  |
はてなキーワード: 演算とは
AI絵生成で遊ぼうと思ったらいくらぐらいの予算のパソコンが必要なの？
AI絵生成には、大量の計算資源が必要です。一般的に、高性能のグラフィックスカード（GPU）が必要になります。また、大量のRAMと高速なストレージも必要です。
必要な予算は、使用するAIモデルや絵の生成に必要な解像度や複雑度によって異なりますが、一般的には、数千ドルから数万ドルまでの予算が必要になる場合があります。
AI絵生成に特化したPCを作る場合は、GPUとCPUをバランス良く選び、RAMとストレージも十分な容量を確保する必要があります。また、オペレーティングシステムやソフトウェアの設定も最適化することが重要です。
ただし、クラウドベースのサービスやプラットフォームを利用することもできます。これらのサービスには、類似の機能を提供するツールやアルゴリズムが組み込まれており、必要な計算資源を提供してくれます。この場合、使用料金は生成する画像の解像度や量によって異なる場合があります。
具体的にいくら掛かるの
AI絵生成に必要なコンピュータの具体的な予算は、多様な要因によって大きく異なります。以下にいくつかの例を挙げます。
- 中級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU、AMD Ryzen 7 5800X CPU、32GB RAM、1TB SSDを搭載した自作PC。予算は約2,000〜2,500ドル程度。
- 上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。
クラウドベースのサービス: OpenAIのDALL-E 3DやDeepDreamGeneratorなど、AI絵生成のクラウドベースのサービスを利用する場合は、生成する画像のサイズや品質に応じて使用料金が変動します。多くの場合、無料プランや月額数十ドルからの有料プランが用意されています。
これらの予算は、あくまで一例であり、為替レートや地域によっても異なるため、ご参考にしていただくことをお勧めします。また、AI絵生成には様々なアプローチがあり、各アプローチに応じて必要な予算も異なるため、具体的な予算については専門家に相談することをお勧めします。
日本在住の場合、AI絵生成に必要なコンピュータを購入する場合には、以下のような方法があります。
- オンラインショッピングサイトを利用する：Amazonや楽天市場などの大手オンラインショッピングサイトで、必要なパーツやPCを購入することができます。
- パソコンショップで購入する：PCパーツや完成品のPCを扱っている専門店で、購入することができます。日本には、ドスパラやツクモなど、多数のパソコンショップがあります。
- 自作パソコンの専門店で購入する：自作PCに特化したショップで、必要なパーツを購入して自分で組み立てることができます。代表的な店舗には、TSUKUMOやパソコン工房があります。
これらの方法を比較し、価格やサポートなどの観点から最適な方法を選択することをお勧めします。また、インターネット上には、自作PCの組み立て方法を紹介した情報も多数ありますので、事前にリサーチしてから購入することをお勧めします。
上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。の発注書を作成してください。
はい、了解しました。以下が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。予算は4,000〜5,000ドル程度とのことでしたので、最大限予算内に収めるように構成しました。ご確認ください。
【1. マザーボード】
ASUS ROG Crosshair VIII Dark Hero
【2. CPU】
【3. GPU】
NVIDIA GeForce RTX 3090
【4. メモリ】
G.SKILL Trident Z Royal 64GB (4 x 16GB) DDR4 3600
【5. ストレージ】
【6. 電源ユニット】
【7. ケース】
Lian Li PC-O11 Dynamic XL ROG Certified
【合計価格】
【備考】
以上が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。ご確認いただければ幸いです。
