「CNN」を含む日記

■ホットエントリからNHKが減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年10月

10月1日からNHKのネットサービスがNHK ONEに切り替わり、ニュース配信ドメインがwww3.nhk.or.jpからnews.web.nhkになった

2013年頃からはてブされるニュースサイトのトップ争いに加わりはじめ、2019年からは絶対的な王者として君臨してきたNHKが大きくシェアを落とした

2021年から2位が指定席だったYahoo!Japanも大きく減らしている

朝日新聞がトップに立ったが朝日、読売、産経、毎日、共同通信が横並び状態

Togetter、増田の比率は先々月から横ばい

2025年10月 全276ドメイン

anond:20251005163547

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■「国産LLMの人」が成功できますように

一般的な国産LLM開発という主語ではございません.

私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.

本エントリはそれとは全く別の,

「国産LLMの人」という方についてです.

---------

色々思うところがありまして.

例えば,

「微分は使いたくない」「XOR出来たから何とかなるやろ」

と繰り返し主張しておられる.

そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.

```x

▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。

▶︎ 問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。

```

過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.

と思うのですが, 反論を過去にされていた.

```x

▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。

```

……と主張されておられる.

私が思うにそれは単純な写像を, ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)

大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,

そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.

それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに, しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.

そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.

バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.

勾配消失なんて関係ない, という主張については, xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません. 永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.

「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?

MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.

```x

▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。

▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路

▶︎ 2. RNNだろうがCNNだろうが展開すれば可能

▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている

```

殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓

```x

▶︎ 学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。

▶︎ 学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。

```

既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.

それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし, コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.

そして, そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.

ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる. 個人攻撃ではないのです.

そして「危険すぎるから論文にできない」について.

出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから. 感情ではなく, 論理として.

……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても

```x

▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww

```

といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)

先に答えておきますね.

「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」

まだ間に合いますので, 大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.

Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい. 既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.

何故ここまでつらつら申し上げたかと言いますと,

研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.

もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.

それはもちろん根本的には自由でありつつ, 相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.

どうか匿名でご勘弁を.

ぜひ成功できますよう. 圧倒的な成果をお祈りしております.

--------

【追記】

おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.

(Hebbian theory, Perceptron, Adaptive Linear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)

見つけられないとすれば, 古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.

これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です. マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.

また, 有料データベースであるJSTOR, IEEE Xplore, Springer Linkなどにもアクセスが出来ます.

この観点からも大学に足を運ばれることをお勧めします.

なお, arXivはあくまでプレプリントですので, 論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します. ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので, トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.

また, 「分からなければ (大量に貼った) 論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.

ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.

あくまで一般論ですが,

論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.

これは, 過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.

人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.

こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年9月

Togetter、増田の比率は先月から横ばい

はてなブログ10年目のkonifar-zatsu.hatenadiary.jpが7本ランクインと気を吐いている。去年の秋もホットエントリを連発していた。Kyashの役員さんとのこと。

7年目のnou-yunyun.hatenablog.comも5本と先月から好調。政治系のブログ。

2025年9月 全270ドメイン

anond:20250906010021

Permalink | 記事への反応(1) | 16:35

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■

4年前のAIエンジニア

• 💪「画像分類にCNNを訓練するぞ」
• 💪「ロジスティック回帰を使って感情分析」
• 💪「fraud detectionのためにランダムフォレストを最適化」
• 💪「LSTMを文書分類に使う」

今

• 🤓「ChatGPTが僕の文を分類してくれる」
• 🤓「DBダンプをChatGPTに突っ込もう」
• 🤓「APIキーをChatGPTがオートコンプリートしてくれました」
• 🤓「僕たちの機密データを信頼できるLLMに投入します」

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■cnnを観ながらくだらない作文をAIにやらせてしまった

第一章：アメリカの「冷たい内戦」

アメリカ合衆国は、2020年代後半、内戦へと突入します。しかし、それは従来の南北戦争のような大規模な戦場での衝突ではありません。この「冷たい内戦」は、テクノロジーと価値観の断絶から生まれる、新たな形態の紛争です。

* 予兆と分断の始まり: 2024年の大統領選挙は、AIが生成したディープフェイクや偽情報が飛び交う情報戦となり、国民の間に「真実」への不信が決定的に広がります。これに続く数年間、連邦政府と主要なテック企業が結託して「スマートシティ」構想を進め、AIによる監視とサービス提供を強化したことで、社会は二極化します。テクノロジーの恩恵を享受する都市部の「テック国家」と、自由とプライバシーを守るために自給自足のコミュニティを築く地方の「デジタル分離主義者」という二つの勢力が生まれます。

* 武力衝突の勃発と膠着: 2027年頃、地方の過激派が都市部のデータセンターやテック企業のビルを襲撃。これに対し、都市は独自の警備ドローンやAI監視システムで対抗し、民間人同士の衝突へと発展します。事態収拾のため出動を命じられた州兵は、連邦政府への忠誠を拒否し、地方の反乱勢力に合流。これにより、軍は事実上、「連邦軍」と「州兵・民兵」に分裂します。しかし、両者とも決定的な勝利を収めることはできず、サイバー攻撃やゲリラ戦が常態化する「冷たい内戦」へと突入します。

