPT-2は、つまずくことなく5まで数えるのがやっとだった。記事を要約するときは、記事からランダムに3つの文章を選択するよりもかろうじて上回った。
当時、GPT-2が印象的だった例をいくつか挙げてみよう。左：GPT-2は極めて基本的な読解問題ではまあまあの結果を出している。右：選び抜かれたサンプル（10回試したうちのベスト）では、GPT-2は南北戦争についてある程度関連性のあることを述べた、半ば首尾一貫した段落を書くことができる。
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当時、GPT-2について人々が印象に残った例をいくつか挙げます。左: GPT-2は極めて基本的な読解問題でまあまあの仕事をする。右: 厳選されたサンプル（10回試したうちのベスト）では、GPT-2は南北戦争について少し関連性のあることを言う、半ば首尾一貫したパラグラフを書くことができる。
AIの能力と人間の知能を比較するのは難しく、欠陥もあるが、たとえそれが非常に不完全なものであったとしても、ここでその例えを考えることは有益だと思う。GPT-2は、その言語能力と、時折半まとまりの段落を生成したり、時折単純な事実の質問に正しく答えたりする能力で衝撃を与えた。未就学児にとっては感動的だっただろう。
GPT-3（2020年）～小学生："ワオ、いくつかの例だけで、簡単な便利なタスクができるんだ。"複数の段落に一貫性を持たせることができるようになり、文法を修正したり、ごく基本的な計算ができるようになった。例えば、GPT-3はSEOやマーケティング用の簡単なコピーを生成することができた。
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GPT-3について、当時の人々が印象に残った例をいくつか挙げてみよう。上：簡単な指示の後、GPT-3は新しい文の中で作られた単語を使うことができる。左下：GPT-3は豊かなストーリーテリングを行ったり来たりできる。右下：GPT-3は非常に簡単なコードを生成できる。
GPT-3はSEOやマーケティング用の簡単なコピーを生成することができた。上：簡単な指示の後、GPT-3は新しい文章の中で作られた単語を使うことができる。左下：GPT-3は豊かなストーリーテリングを行ったり来たりできる。右下：GPT-3は非常に簡単なコードを生成できる。
繰り返しになるが、この比較は不完全である。しかし、GPT-3が人々に感銘を与えたのは、おそらく小学生にとって印象的だったことだろう。基本的な詩を書いたり、より豊かで首尾一貫した物語を語ったり、初歩的なコーディングを始めたり、簡単な指示やデモンストレーションからかなり確実に学習したり、などなど。
GPT-4（2023年）～賢い高校生：「かなり洗練されたコードを書くことができ、デバッグを繰り返し、複雑なテーマについて知的で洗練された文章を書くことができ、難しい高校生の競技数学を推論することができ、どんなテストでも大多数の高校生に勝っている。コードから数学、フェルミ推定まで、考え、推論することができる。GPT-4は、コードを書く手伝いから草稿の修正まで、今や私の日常業務に役立っている。
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GPT-4がリリースされた当時、人々がGPT-4に感銘を受けた点をいくつか紹介しよう。上：GPT-4は非常に複雑なコードを書くことができ（中央のプロットを作成）、非自明な数学の問題を推論することができる。左下：AP数学の問題を解く。右下：かなり複雑なコーディング問題を解いている。GPT-4の能力に関する調査からの興味深い抜粋はこちら。
AP試験からSATに至るまで、GPT-4は大多数の高校生よりも良いスコアを出している。
もちろん、GPT-4でもまだ多少ばらつきがある。ある課題では賢い高校生よりはるかに優れているが、別の課題ではまだできないこともある。とはいえ、これらの限界のほとんどは、後で詳しく説明するように、モデルがまだ不自由であることが明らかなことに起因していると私は考えがちだ。たとえモデルがまだ人為的な制約を受けていたとしても、生のインテリジェンスは（ほとんど）そこにある。
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続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (3) https://anond.hatelabo.jp/20240605204704
クールジャパン機構が大損こいたことだけを見て、官製ファンド全般が失敗政策だとか、官には民のことはできないみたいなことを言っている人を見かけるようになったが、それって全部当たり馬券でないと競馬の腕を認めない式の発想でしょ。でもこういうのって100発100中とはいかないのでトータルでの運用成績が重要だから、ファンドという形にしているし複数立ち上げたりもしたわけでしょう。
で、たとえば産業革新機構なんて
再生分野についてはルネサスエレクトロニクス
http://www.nikkei.com/article/DGXLASDF20H0G_Q7A620C1EE8000/
http://www.incj.co.jp/investment/deal_021.html
https://jp.reuters.com/article/landis-toshiba-ipo-idJPKBN1A405V
そして、VC分野でもピーチ・アビエーション
http://www.huffingtonpost.jp/tatsuya-ishizuka/ana-peach_b_15324240.html
とそれぞれたったその一案件の利益でその分野の投資額を半分は回収できそうなくらいの大型のヒットをとばしている。ルネサスにいたっては官製ファンドの全投資額を一つで回収してお釣りがくるくらい。