マザーボードは、コンピュータの各パーツを接続し、制御するための基盤です。ASUS ROG Crosshair VIII Dark Heroは、AMD Ryzenプロセッサーに対応し、高速なデータ伝送を実現するPCI Express 4.0をサポートしています。また、USB 3.2 Gen 2x2、Thunderbolt 3、WiFi 6、10G LANなどの最新の接続規格にも対応しています。
CPUは、コンピュータの中枢部分であり、プログラムの実行や演算処理を行います。AMD Ryzen 9 5950Xは、16コア32スレッドで動作し、最大ベースクロック3.4GHz、最大ブーストクロック4.9GHzを誇る高性能なCPUです。
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090
GPUは、グラフィック処理を担当するパーツであり、ゲームや動画の再生などに必要です。NVIDIA GeForce RTX 3090は、最新のAmpereアーキテクチャを採用し、リアルタイムレイトレーシングやAI機能を実現します。また、24GBのGDDR6Xメモリを搭載し、高解像度や高フレームレートのゲームにも対応しています。
メモリは、コンピュータが処理するデータを一時的に格納するパーツであり、多くの場合、大量のメモリを搭載することで高速な処理が可能となります。G.SKILL Trident Z Royal 64GBは、高速なDDR4メモリであり、容量も64GBと多くのメモリを必要とするアプリケーションやタスクにも対応します。
ストレージは、データを保存するためのパーツであり、高速なストレージを使用することで、起動時間やアプリケーションの読み込み速度を向上させることができます。Samsung 970 EVO Plusは、高速なNVMeインターフェイスを採用し、最大読み込み速度が3,500MB/s、書き込み速度が3,300MB/sを誇る高性能SSDです。
電源ユニットは、コンピュータに電力を供給するためのパーツであり、高性能なパーツを使用する場合は、電力消費量が増加するため、高出力の電源ユニットが必要になります。CORSAIR RM1000xは、高効率で安定した電力供給が可能な1000Wの電源ユニットであり、高性能なパーツを安定して動作させることができます。
- ケース: Lian Li PC-O11 Dynamic
ケースは、コンピュータのパーツを収納するためのパーツであり、デザインや冷却性能などが重要なポイントとなります。Lian Li PC-O11 Dynamicは、高品質なアルミニウム素材を使用し、美しいデザインと高い冷却性能を両立させた人気のケースです。
CPUクーラーは、CPUを冷却するためのパーツであり、高性能なCPUを使用する場合は、十分な冷却が必要になります。Noctua NH-D15Sは、高い冷却性能を発揮する人気のCPUクーラーであり、静音性も高いため、長時間の使用にも適しています。
追加ファンは、ケース内の空気の循環を改善し、冷却性能を向上させるためのパーツです。Noctua NF-F12 PWMは、高い静音性と高い風量を実現する人気のファンであり、冷却性能を向上させるのに役立ちます。
1+1=2なのはなぜかという問いと、一個のあるものにもう一個あるものが手に入ってそれを合わせたら2個になるのはなぜかという問いは似て非なるだと思う。
前者はペアノの公理なり群論なりからなかば定義にみたいにそうだからそうなんだと説明できる。
だが後者はそういう目で見たり手に取ってみれる直観的現象としてなぜそうなるのかという話だ。しかもどんなに巨大な個数あっても同様なことが成り立つわけだ。
しかもこれ、微積分とかの何らかの計算がなぜ成り立つのかというのと問うのはまだ掘り下げてその仕組みを理解することが意義深いものでありうる感じるの違って、やはり問うまでもでもなく当たり前のことでしかないのではないかとも感じてしまう。
しかしそうやって連立方程式がなぜ代入法で解けるのかについて理解することについては素通りして当たり前に成り立つに決まってるとして活用してたのが、実は自明でもなんでもなく理解すべきロジックがきちんとあってそれに対して当たり前と言う言葉に目を曇らせていた事実もあったから、今回その可能性があるのではないかといわゆるジレンマに陥っている。
1+1=2のような足し算しょせんそういう直観的現象に対して辻褄があるように取り決められた演算にすぎない。あくまで直観的現象が先にあってその現象が予想できるように自然数の公理なりが定義されているわけだ。
あるいは5個あったところに1個追加された全体は3人で余りなく分けられるのはなぜかというのも似たような問いだ。6÷2=3だからだというのはその説明になっていない。
