阿片晋三 @opium@mstdn.guru

あー、泥16の純正debianターミナルでも、音には未対応のまま来る可能性が高そうか・・意外とiOSにターミナル来たら、そのヘンは素早くやって来そうだよな。ソレよりopenaiがchatbotの裏にlinuxのcliも控えてるような電話・・出して来いよな

https://chatgpt.com/share/68703a48-2588-800c-aee7-9f2780305382

ツベにpixel9aの広告が割り込んで来たけど、やっぱアレは確実に泥16へのアプグレが約束されてるモンなんかね？だとしたら、次のが出る直前あたりに何かしらのmnpでゲットするのが狙い目かしら。古くなったら、postmarketやubuntuにしちゃう道も有りそうだし。アレ？アレってマイナカード対応だったっけ？

元のサイトのアーティスティックなUIなんかより、ブラウザ固有の表示法則に従ってコンテンツを届けてくれればイイ・・という流れは来そうだな。その先には逆に、そういうブラウザが濫立して「このブラウザ、何でも脱力ヘンテコにイカレた表示にしてくる」というのも出て来そう。自分はソレ待ちかな

Are Browsers About to Dramatically Change? https://youtube.com/watch?v=bjFd2IfMX2o&si=QWjBHZAeF_YWfYmP

あらあらー♥

Google GAVE Gemini Access to Your Apps on Android! Do THIS to Block it!!! https://youtube.com/watch?v=XdThsNhoP8Y&si=adoYzBqcBmtiSITV

IOTの方にまでは行かず、もっぱらSBCとしての興味しか持って来てないので、何を喜んでるのかまだ理解が出来ない

Raspberry Pi Launches $4 Radio Module 2 https://youtube.com/watch?v=-rMNBjn85C4&si=rpuXQFOSxoDyZF4V

BREAKING: China Bans Intel — $100 Billion Vanishes Overnight! https://youtube.com/watch?v=ljBaS1ZCUCI&si=ksUY7KWsP14Qjm6W

理由を並べられると、確かに嫌いになっちゃうね

UBUNTU is a CANCER https://youtube.com/watch?v=K3eSWSy93qk&si=p0DGdUTx_-sMB_aA

Apple Releases DiffuCoder with cpGRPO - Install and Test Locally https://youtube.com/watch?v=SFukLIVXPJM&si=P5USM3vjRAW3yguG

gemini-cliとか、結構そういうノリだもんな。もしかしたら泥16のdebianターミナルにもデフォでgemini来たりして？

もしかしたら、遂にiPadOSにターミナルが来るというコトでは？さらにもしかしてソレ、spotlight+AI+unixの統合なんじゃ？だとしたら、新時代だわ。目下の騒がれの論点が完全にズレてる

どっちのOSで来るのよ感

https://youtu.be/VwYRt1Lxe3k?si=QfqLKIs5o-jR5nMo

黄色も？

A18のMacBook?!

https://youtu.be/QbdrIb0JgBM?si=g3dEk3QDQh_3cGp3

次買うSBCはRISC-Vと決めてはいるけど、なんか天下りというか補助金のネタというか、ちょっと公家臭がするなぁ

RISC-V移行の流れ、欧州では「もう止められない」：InfineonもRISC-Vマイコンを発表（2/2 ページ） - EE Times Japan https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2506/27/news072_2.html

OpenAI Just Named Its Biggest Threat — And It's in China https://youtube.com/watch?v=x8EY91j1CkA&si=LiEwXBaNCSX9aNYR

今度こそ解った気がする！　chunk長とinputするあオーディオファイル長を揃えてるのがむしろ災いの元だったっぽ

“Audio file must match chunk size”❌ No — you can load long audio, chop into chunks
“Longer chunk = richer result”⚠️ Only if your model is large enough to handle it
“Short chunks repeat less”✅ They do — because they’re easier to diversify

相変わらずchunk長くらいのパターンが延々繰り返されるトラックになっちゃう。chunk長が2秒が長すぎなんて指摘だれたけど、短くしてパターンなんか学べるの？

とやってる間に鈴木たかのり氏らの「いちばんやさしいPython機械学習の教本」を開いてみてるけど、sklearnの学習済モデルをpickleで保存したりしてるな・・やっぱpickle使えるのか

「だから、さっきそう言っただろ！」的にキレないとこが有り難いね。多分以前に指摘されてる解決法なのに、その時点では何を言われてるのか不明だったからな

ノートを閉じそうになって思いついたコトを聞いてみた。結果としては「ターゲットのキーワードに紐づけるwavを一度にある程度の個数用意しといて、追加学習の際に新規追加や撤退させるのを微細な変化にしてやれば、リセットされちゃわない」っぽ

🧠 Keep all your previous training files

🆕 Add just one or a few new .wav files each session

✅ Continue training "niri" using the full list every time

You’ll build up "niri" as a flexible but consistent style — a real sonic persona.

それで

This is basically doing cumulative learning, also called continual fine-tuning.

となるらしい