あと、ほぼ全損までいった失敗案件はもう全株売却しないとならないけど、成功案件は全株売却してもしないで保有を続けてもいいってことを忘れて、含み益を考えずに実現益だけ見て評価している人もいるけど、そうやってランダムサンプルではなく全株売却案件だけを見るというのは、かなり偏ったサンプルになっていることくらいは理解して欲しいものだな。
一連の話を読んで、あんまり誰も触れてないなって思ったので書いてみようかと。
単刀直入に書くと、「どれだけのモテを駆使しても、意中の相手を振り向かせることは不可能です」という真実が全て。
例えばあなたに好きな人がいたとして、その相手にどれだけモテのテクニックを駆使してもその相手があなたに振り返ることはないです。
誤解してほしくないのは「モテのテクニックを駆使しても」という部分で、絶対に振り返ることがないという話ではなくて、仮に振り返ることがあったとしたらそれはモテのテクニックとは無関係だよという意味。
モテのテクニックというのは、そもそも不特定多数の人間に網をかけていって、その条件に一致した人間を絞り込んでいくというもの。
自らが持っている武器の量が大事で、武器が多ければ多いほど多くの相手が引っかかる。イケメンがモテるのはそういうこと。
逆に武器が少なくても、自らの武器の鋭い点を理解して、広く網をかけていけば必ず誰かは引っかかる。
つまり、モテの誤解というのは、特定の誰かを振り向かせるためのものではなく、数多くの中から効率よく自分に合う相手を見つける方法だとよいうこと。
イケメンが両思いになりやすいのは、単純に確率論。イケメンだからって全ての相手と恋愛が成立するわけではない。
で、それはみんなわかってる。言うまでもない。
ところが、それをわかっているにも関わらず、多くの人はこういう。
「そうじゃない。自分は不特定多数にモテたいわけじゃなくて、一人の相手から好かれれば十分なんだ」と。
ところが、それがこそが無理。
だって、そっちのほうが難しいから。フィクションに騙されすぎ。
なので、大変残念なお知らせにはなってしまうのですが、あなたが特定の誰かから好かれたいと死ぬほど心を焦がしていたとしても、それはどうにもならないんです。
せいぜいできても「嫌われない努力」程度。
結果的にうまくいくことだってあるので、チャレンジそのものが無駄だとは言わないのだけど、そこにモテのテクニックをいくら持ち込んでも事態は変化しません。
仮にそれで振り返ったとしてもそれは「たまたま」。たまたまそのテクニックがその人に響いただけで、全ての恋愛における必勝法にはなりません。
でも、たまたま上手くいった人がそれをテクニックのおかげとか言うから誤解が広がる。
だから、あなたが上手く行かなかったときにモテのテクニックをいくら恨んでも無意味です。モテのテクニックが悪いんじゃなくて、そんなものに頼ろうとした自分が悪いだけ。
で、これがどういうことを意味しているかというと、「あなたが好きになった相手と結ばれるより、数多くの相手の中から自分を好きになってくれる人を探すほうが早い」という残酷な現実がそこにあるだけということを意味しています。
つまり、あなたが相手を好きになるかどうかは、その恋愛の成功に無関係であるということ。
むしろ失敗したときに苦しむだけなので、好きという気持ちと恋愛したいという気持ちは常に分けておけよということ。
これは何も意中の相手に限らず、ランダムにチョイスした誰か一人に対しても同じです。
それがマッチングの確率論であって、どれだけ相手が魅力的であろうとも、マッチングがハズレなら恋愛は成立しません。
それなのにマッチングサービスは、「相手を探しましょう。」という。
違うだろ。そこは「相手に見つけてもらいましょう。」なのよ。
見つけてもらった中から、選んだほうが絶対に効率的なのはわかりきってること。
好きになるのはそれからでも遅くはない。
このあたり、誤解したままだとあなたの恋愛はいつまで経ってもうまくいきません。
モテの誤解とは、「特定の誰かを振り向かせるためのものではなく、数多くの中から効率よく自分に合う相手を見つける方法」である。
恋愛の真実とは、「その恋愛の成功確率において、自分が相手をどれだけ好きかどうかは一切関係がない」ということ。
これを組み合わせると、「どれだけのモテを駆使しても、意中の相手を振り向かせることは不可能」ということで、つまり、「あなたと特定の誰かとの恋愛が成功するかどうかは、あなたの努力に関係なく最初から決まっている」というのが、残酷ながらも現実です。
で、別にこれが希望がない話だというわけではなくて、だからこそできることがあるよという話。
それが、「特定の誰かを追い続けるより、広くいろいろな異性とコミュニケーションを取るほうが恋愛はうまくいく」ということ。
言い換えれば、「誰かを好きになればなるほど上手くいかなくなるのが恋愛」ということになる。
残酷だね。
でも、自分が一方的に好きになった相手と一緒にいるより、自分のことを好きになってくれた相手と一緒にいたほうが、多分心は平和です。
このときにはじめて役に立つのがモテのテクニック。言い換えれば人間的な魅力を高めて選ばれる確率を上げましょうというもの。
中身が伴わなければ詐欺だし、それで成立してしまえばカルマを抱えるのは自分なので、その点は誤解のなきよう。
これは恋愛に限らず、全ての人間関係において言い換えることができる。
例え家族でも捨てる覚悟が必要なときもあるし、職場環境だって変えたほうがいいこともある。
世の中はそれだけ多くの選択肢があり、どれ一つをとってもそれ自体が不幸だとは限らない。
そう考えれば、全てに希望があるような気持ちになってくるでしょ？
それでいいんです。自分が好きになった人と上手く行かなくても、自分を好きになってくれた相手と一緒にいて幸せだと感じられれば。