実際にそうなることの計算による推論の仕方を言ってるのではなく、なぜそうなるかと聞いてるわけだ。
人間の個数に関する認識が数学の構造にうまい具合に従っているから、認識と数学の集合が同型（雰囲気で言ってる）だから、みたいなことだろうか？数学基礎論を齧ってみたがいまいちこの問いと結びついているようであまり有用な感じもしない。なんかスマートな説明ないか。
愛する人が魂と肉体の二つに分かれたら、あなたはどちらを愛しますか？
そもそも、エリクト≠スレッタとか、エリクト＝スレッタのどちらかしか存在しないのかが、引っかけなんじゃないかと。
・スレッタ・マーキュリーはエリクトの肉体に発生した別の人格である。
→スレッタの人格はどこから？：エアリアルAI（＝ルブリスAI）の影響を受けてエリクトの肉体に出現した新たな人格である。
→エリクトの人格はどこに？：ルブリスAI（というか、ルブリスAIからコピーされたエアリアルAI）の中にいる
→どうしてそうなった？：ルブリスがフォールクヴァングから水星に移動する際、パラダイムシフトを起こし、結果ルブリスAIの中に吸い込まれた
→パラダイムシフト？：ルブリスと繋がったエリクトがパーメットスコア10（？）を発生させたことにより、アルクビエレ・ドライブを発生させた/光速で水星まで移動した。
※フォールクヴァングの位置が本編中で明かされていないため、現実の小惑星帯にある小惑星ヴァナディースの位置を参考にしています。ルブリスのエネルギー残量では、水星まで移動するのが難しいと思われるため、ルブリスを使った別の移動手段がなければサマヤ親子は宇宙で野垂れ死にます。
※パーメットスコア3で機体＆ガンビットの移動速度が、パーメットスコア6で情報処理速度が上がっているので、10辺りまで行ったら両方の速度が格段に向上するのではないかと推察しています。光を超えるのは難しいかもしれませんが、光を超えてもらうか、それに近い状態を発生させないと次の考察がこけるので。
※アルクビエレ・ドライブの元となっている量子テレポートは、ガンダム00劇場版で使われています。これなら視聴者にも説明しやすいかと。
※ルブリスで移動できるほど水星が近い場所なら、サマヤ親子は捕まってるでしょう。水星はデリングの膝元ですから。二人が捕まらなかった＆しぶしぶながら水星が二人を受け入れた理由は後述。
○エルノラ・サマヤは何故デリング・レンブランと手を組むことが出来たのか
・パーメットスコア向上による光速、ないしアルクビエレ・ドライブによる移動で13年後の水星に「13年前当時の」サマヤ親子が出現したため、デリングが受け入れざるを得なかった
→受け入れざるを得ない？：偶然とはいえ実現可能な新技術を目の当たりにしたため、デリングがベネリットグループで再現＆基幹技術として利用できるよう、エルノラを受け入れた
※エルノラ（プロスペラ）が妙に若い理由の一つが、娘エリクトとともに時間を飛び越えてしまったからではないかと。ただし、エルノラは水星に着いて後、本当に事故に遭ったものと思われます。整形して髪と眉が黒い＆謎のヘルメットをかぶっているのは事故に遭った事実を自分の顔を晒さない理由として利用しているのではないでしょうか。
※つまり、本編開始の13年前からデリングとプロスペラは繋がりがあると思われます。クワイエット・ゼロ計画のために手を結んだのでしょう。
・ルブリスとエリクトが偶然起こしたパラダイムシフト、つまりパーメットを介した光速移動ないしアルクビエレ・ドライブを再現し、利用するための計画。
→プロスペラにとっては、ルブリスAI（の中に吸い込まれたエリクトの意識）を取り戻すための計画。一人では実現できないため、デリングを協力者として引き込んだが、最終的にプロスペラはデリングを殺して計画を横取りするつもりである。
※クワイエット・ゼロ計画のためにフロント・クエタに作った装置を使って、スレッタの肉体にエリクトの意識をダウンロードするつもりなんだと思います。11話で「エアリアルはここに"いる"もの」。「"ある"もの」ではなく「いるもの」と言ったことに意味があるんだと思います。エアリアルとスレッタは二つで一つ。プロスペラはそう考えているのではないでしょうか。
・地球のオックス・アース社の生き残りが、試作型ルブリスを元にすでに開発中。そこにコピーしたルブリスAIを搭載し、水星に送り込んだ。ルブリス・ウル＆ソーンもここで製作したが、エアリアルAIのコピーを断念したため、ウル＆ソーンにはガンビットが搭載されていない。
※ニカが「関節の～こんなやり方があるなんて」と驚いていたのは、エアリアルが御三家＆ブリオン社、および同業他社のモビルスーツとは全く異なる仕様を使っていた（つまり、学校では教わらない）からではないかと。
