アリエク価格は確認してないですが、たぶんアリエク価格も今は下がっている気はするっすねぇ
大陸中華だからメモリ安く手に入るってことは無いでしょうし大陸中華の自作erも自作控えしてると思う
まぁ結局今は「(ワーキングメモリ以外は)欲しい時が買い時」って感じですかねぇw
もちろん配属先に依るけど大半の海上自衛官は年間180〜270日前後くらいは家庭に居ないやろ・・・
海上自衛官や海上保安官、船乗りの妻は「待てる」「無駄遣いしない」「浮気しない」の3要素が必須だぞ
だから海上自衛官や海上保安官、船乗りの妻は同業の他の家庭の妻や、夫の学生時代の学友の妻と仲が良くて他の家庭と遊びに行ったりして暇を潰したりする
ちなみに実は3要素はどれも関連していて、待てれば浮気しないし、浮気しなければ無駄遣いしないのだ(浮気は出費が必ず増えるから)
ボクのところでも学友家族がバーベキューしにきたりするぞ。気を使ってボクが声を掛けるからな
FEX-Emuはかなり真面目にx86_64(x86 32bit)空間のLinux環境をエミュレーションするプロジェクトで、macOSのRosetta 2のアプローチに近い
最新のARMアーキテクチャSoCにはx86系アーキテクチャをエミュレーションを支援する機能が含まれていて、Box64は力技のラッパーで随時書き換えて利用していないけれどFEX-Emuはこのハードウェアによるエミュレーション支援を積極利用するっていうアプローチなのよね(Apple Siliconにも同様の機能がある)
こういう状況だから2027年に向かう2026年はかなりx86_64エミュレーションが進歩しそうな年で、ARMアーキテクチャ端末の注目度がかなり上がってくるんじゃないかなぁ?と予想するよ
無論、この様な状況になれば「ウチのアプリケーションやゲームってARMアーキテクチャ勢にも需要あるんだ」と気付いたりする企業や、「そもそもARMアーキテクチャ向けも想定した開発しろよ」っていう動きも活発化するはずなので開発者にとっては面白くなってくるんじゃなかろうか?
もっと言うとFEX-Emuとは別アプローチでx86_64エミュレーションを進めているプロジェクトもある
あまりにもProtonのARMアーキテクチャ向けコンパイル&ビルドが難解なので、現在のARMアーキテクチャ環境によるx86_64エミュレーションシーンはBox64というプロジェクトが主流になっている
Box64
https://github.com/ptitSeb/box64
Box64はそもそもAndroidOS上でx86_64エミュレーションすることを目的に作られていてARMアーキテクチャ向けにProtonをコンパイル&ビルドするよりも難易度が非常に低く、これがパワーユーザーや勝手移植やってる開発者層にウケが良くて主流化した
実際にBox64を技術基盤としたSteamも非公式に提供されていて多くSteamのタイトルが動く状況になっているが、Box64の手法はx86_64向けの命令をARM向けにラッパーで変換、OpenGL命令はそのままARM SoCに投げるというものでやや力技に近くてマルチスレッド処理速度などが遅いという弱点があるので将来的には使われなくなっていくんじゃなかろうか?
ちなみに何かと噂されているSteamのARMアーキテクチャ対応だけれど、Githubの動きを見る限り開発段階で見るとα版には満たない程度のARM対応を進めている痕跡が見て取れる
Steamのx86_64レイヤーはWineをベースとしているけれど、ARMアーキテクチャ上でのx86_64アーキテクチャエミュレートはFEX-Emuをベースに進めている
FEX-Emu
https://github.com/FEX-Emu/FEX
んで、Protonの進捗状況だけれど最低限ARMアーキテクチャ向けにコンパイル&ビルドが通る段階には来ているものの、ValveがDockerなどでの安定したビルド環境(の最新版)を公開していないっぽい(見付けられなかった)ので、コンパイル&ビルドするだけでも中々に難易度が高い状況
更に言えば動くことには動くけれど非常に重くて、最新ハイエンドのSnapdragonでもAAAタイトルなどは起動すら出来ずにProtonも巻き込んで落ちてしまう状況なので実用的じゃない
ただ、注目点は「動く」段階に来ていて2027年中までにはSwitch 2勢が驚く程度の状況になるんじゃないかなぁ
物価高の影響もあるでしょうけど、幅広いPCゲータイトルが動くようになったというのも影響ありそうですよねぇ
MIDI 2.0 アーキテクチャ ガイドブック [DL版] - atsushieno - BOOTH
https://booth.pm/ja/items/6978593
視聴者「主人公の名前がアキラじゃなかったのか・・・」
そうだと思います。汎用性はGeminiの方が今は上という感じ
おそらく、その汎用性の高さが内部的な選択肢の豊富さに繋がっていて、何らかの切っ掛けでユーザーが意図してない選択肢を取ってしまい斜め上へすっ飛んでいくんじゃないかと
だから選択肢を誘導すると良い感じになる
ちなみに想定ではOpenSCADのコードをAIが生成できるならば、OpenSCADを前提とした3Dモデリングを自然言語で指定できる可能性が出てくる
つまり「30mm x 30mm x 30mmの立方体、4つの頂点をR2.0面取りを行う」のように指定できるというシチュエーションを想定できるわけ
これの何が良いかと言えば、単純なボルトやナット、ギヤくらいなら自然言語で設計できるようになり、卓上CNCあたりで誰でも自家製造できるようになるよ、とね
AI使っている触感(会社ではChatGPT、プライベートではGemini)だとGeminiは構造化が苦手かな?上手く誘導してやらないと斜め上へすっ飛んでいく印象がある(だからこそデータ記述言語でフローを書く手法をGemini使っていて思い付いた)
出来ることや調べたいことの幅はGeminiの方が上で、特にDeep ResearchやNotebook LMは強力
まぁただ究極に詰めていくと双方出来ることは大幅に変わらなくなってくるかな?むしろユーザーの「テキストベースで何が出来るか?」という発想力が問われてくると感じる
ちなみに今冬はOpenSCAD(データ記述言語による3DCADモデリングが可能なアプリケーション)と組み合わせて何か出来ないか?を検討してみるつもり
お孫さんの年齢に依るとは思いますが、秘密箱(からくり箱)のデータを拾ってくるとか如何でしょう?
あまりにも幼いと口へ入れる可能性があるので要注意ではありますが
あまりにも推さない場合は名刺入れ的なものをカスタムすると良いんでしょうかねぇ
いや、笑うなって方が無理だろw
兵科としては伝統的な騎兵とは違うね
機械化歩兵ならぬ乗馬化歩兵って表現したほうが良い