* 国家機能の停止と分裂: 連邦政府は首都ワシントンD.C.と一部の都市しか実効支配できなくなり、国家としての機能は停止。アメリカは事実上、「テック国家群」と「伝統共同体群」に分裂し、国際社会もこの分裂を黙認せざるを得なくなります。

第二章：世界の反応とパワーバランスの再編

アメリカの「冷たい内戦」は、世界のパワーバランスを劇的に再編します。

* 中国の台頭: アメリカが自国の問題で手一杯になると、中国はこれを最大の戦略的機会と捉えます。南シナ海での支配を固めるとともに、「一帯一路」構想をさらに推進し、ユーラシア大陸における経済的・政治的影響力を拡大します。

* 中東とロシアの行動: サウジアラビアなどの湾岸諸国は、自国の安全保障を再構築するために新たなパートナーシップを模索。一方、イランは地域の覇権を確立する好機と見なし、ロシアは東ヨーロッパでの影響力拡大を試みます。

* ヨーロッパとインドの自立: ヨーロッパ諸国は、アメリカの関与が期待できなくなったことで、独自の安全保障体制を構築せざるを得なくなります。NATOは事実上機能不全に陥り、EUは独自の軍事力を構築。インドは、米中の覇権争いから距離を置き、独自の多極外交を推進し、新たな国際秩序における戦略的地位を築き始めます。

第三章：台湾を焦点とする東アジアの駆け引き

アメリカの不在が、台湾を巡る日台韓の外交・安全保障上の駆け引きを加速させます。

* 中国の「平和統一」戦略: 中国は、軍事衝突を避けながら、台湾への圧力を最大限に高めます。経済的・技術的な封鎖、AIを利用した大規模な情報戦、そして「統一新憲法」の提案を通じて、台湾の社会を内部から分断し、自発的な統一を誘導しようとします。

* 日台の「サプライチェーン要塞」: 韓国が対中外交で曖昧な姿勢を取り、日台との関係が冷却化する一方、日本と台湾は共通の危機意識から、事実上の準軍事同盟へと関係を深化させます。両者は、世界のサプライチェーンを掌握する台湾の半導体産業を中国の脅威から守るため、「サプライチェーン要塞」を共同で構築。これは、中国に軍事的報復のコストを極めて高く感じさせ、行動をためらわせる最大の要因となります。

* 軍事衝突なき台湾の事実上の喪失: 中国の巧みな戦略により、台湾は軍事的には占領されないものの、最終的に「統一新憲法」の受け入れを迫られます。これにより、民主主義は維持されるものの、主権と外交権は中国に掌握され、事実上独立を失います。この結果、東アジアは、中国を中心とする権威主義的な勢力と、日米（アメリカの「テック国家」側）が率いる民主主義陣営との間で、新たな「冷戦」構造に突入します。日本は、中国との最前線に立つことになり、安全保障と経済成長のバランスをめぐる新たな苦境に立たされることになります。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:38

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■AIの仕組みについて漠然と理解している人のために

「AIって結局は統計だろ？」

ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。

確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。

データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。

だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。

統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。

たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。

だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。

AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。

その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただの鍵盤を叩いてるだけだろ？」って言ってるようなものだと思う。

そこで、AIの仕組みについて漠然と理解している人のためにおすすめの本を三冊紹介する。

ここで紹介する三冊は、そんな俺のモヤモヤを実際に言語化してくれた本たちだ。

難しいし、読み進めるのに何度も心が折れかけた。けど読み切ったとき、AIは統計か？それとも統計じゃないのか？という問いが、ようやく立体的に見えるようになったんだ。

だから是非一読してみてほしい。険しい山ほど、山頂からの景色は美しいものだから。

『パターン認識と機械学習』

著者：Christopher M. Bishop

最初に手にしたとき、数式のオンパレードに心折れかけた。

けど、それでも読み進めると「機械学習ってバラバラなアルゴリズムじゃなくて、確率という一本の軸で全部つながってるんだ」って感覚が急に開けてくる。

ロジスティック回帰もSVMもニューラルネットも、ぜんぶ親戚だったのかよ！って衝撃。

何度も挫折しかけてはメモ書きしながら戻って、理解できた瞬間に鳥肌が立つ。

俺にとって本書は、AIという森の入口に置かれた地図そのものだった。

『計算理論の基礎』

著者：Michael Sipser

PRMLとは真逆の本。ここではただ無機質なオートマトンやチューリングマシンのみ。

「計算ってそもそも何なんだ？」っていう根本を突きつけてくる。AIだってこの枠組みの外には出られない。

NP完全問題の章なんか読んだ暁には「世界にはどう足掻いても効率よく解けない領域がある」って現実にぶん殴られる。

AIが万能に見えても、その背後には絶対の限界があるんだと分からされる。

ここを通ると、妄信的に「AI最強！」なんて言えなくなるしいい意味で冷や水ぶっかけられる本。

AI万能説が唱えられる昨今、この一冊を読み理解することでAIの本質を理解できるようになるのは確かだ。

『深層学習（Deep Learning）』

著者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

本書は深層学習を知るためのバイブル。

PRMLで仕組みの家系図を見て、計算理論で壁にぶち当たったあと、ここに来ると「でも実際に世界を変えてるのはこっちだろ」って現実を知ることができる。

CNNがどうやって画像を認識してるのか。RNNがどう文章を扱ってんのか。GANがなぜフェイクをリアルにするのか――それが手元の紙と数式の上でほどけていくと、ニュースのAIが急に手触りを持つ。