○ルブリスは今どこにあるんよ
・フロント・クエタの縦穴？の底にいて、クワイエット・ゼロ計画の演算装置として使用中。ルブリスAIとエアリアルAIはネットワークで繋がっているため、演算速度が向上している
・エアリアルを稼動させているので、プロスペラにとって大切なのはエアリアルに乗っかっている方の（スレッタを通していろいろな情報を得ている）エリクト。
・ウル＆ソーンにAIを載せられなかった理由。マジで地球の戦災孤児を使ってエリクトのようにAIに吸い込ませている。エリクト＝スレッタが成立しているため、12人の兄弟はエアリアルAI＆ガンビット11機のAI。
※ソフィがスレッタを「お姉ちゃん」と呼んだ理由は、血が繋がっているとかではなく、境遇が同じ、と思っているからではないだろうか。ヤクザが自分の上位の存在を血縁でもないのに「叔父貴」と呼ぶのと同じかと。
○ゆりかごの星の「扉が開いた」
デリングがミオリネの夫選びのために始めたホルダー制度を、逆手にとって利用すること。ミオリネの側にスレッタを置くことで「いつでもお前の娘を殺せるぞ」とプレッシャーをかける、あるいは本当にミオリネを殺すために。
※危険な環境でパイロットとして育ったスレッタは、アスティカシアという箱庭の中で育ったパイロット達などものともしないと踏んでいたので、スレッタを「学校に行っておいで」という名目で送り出した。
○査問会は茶番じゃないの？
デリングはマジでプロスペラから一旦エアリアルを取り上げるつもりだった。クワイエット・ゼロ計画を進めるにあたって、プロスペラが余計な横槍を入れて来ないよう＆ミオリネを守る（スレッタがミオリネの隣にいると、いつかプロスペラの命令でスレッタがミオリネを殺しかねないから）ために。ところが、ミオリネがスレッタを思いのほか気に入ってしまったため、断念せざるを得なくなる。あとはプロスペラの言うエアリアルの実証実験（パーメットスコアの向上）は、アスティカシア学園でなくてもできるので、その辺の牽制を兼ねている。デリングは、ミオリネの希望を容れる形で牽制の仕方を切り替えただけ。
つまり。
★やりたいこと
①クリスタで5000ピクセルくらいの大きさの100枚以上レイヤー使ったファイルを2つ開きつつ、live2dを作りたい
②VtubestudioとOBSとゲーム（アクションゲームは苦手なので多分やらない）を同時起動したい。Vtubestudioの物理演算をカクつかせたくない。せっかく頑張って髪揺れと胸揺れ作ったんだ。
③光学ドライブがほしい（昔買ったアドビソフトを使い倒すため）
・メモリは32GB以上
世代は新しい方がいいみたいだけどインテルなら8以降、ライゼンなら3以降なら何とかなるかな？
★調べること
https://www.mouse-jp.co.jp/store/g/gg-tune-hm-a-3060ti/
これなら184800くらいだ
https://www.frontier-direct.jp/direct/g/g114046-jan2/
これなら32GBにして光学ドライブつけても190400
・モニタも新調したいがsRGBが100%がいいらしい？絵描くし。ノングレアは絶対。アクションゲームはしないからリフレッシュレート？は気にしなくて良さそう。27インチがいい。今使ってるのがその大きさだから。もっと大きくてもいいけど多分高くなる？
・ハードディスクは1tbあったほうがいいのか？外付けHDD500GB持ってて、完成した作品はそっちに移すようにしてるからいいか？でも完成までにバックアップが5個位出来るからなあ。ファイルの大きさを調べる
→500で余裕だった
・
20万に収めたいけど無理かなー
今のパソコンも動くっちゃ動くし全然絵描けるしそんなに急いでない
スプラトゥーン3のフェスのヨビ祭が朝からと思って張り切って挑んだら
仕方が無いので、
それまでおでんを仕込むことにします例の1か月育てて鍋のルーシーがかなり強くなってるおでんの。
そんでせっかくだからって
お出掛けしてお買い物
これでお正月年末年始のハイボールとかが捗るってもんじゃない。
もう朝遅い時間だし、
ラッキー！
また一つ年末までに有終の美を重ね飾ることが出来たわ。
にしても、
違うフロアは本当によその知らない会社だし下の通用口の守衛さんはいつものようにいるものの挨拶して入ってってはいつもの感じ。
さすがにこの時期の年末年始だと人の気配は少ないわね。
誰もいない事務所のこのフロアは寒すぎて私は早く事務所の仕事と言っても今日はほぼないので、
この電子端末の前に来ただけとは言わないけれど、
そうそうに温かく温まって
