2025-10-31 00:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

そういう様子のおかしい人を病院内で見たとき、あの人も脳硬塞なんですよーとなどと聞かされ、自分がああなっていたかもしれないとぞっとした。自分の場合は普通に会話をすることはできて（口の麻痺で滑舌がわるくなったが）、そして簡単な検査で認知機能にはそこまで問題なさそうという話だった、この病院では。

そこで今回、噂のAI動画生成ツール 「Sora 2」 を本格的に導入してみることにしました。AIにたくさんの案を出してもらうことで、思いがけない構図やカットが生まれます。これまで手で積み上げてきた時間や感覚は、どこに行くんだろう？AIが素材をいくら出しても、“語る力”がなければ作品にはならない。

対象者が、パントー氏の原案による物語的背景を持ったオリジナルキャラ全6種の中から1人を選び、心理士が自身のアバターを介して、アニメ療法に基づくオンラインカウンセリングを実施する。

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チームをシャッフルしたり人が流動的に行き来したりするという部分は似ていても、ユーザベースの取り組みはXPの延長線上にあり、ログラスさんは外部から意図的にFASTを導入したという出発点の違いを感じることができたのも面白かったです。

助け合いの機会を作るために、困難や専門性を可視化する 「どのように」という部分 人が「期待」にどう反応するか 持続可能な状態 オンボーディング体験の部分なんかは自分自身の経験を踏まえて、とてもイメージしやすい部分だった。

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暖機対象が副作用のない処理の場合これは何も問題になりませんが、例えば試験の答案提出のようにデータの保存を伴う処理を対象とする場合は、暖機実行のたびにDBに余計なレコードが作成されてしまうという問題が発生します。

TBSは10月30日、現在制作中のテレビドラマ「VIVANT」続編に、動画生成AI「Veo 3」の映像を採用すると発表した。「『作業・ルーティンワーク』を効率化し、クリエイターが『創造』に集中できる時間を生み出すことで、TBSはよりハイクオリティーな番組制作を目指していく」（TBS） Veo 3は、Googleが5月に発表した動画生成AI。

pgrx_uuidv()の元になっているUuid::now_v7()を調べた所、おそらく最終的には(Linuxでは)getrandom()関数を使ってランダムデータを生成しているようです2。

作成されるsub-issueには以下のルールが適用されます： コマンドの内容は以下(create-sub-issue.md)： また、デフォルトのClaude Code GitHub Actionsではsub-issueを作成する権限がないため、親Issueに紐付けてsub-issueを作成するにはGitHub MCPを使用しました。

このように、生成AIとの会話履歴を意識すると、若干曖昧な表現だとしても会話履歴から補完して精度を保つことが出来るケースがあります。

このワークフローとツールを使うと２分半のキャラ一貫性の必要なMVでも作業時間１時間程度で作成可能になります Sora2でカット割り -> Grokで動画化 今回のMVは自作の「Sora2のカット割りツール」を使ったらどれだけ時短できるかの検証をしてみました。

先に述べたような「BizDev・オペレーション・AI」の三位一体の連携と、先に掲げた4つのテクノロジービジョンを推進するため、私たちは組織デザインも、試行錯誤しながら進化させている最中です。

そこから「組織に貢献できるエンジニアに成長してもらう」という“自分自身が事に向かう”姿勢が大切だと気づき、メンバーにいい顔をして一時的に気持ちよくなってもらうのではなく、成長を後押しし、最終的に感謝してもらうことを目指すようになりました。

つまり、AppleやGoogleが「このサードパーティーのアプリストアは、マルウェアを含んでおり危険だ（サイバーセキュリティの確保）」「このブラウザはOSのフィルタリング機能を無効化してしまう（青少年の保護）」などと判断した場合、一定の条件下でそのアプリストアやブラウザを拒否することが、この「正当化事由」によって認められる可能性があります。

「Silent Master PRO」の静音性を実現するために、さぞかし特殊なパーツを使ったと思ったものだが、意外にも基本的には汎用のPCパーツから、性能の良くて静かなものを選んでいるという。 サイコムが凄いのは、静音を謳うだけでなく、裏付けとして公的第三者機関の無響室で騒音値を測定しているなど、普通のPCメーカーではやらないようなこともしているのだが、そのあたりは後述。

また、G-P分析図では正答選択肢の選択率の直線の傾きを識別力（そのテストにおいてある問題が能力の高い人と低い人をどれくらい見分けることができるかの程度）の強さの指標と見なすことができますが、多肢選択信号検出理論モデルではK群とDK群の正答選択肢の分布のズレが識別力の強さを表しています。

清華大学と上海AI研究所が開発した強化学習の手法「TTRL（Test-Time Reinforcement Learning、テスト時強化学習）」では、AIに正解が用意されていない問題を与えても、自分で正解を仮定し強化学習ができることが示唆された。