twitwi_shibata @twitwi_shibata@mstdn.guru
19時なのに、気温32度。日が短くなって、外は暗い。
ダウンが着れる、いまのサンフランシスコにワープしたい。
SpaceXのスターシップの目的、理論的な再利用性、再利用検証へのステップがよくわかる、一次情報。
https://youtu.be/VaNxtHeBOYY?si=qujr6jDAvJO93vK1
Gemini 2.5 Flash Image Gen (Nano Banana) vs Gpt-Image-1
必ずしもGPTが弱くない
- モデルは、画像の一部だけを編集し、それ以外の部分はそのまま維持する「ピクセルパーフェクト編集」に優れています。ユーザーは、自然な言葉で指示を出し、複数回のやり取りを通じて画像を洗練させていくことができます。これは、複雑なプロンプトを複数のステップに分解して実行する新しいパラダイムを提供します。
- 画像理解能力と画像生成能力は密接に関連しており、一方の進化がもう一方にも良い影響を与えます。画像や動画は、テキストだけでは捉えきれない世界の情報を豊富に含んでおり、これらを活用することでモデルはより賢く学習できます。
https://youtu.be/H6ZXujE1qBA?si=34QmlR87M6GAGvrV
すごい。KPOP。もうアメリカの真似だとか言えない。
ゴジラも負けた。Sony Pictures Animation制作。
THEIR #1 ERA
With 236 million views, KPOP DEMON HUNTERS is OFFICIALLY the most popular Netflix film OF ALL TIME.
https://x.com/netflix/status/1960416959025045591
ここまでキャラクターをGeminiでコントロール出来てしまうと、二次元かわい子ちゃん好きの消費者は行動を変えるんだろうか？
税金なんだから、走行距離税を欧州に倣うのであれば、日本でも、本当は下記とセットにして議論してますよって大々的にPRしないと、小手先報道では、批判受ける。
税の目的：
• インフラ資金調達：道路の建設・維持・拡張のための安定した収入源を確保。燃料税の減少を補い、国家予算を超えるプロジェクトを支える（例：ポーランド国家道路基金）。
• 渋滞緩和：交通量の多い道路や都市部での使用を抑制し、流量を管理（例：ロンドンやストックホルムの都市型料金で渋滞削減）。
• 環境保護：CO2排出量や車両の排出クラスに基づく変動料金により、クリーン車両の利用を奨励し、汚染削減を目指す。(例:EUの2022年改正Directive）。
• 持続可能な交通促進：EV移行を加速し、パリ協定に沿った脱炭素化を支援。全体として、外部コスト（汚染、渋滞）の内部化を図る。
走行距離税の基本概念への批判は、メディアの記事と課税対象民の意識がずれてて、効率無視で何の技術改善にもつながらず、「走ったら負け」のようになる恐れを対象民は腹の底に感じて批判しているのだと思う。
スターシップ実験成功に見える。
成功なら、一回の打ち上げて、歴史上で夢にもしなかった大量の衛星放出が出来ることになり、世界が変わった。
GroK code Fast Oneは、今後リリースされるであろう他のGrocodeバリアントのベースモデルとして位置づけられており、より高度なコーディング能力を持つモデルが登場する可能性が示唆されています。現時点では、高品質なコード生成よりも、速度とコスト効率が重視されるタスクに適していると結論付けられています。
今日のスターシップ・ロケット、８個の衛星放出実験が成功するかが重要。
バージョンアップされたdeepseek v3.1に対して、日本語圏ではあんまり話題になってないね。
出力内容は、アリババのllmよりも前から良いのに。
すごい。散財小説のeGPUの見た目を超えてるww
ミニPCとグラフィックメモリを直接に接続する機器。
https://youtu.be/_JPfnIkw8yE?si=sCOzvuNv80jcWtg_
Gemini 2.5 Flash imageは、最先端の画像生成および編集モデルであり、「Nano Banana」という愛称で呼ばれています。
- このモデルは、高速な画像生成・編集、自然な編集結果、向上した指示追従性、そしてキャラクターの一貫性を特徴としています。
- ライブストリームでのモデル紹介では、このモデルを活用した様々なアプリケーション（アプレット）を「Vibe Coding」しながら、モデル活用が紹介されました。
-Vibe Codingで利用されたAI Studioでは、新しいモデル（Gemini 2.5 Flash）を使った様々なスターターアプリが提供されており、ユーザーはそれらを基に開発を進めることができます。
- 開発プロセスでは、モデルの思考過程（「Thoughts」）が可視化され、デバッグや改善に役立ちます。
- エラーが発生した場合でも、AI Studioがエラーを検知し、自動的に修正を試みる機能も紹介されています。
https://www.youtube.com/live/Bi-wi2q_Xog?si=Hj9nHqh1HjcURBPF
素晴らしい、画像生成の一貫性。
カットオフの関係か、変なLABUBUも立ったけど、画像渡したら、ちゃんとしたLABUBUも作ってくれた。
nano banana is here → gemini-2.5-flash-image
backspace.fm大好き
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