銭湯情報も年末年始インターネッツで発表しているところはいいけど、
もう1つのところは実際に現地に行かないと営業してるか年末年始の営業状況分からないのよね。
以前それで行ったにもかかわらず営業してなかった！ってこと2回も喰らったのよ。
おでんの具材のスターティングメンバーをそろえて夕方に挑むわ。
よくさ、
都市伝説で
ってあるじゃない。
私がもしその権利があるとしたなら
さすがにおでんはゲーム中に手掴みで手を汚さずに食べられるというわけではない、
私が言う街を闊歩しながら片手で持ち歩いて食べられるニューヨークスタイルとは完全に様子は違うけれど、
超簡単じゃない？
完成まで何も手を加えることがなく、
もう仕上がったここ1か月で鍛え上げたおでんのベーナーのルーシーはかなり強まっているところよ。
だからこれはもうスプラトゥーン3のお共にピッタリなわけなのよ。
ここまで今シーズンおでん引っ張るだなんて私も思いも寄らなかった誤算で
晩ご飯とか面倒くさいから準備する時間もと思っていた矢先だったので、
これはもう本当に自動的に鍋に入れたらなんでもおでんになってしまう
ペキカンなこのおでんのルーシーは育てた甲斐があったってもんよね。
あとはもう！、
どんどん好きな具材を鍋の積載容量いっぱいまでどんどん入れていけば、
ファクトリーオートメーションの極みよ。
仕組み化か肝心要よね！
あれをもっと巨大化して
もちろんあの早さでは具に美味しいのが染み込まないので、
牛の歩み寄りももっと遅い感じの水流で
そう言ったおでんプール長ーいのを始点から終点まで到達したら自動的におでんが仕上がっちゃう感じの量産体制のベルトコンベア的な
まあそれは冗談として、
その規模のおでんもありえるわけなのよ。
サンドイッチ作りたいだけでポケモン買うのはさすがにしないけれども、
おでんにはそれが足りないというか、
逆に言えばおでんのルーシーの熱の具の染み具合の流体力学的なやつ？
積む要素が無いから煮る要素だけでは
ちびっ子にグッとこないのかも知れないポイントだわ。
あと私には
今年本当の最後の最後まで有終の美をあと幾つ飾ることができるかの
有終の美チャレンジがあるので、
うふふ。
また朝ご飯も昼ご飯も食べていない感じのこんな休日モードでどーも！って感じね。
何事にも！
それよか
あまりにも寒すぎるわ。
みんなも寒いの気を付けて。
今年も1年またありがとうございます！
どうぞよろしく！
よい年末年始を！
すいすいすいようび～
今日も頑張りましょう！
論理パズルゲーの大家Zachtronicsが送るガチプログラミングゲー
PDFでリファレンスマニュアルを読みながら架空の（貧弱な）マシンを動かし問題を解いていく
問題の難易度勾配もほどよくなかなかのやりがいがあってオススメ
限られた予算の中でトライ&エラーをし車両を対岸まで送るゲーム…なんだけど予算は無視していいし車両を対岸まで送れれば橋はどうなってしまってもいい！
つまりは任天堂のメトロイドをリスペクトしたゲームだけど小粒ながらしっかり面白い
スーツを脱いで狭い場所に入ったりと猫ならではのアクションもあってよく調整されたゲームだ
難易度は高いが毎回違った構造でどれだけスコアを稼げたか、どれだけ深く潜れたかのスコアアタックが熱い
一回のプレイはサクッと遊べるので手軽にできるのも嬉しい
あの頃のゲームへの愛を感じる音楽やグラフィック、ゲーム性はどの世代にも通じる魅力があると思う
難易度は少し高めなのもあの頃と同じということで是非…
格ゲーを買ったけど動かし方がわからない、格ゲーがうまい人って何が見えているんだろう…
みたいな人はこのゲームを遊んでほしい
同キャラだしジャンプもない、3ボタン(前後+攻撃ボタン)だけしか使わないけど格闘ゲームの基礎が詰まってるゲームだよ
p進ホッジ理論とか、俺は数学専門じゃないので全然わからないけど、解説を見るともし頑張って勉強すればある程度は理解できそうとは感じる。
https://ja.wikipedia.org/wiki/P%E9%80%B2%E3%83%9B%E3%83%83%E3%82%B8%E7%90%86%E8%AB%96
なんとなくこういうことかなと想像すると、p進ホッジ理論は、p進数という実数でない数構造がたくさんあってそいつらを何らかの基準の下に分類する手段を与えるもので、それがホッジ理論つまりその数構造の上で定義される幾何的なオブジェクトの性質によって作れるよと言ってる気がする。
一方で、p進数はそれを定義した時点で自然な足し算や掛け算の演算が定まってるっぽいんだけど（有理数を完備化するときにp進距離というもので完備化するものなので、有理数上で定義されている足し算や掛け算をp進距離完備化と矛盾しないように拡張する方法が一意かわからんけど何か定まるんだろう）、
