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はてなキーワード: 検索とは
ちょっとだけ検索したら、人工子宮って胚からつくるんじゃなくて
初期の胎児を移し替えて、超未熟児とかの発生を減らすための技術っぽい
これと代理母を組み合わせれば
20週で移し替え
で二体/年くらいは狙えるかもしれないのか
でめっちゃ探し回ったけど
最終的には「似た商品」「ありそうな店舗」「片っ端から電話」をやった
いやーしかしスーパーに商品あるかどうか電話するの申し訳無さ過ぎる
この時間忙しいだろうに
先生が買いに行くらしい、優しい
あとやっぱ調べ物するならパソコンだよね
https://www.ibjapan.com/area/tokyo/81877/blog/89229/
一般的なマチアプは恋活がメインだから男性が遊び目的で集まるけど、結婚を本気でしたいとなったら女性の方が余りやすいのよね
https://woman.mynavi.jp/article/190811-6/#anchor-2
で、大手の相談所とかは男性不足に対して、困り果てて韓国人男性にまで手を広げてるんだよね
https://newspicks.com/news/5494520/body/
で、そういうことができない官製のマチアプはどうなるかというと、女性ばかりでなりただないのだろうなぁと思うのよ
官製の婚活イベントを早くからやってた女余り県の福岡では男が不足しすぎてどうしようもないって意見が多かったという経験もあるしな
考えたけど「未婚女性は大都市部、未婚男性は地方部にいてアンマッチ」ぐらいしか思いつかなかった。
色々と調べまくったので検索結果が偏って出る用になっちゃってて（レコメンドクソ杉）みつからない。
教えて下さい m(_ _)m
「生成AIならファイルの中身を学習して回答してくれるんでしょ？」
って99%の担当者が言ってくる
確かにそういう使い方はできるけど、そもそも全文検索でできるから
文章を生成しなくても
それで解決しない課題は解決しない理由がどこかにちゃんとあるはずなのでそれを洗い出してください
小学校の時、体格だけはやたら良くて、授業とか
まあ、俺も何度か蹴られたりしたんだけど
入ったわけよ
その時、同じ私立に入ったやつが
それで同級生の私立の認識が＝ヤバい奴の行く場所になってしまったわけ
んで、その暴力男は中学、高校では先輩を踏み台にしてたらしいんだけど
今は何してるか誰も知らない
検索しても出てこないし
それだけはわかる
一件
お前ら 海の幸と山の幸 どっちが好み？
https://hayabusa.open2ch.net › test › read.cgi
... 闇の幸と馬の幸. +件 新着レス. 次スレ作る - 次スレ検索. レス数が1000を超えています。これ以上レスはできません。 ※主＆副は1005まで！次スレ誘導とかに使ってね. 全部 ...
「昔ながらの軟膏+ガーゼは駄目。最新医療は湿潤療法！」みたいなやつと「現代の治療は軟膏を塗ってガーゼ！最新医療は湿潤療法！」みたいなやつがヒットして頭おかしくなったかと思った
今後数年間の野心的なアンホブリングはどのようなものになるのでしょうか？私が考えるに、3つの重要な要素がある：
GPT-4は、多くの人の仕事の大部分をこなせるだけの生の賢さを持っているが、それは5分前に現れたばかりの賢い新入社員のようなものだ：関連するコンテキストを持っておらず、会社のドキュメントやSlackの履歴を読んだり、チームのメンバーと会話したり、会社内部のコードベースを理解するのに時間を費やしたりしていない。賢い新入社員は、着任して5分後にはそれほど役に立たないが、1ヶ月後にはかなり役に立つ！例えば、非常に長いコンテクストを通じて、新しい人間の同僚を雇うようにモデルを「オンボード」することは可能なはずだ。これだけでも、大きなアンロックになるだろう。
2.テスト時間の計算オーバーハング（より長いホライズンの問題に対する推論／エラー訂正／システムII）
今のところ、モデルは基本的に短いタスクしかこなせない。しかし、これでは非常に限界がある。5分どころか、数時間、数日、数週間、数ヶ月かかるのだ。
難しい問題について5分間しか考えることができない科学者は、科学的なブレークスルーを起こすことはできない。ソフトウェア・エンジニアは、より大きな仕事を与えられ、計画を立て、コードベースや技術ツールの関連部分を理解し、さまざまなモジュールを書いて段階的にテストし、エラーをデバッグし、可能性のある解決策を検索し、最終的には数週間の仕事の集大成である大規模なプル・リクエストを提出する。などなど。
要するに、テスト時間の計算オーバーハングが大きいのだ。GPT-4の各トークンは、問題を考えるときの内部モノローグの言葉だと考えてください。各GPT-4トークンは非常に賢いのですが、現在のところ、思考の連鎖のために～数百トークンのオーダーしか効果的に使うことができません（あたかも問題やプロジェクトに数分しか内部独白／思考を費やせないかのように）。
もし数百万トークンを使って、本当に難しい問題や大きなプロジェクトについて考え、取り組むことができるとしたらどうだろう？
| トークンの数 | 私が何かに取り組むのに相当する時間... | |
| 100s | 数分 | ChatGPT (私たちはここにいる) |
| 1000s | 30分 | +1 OOMsテスト時間計算 |
| 10,000 回 | 半日 | +2 OOMs |
| 100,000ドル | 1週間 | +3 OOMs |
| 数百万回 | 複数月 | +4 OOMs |
人間が〜100トークン/分で考え、40時間/週働くと仮定して、「モデルが考える時間」をトークンで換算すると、与えられた問題/プロジェクトにおける人間の時間になる。
仮に「トークンあたり」の知能が同じだったとしても、頭のいい人が問題に費やす時間が数分なのか数ヶ月なのかの違いになる。あなたのことは知らないが、私が数ヶ月でできることと数分でできることは、はるかに、はるかに、はるかに多い。もしモデルに「数分ではなく、数カ月に相当する時間、何かを考え、取り組むことができる」という能力を与えることができれば、その能力は飛躍的に向上するだろう。ここには膨大なオーバーハングがある。
今のところ、モデルにはまだこれができない。最近のロング・コンテキストの進歩をもってしても、このロング・コンテキストのほとんどはトークンの消費にしか機能せず、トークンの生産には機能しない。しばらくすると、このモデルはレールから外れたり、行き詰まったりする。しばらくの間、離れて単独で問題やプロジェクトに取り組むことはまだできない。
しかし、テスト時間の計算を解除することは、単に比較的小さな「ホブリングしない」アルゴリズムの勝利の問題かもしれない。おそらく、少量のRLは、モデルがエラー訂正（「うーん、これは正しくないようだ、再確認してみよう」）を学習したり、計画を立てたり、可能性のある解を探索したりするのに役立つだろう。ある意味、モデルはすでに生の能力のほとんどを持っており、それをまとめるために、さらにいくつかのスキルを学習する必要があるだけなのだ。
要するに、私たちはモデルに、困難で見通しの長いプロジェクトを推論させるシステムIIのアウターループのようなものを教えればいいのだ。
この外側のループを教えることに成功すれば、2、3段落の短いチャットボットの答えの代わりに、モデルが問題を考え、ツールを使い、異なるアプローチを試し、研究を行い、仕事を修正し、他の人と調整し、大きなプロジェクトを一人で完成させるような、何百万もの言葉のストリーム（あなたが読むよりも早く入ってくる）を想像してみてほしい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(9) https://anond.hatelabo.jp/20240605210357
結婚相談所のプロフィールだと、体重は男女とも入力必須になっているよ。恐ろしいことにね。