この辺の解説を読む限り、IUT論文に出てくるHodge theatreという概念はその演算自体を変形することを考えてるっぽいな。そうするとそうやって演算を変形した数構造はたぶんもはやp進数ではないと思うんだけど、それでもホッジ理論に基づくある種の分類基準は定義可能ということなんじゃないか。そうするとホッジ理論ひとつに対して数構造が1個付随してるんじゃなくて可能な変形の全体が付随してる感じになるということなのかなと想像する。それがtheatreということなんじゃないか。
しらんけど。
そう考えると
https://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~motizuki/Inter-universal%20Teichmuller%20Theory%20I.pdf
のFig. I1.4とか、あーなんかそういう感じの話か〜みたいな雰囲気はしてくるな。なんかこうある種の対称性を備えていることを「演算」の定義として、その対称性を通常のものから拡張していってる感じがする。Fうんたらという記号の意味は1ミリもわからんけど。
絵を描いたり動画作ったりはぼちぼち出来てたけど
vtubestudioとOBS使うとだめ！！！カクカク！！！
Live2dモデル作ったからサンプル動画作りたいんだけど物理演算ちゃんと動いてない！！！
配信なんて夢のまた夢！！
新しいパソコンが欲しいぞ！！
お金かけたくない！！
…でも今使ってるパソコン（クリスタとLive2d同時起動をためらうレベル）も買ったときは12か13万くらいしたしな…
物価も上がってるし、今よりハイスペックなものを買おうとすると15〜20万くらいはかかるのだろうな…
リギングが間違ってるのでは
デフォーマのはみ出しは正直ある
なるべくはみ出さないように気をつけたけど目に数か所残ってる
けどそんな重くなるほどではないはず…
別に急がない！！
実際は指導要領に「順序があるものとして教えろ」とまでは書いてない（wikipediaにも記述されてる通り）。
といっても小学校教師の能力でできることなんてたかが知れてるので、純粋に仕事のマニュアルとして「順序を覚えさせること」を記憶してそれを実行してるだけの教師が多いというのが実情だろう。
そもそも、数学的には別に順序があるものとしてもいいんだよ。3×5みたいな対称な書き方をするから悪いのであって、順序を持たせる演算として例えば ×_5 (3) とかすればいい。×_5 は「引数に5を掛ける」という操作を行う写像（関数）だ。
でもそういう数学的な考え方は多くの子供の能力も小学校教師の能力も遥かに超えているので実施するのは難しい。手持ちのカードでできる範囲の手段ということで「掛け算には順序があります！」となっている。
数学的な手法を使って実在しない人物やイラストを生成しているといた旨の説明がされるが、
本当に違っていると証明したのを見たことがなく、本当か？という疑問がある。
(元のデータ量が膨大なので類似画像の証明が困難なのは承知している）
本当に「実在しない人物」が生成されるのであれば、有名人の名前を入れても再現されないはずだが、
エマ・ワトソン、トランプ、イーロン・マスクなどは大量に作られている。
例えばdiffusionモデルだと、元の画像全体に対してノイズを加えていったもので学習させている。
これだけ見ると、「学習元画像をどれだけ再現できるか」、というのは学習しているが、
学習時の指標としてエラー率を下げるというのもあるが、こちらも「学習元画像をどれだけ再現できるか」だろう。
「学習元と違う画像を生成」しているが、人の目で見た時に全体としてバランスが取れているという指標ではない。
ではないだろうか。
だが、より詳細な画像を出そうとした場合、パラメータ数や演算精度を上げていった場合、
そこから3回ぐらい変身して今のStable Diffusionとかがある
画像認識もそんな感じで3回ぐらい変身した結果、今やどこでも使えるようになった
自然言語はAIより簡単に見えるけれど入出力の情報量が圧倒的に少ないから画像より断然難しい
画像は256x256でも65536あるわけでRGB三色なら三倍の情報量がある
昔はそれを処理するのが大変だったがGPUで並列処理することで一気に進展した
それに対して自然言語は「お前の好きなラーメンは何？」っていう少ない情報量から演算しないといけないので大変に難しい
GPT-3でかなり進展したがそれでもまだまだでChatGPTもまだまだ始まったばかり
後2回は変身するだろう、という楽観的な予測があるし、2回変身したぐらいでようやくビジネス的な価値が出てくると思う
それまではまぁ投資だと思って頑張って欲しい
最終的に出てくる値はどっちも同じだがカウントの仕方が違うというか、カウントの仕方の違いを明示してないから明示すりゃどっちも正解でいいと思う
3[個/皿]×[1皿]+3[個/皿]×1[皿]=3[個]+3[個]=6[個]
が3+3の根拠になってるわけだし、2+2+2はかなり強引な解釈になるけど皿から1個ずつ取って2個を一度にカウントする、とかしたときに
2[個/1カウント]×1[カウント]+2[個/1カウント]×1[カウント]+2[個/1カウント]×1[カウント]=2[個]+2[個]+2[個]=6[個]
が2+2+2の根拠やろ
全部書かせて意味がちゃんとわかってるんならどっちも丸でいいとは思う
新婚旅行編となる4巻目。三姉妹と新婚旅行ですかこれはこれは。
メイドの存在が邪魔すぎるんだがこいつはどうにかならないんだろうか。
新レギュラー枠なんだろうけどキャラ掘りが浅いので特に良いとは思えない。
混浴のシーンはもっと話を膨らませれるだろうと。一話で切らずに前編と後編で二話構成でよかったんではないか。
同じシーンで海苔が無いのに回想シーンになると海苔がついているのは修正忘れじゃなかろうか。
前巻もそういう海苔が残ってたし単行本を買う層のこともっと考えるべきじゃないのか？
満足度の低い本巻であった。
エルフ恋愛脳すぎる。仮にも迷宮内で魔法使用制限で肉体のみで戦わないといけなく、無限再生するスケルトンが背後に迫っているのに考えることはピンクかよ。
最後に出てきた長くて取り出しにくそうな剣は敷金ブレイカーですね。
こいつ毎回お色気イベントしてるな。
なんか王子と魔王の好感度が高い気がするがこれってどこでフラグ立ったんだろう。
ザコ先生編。喫茶店外のメスガキ営業は完全なプライベートっすよね。ずるい。
半殺しにしたとカッコよく決めたわりに反撃食らっててウケる。なんだこれギャグ漫画か？
堂々完結。
結局これは嘘エンドって事で。
語ってたエピソードが実は金髪から聞いた話って想像するとそれもそれでアリ。
原作に寄せるんであればもう少し先輩無双が見たかったか？原作だと何ページも使って描写してたし。
まだ7話だけど動きが少ない。まだ入隊出来てないので他の聖女のキャラ紹介もないしあくまで二人の物語として描いていくつもりか。
個人的にはガンスリンガーガールの焼き回し感が強いのでこれからもう少しアクセントが欲しいところだ。
ヒロインに惹かれないのでなぜ主人公は言いなりになっているのか疑問が出てくる。
洗濯しても取れないんじゃないかと思う量出してるけどこれ一回の量なんだぜ。ウケる。
杖も触媒も使わず大規模光学術式により超長距離攻撃で帝国魔導兵のかったい防殻を貫く。
広域治癒魔法で味方全快。でかつ自身は脱水術式、凍結術式、窒息術式(呪い術式系全般？)を受け付けない。
長距離広範囲に布陣した戦艦隊を複数同時遠距離狙撃術式で沈める。(描写的に50以上のビームが出てそれぞれで戦艦を沈めてる)
で、暴走したから味方大尉の昏睡術式で寝落ちしたわけだがそれはレジスト出来なかったのか。
倒すとしたら昏睡術式が鍵になる？
スー訓練生無双が始まる予感。
まあ単に新ハードだと買い替えが大変だし（欲しい人全員にまた売らなきゃいけない企業側の都合も含めて）、「拡張パック」みたいな奴の方が理想的かな。
ないしはPS4・5対応のゲームみたいなSwitch・Switch２対応に持っていける形、任天堂ハードならゲームボーイ→ゲームボーイカラーみたいな上位互換タイプの本体か。
とにかく今は明らかにゲームメーカーがやりたいことに対してハードパワーが足りてないんだよね。
「は？神ゲーのブレワイでは出来たが～～～～」ってのは正しい指摘なのかも知れないけど、アレを全てのメーカーに求めるのかってのはある。
そもそもアレだって色々物理演算がバグ（普通に遊んでいれば気にならない範囲の仕様？）っているのを遊ばれていることが多い辺り、かなりギリギリで作られているわけで。
任天堂が任天堂のハードで作るっていう最も有利な条件での限界がアレであると考えるなら、そもそもソレを未だに使い続けていいのかっていう問題があるんじゃないか？
コロナによっていろんな産業の時間が止まってしまったわけだが、その状況で逆に引きこもり系コンテンツ産業にユーザーが使う時間は増えたせいでゲームの新陳代謝は加速している。
現状のハード性能ではユーザーの要求、ひいてはメーカー側の要求についていけなくなってきてるんだと思う。
これについてソフトメーカー側を非難するのはあまりよくないというか、頑張って限界を越えようとした相手をあまり貶めると、皆低いレベルに留まろうとして業界が停滞するリスクが強いというか。
まあ自分としては「この視点からの意見」が全然ないことが気に食わないんだよね。
思惑どおり2nmチップ作る技術が出来たとして、何向けのチップを作るかが重要だ。
車載はルネと被る。
富士通はスパコン向け作ったが国内民間市場まで作れなかったし、半導体から撤退ムードだ。
ソフトバンクArm CPU＋AI演算処理＋キオクシアメモリ＋NTT光通信という構成。
NVIDIAがArm+GPUをやろうとしていたが、GPUをAI演算処理としたもの。
光通信になって処理速度が劇的に上がるわけではないが、発熱元を離すことが出来るので、
冷却の設計自由度が上がる。（もちろんサーバーとして集約したいニーズがあるので離し過ぎは出来ないが）
NECがサーバーと、PCIeボード担当（NVIDIAのようにPCIeじゃないボードかもしれないが）
NVIDIA RTX4090x8個だと3500ワットほどでで動作するが、これを超えないといけない。
数年後だからRTX4090の次の次が出ているはずだ。それも超えないといけない。
桁で性能を超えないと意味がない。
作れたとしても数を揃えれば上回れる性能であれば、わざわざ使いにくい物を使わないし、
世代が進めば追い越される。
あとは、京で分かっていることがだが、スパコン向けをシュリンクしたサーバーは性能良くても売れない。
GPUボードのような形で売りに出さないと、ソフトを書こうという人口も増えない。
圧倒的に足りてない物
cadence、synopsysという米国企業がほぼ独占している。
なんで重要かというと、色々理由はあるが、1例を上げると製造した時に問題が起こらないかをデザインルールをチェックする。
TSMCが新しい○nmプロセスを出すときは、必ずCacence、Synopsysが対応したとプレスリリースを出している。
デザインルールをチェックしない場合、配線間が短く設計し過ぎていてショートして最悪チップが動かないといった自体になる。
ちなみに中国もEDA企業は立ち上げ出来てない（一応中国国内EDAベンダーはあるが）
日本で独自に2nmプロセスを立ち上げるとして、当たり前だがCadenceかSynopsysに対応してもらう、ということになるはずだ。
日本のソフトウェアを立ち上げるのは流石に難しいのではないだろうか。
Cadence、Synopsysともライセンス量が馬鹿みたいに高い。
1チップ作るのに○億と量産前に飛んでいく。
CPUサーバー上でシミュレーターを動かす方法もあるが、先端ロジックだとトランジスタ数が多くなりすぎて、エミュレータを使わないとまともに検証が出来ない。
エミュレータはFPGAみたいなもので、実チップまでは早くならないがシミュレーターより断然早い。
Cadence、Synopsysともエミュレータも出しているが、こちらも高い。ポンポン買えるものでもない。
チップの次はボード設計する為のソフトや、熱シミュレーター、EMCなど必要になる。
ボードはなんとかしようと思えば出来るはず・・・。先端の高密度はCadence、Altium使いたいが。
ちなみにAltiumに関する書籍は日本にはないが、中国では何冊も出ている。
先端ロジックで設計する会社、製造する工場を作ったとして、作った物が売れないと意味がない。
何を作るのか、だ。
しかも今時の先端ロジックは金がかかりすぎて、グローバルで億単位で売らないと半導体にかかる費用がペイしない。
車に沢山半導体が使われるんだということで報道されるが、台数が少ないので、後回しにされて、半導体不足が解消しないってのは昨今の状況だった。
高温まで対応するなど要求スペックが厳しいわりに、数が売れないので半導体企業としては美味しくない。
PS5の台数でも厳しいはずだ。(PS5は売れば売るほど赤字だし）
スマホほど単価が高くて、体積が小さいの輸送費がかからない、そんなものがないといけない。
AI向けはまだまだどれだけ演算能力があっても足りないので、そっち向けはありかもしれない。
ただチップを作っただけでは動かず、ドライバー、ミドルウェアが必要になる。
インテルがやったようにCUDAからコンバートするソフトを用意するなども必要だろう。
相当性能高いチップを作ったとしても、国内市場だけでペイしないだろう。
ソフトウェアエンジニアの方々も、チップが相当性能高くても携わりたくないのではないか。
NVIDIAのGPUを8個とか、数増やしてどっこいどっこいの性能のチップなら、わざわざ国産チップ用にソフトを作る必要がない。