もちろんクソ難しい。何度も心折れた。

でもここにいまの世界の心臓部があるって思ったらページを閉じられなかった。

読み切ったあと、AIは魔法じゃなくて地道な科学だって確信が腹の底に残る。

名著。

おわりに

AIの勉強は基本的に超しんどい。

数式だらけで頭が痛くなるし、途中で本を閉じて「俺には無理だ」って投げ出したくなる瞬間が何度もあった。

だけど不思議とまた戻ってきてしまう。何故か？何故ならそこにワクワクがあるからだ。

ページをめくるたびに「うわ、こんな発想があるのか！」って驚かされる。

統計だけじゃない。論理だけじゃない。人間の思考を真似しようとした末に生まれた知恵の積み重ね。

それを追体験するのは、ちょっとした冒険みたいなものだ。難しさと楽しさが同じ場所にある。

「AIって結局は統計だろ？」

白状するが、当時は俺もそう思っていた。

だがそう思ってた自分が今ではちょっと恥ずかしい。

実際に学んでみればそれがどれだけ奥深く、そして人間の営みそのものみたいに豊かな世界だったかが見えてくる。

だからもし、ここまで読んで「ちょっとやってみるか」と思った人がいたら、迷わず飛び込んでみてほしい。

きっと最初は溺れる。それは保証する。

でも、そのうち泳げるようになる。スイスイ泳げるようになる。それも保証しよう。

そして気づくはずだ。

巨人の肩に乗って見える景色は、めちゃくちゃ美しいんだなってことを。

Permalink | 記事への反応(23) | 15:29

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■アメリカの猟官制をご存じでない？

トランプだけじゃなくて何故アメリカ政府もバカになるのか？

それは高級官僚2000人入れ替えるからです

アメリカやイギリスみたいな二大政党制の国では基本的に高級官僚総入れ替えです

とはいえ専門性の高いものに関しては据え置くのが慣例だが、入れ替えるのがトランプ流

軍や学術への人事介入がCNNでバンバンニュースになるのはその中でも異例のため

Permalink | 記事への反応(1) | 18:31

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■Togetter, Posfieのエントリが不快

ニュースを補完するようにホッテントリを見るんだけど、NHK,日経、読売、毎日、朝日、各地方紙、専門紙、CNN,BBCなどは、「そんな話もあるのか」と眺めている。マスメディアとしての記事品質はそれなりの基準で管理されていると感じる。これにTogetter、Posfieの「個人の感想です」が同じ大きさで混ざってくるのがとても不快。今度の休みには絶対これらを見えないようにする対策を取るよ。

Permalink | 記事への反応(1) | 07:05

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■引っかかるタイトルなんだよな　最近のサイトのことです

今見たらCNNのサイト記事で

トランプ米大統領、「アンティファ」をテロ組織に指定へ　反ファシズムの左派運動

てタイトルあって思い出したんだけど、タイトルの最後に前文かその単語の補足解説みたいな言葉を入れるタイトル、ちょっとなんか、引っかかるのよね。自分だけか？

そういやデイリーポータルでも最近似たようなことやってるじゃん、たとえば

美大生なら誰しもが使ったことがある「ジェッソ」とはなにか　何にでも色が塗れて、発色も良くなる下地材

↑これなんかひどくて、文の後半でネタバレしてしまってる。リンク踏んで飛んでいくとサイトのタイトルは前半しか書いてない。どゆこと、これって逆じゃないの？なんで訪問前にネタバレ書いて訪問すると消えてるの。PVアップ施策だろうとは思うけど。

そんな細かいことみんなどーでもいいか。

Permalink | 記事への反応(1) | 14:14

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■anond:20250915160520

たぶん元増田が張っているCNNの記事読んでないんだろうけど、その記事に書かれていること(下記)はリベラルはやったことないと思うよ。

"極右インフルエンサーや匿名サイトは、活動家チャーリー・カーク氏の死を祝うSNS投稿者の情報を収集・公開し、職場への通報や解雇を促すキャンペーンを展開。投稿者の個人情報を晒し、地域・業種別にデータベース化する動きも進行中"

むしろ電凸とか日本のネトウヨがやってきたことじゃないか? こいつらバカだから思い立ったら何するかマジでわからん。

Permalink | 記事への反応(0) | 16:16

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■あいかわらずホッテントリの話題が狭くてくだらない

全然ロングテールになってないし、メジャーでもない。ソースも全部一緒。朝日、CNN日本（朝日）、東京新聞、ダイヤモンド、東洋経済、Gigagine、Togetter何だこれ。なんかジェンダー絡みの話とかVTUBERが炎上したとかどうでもいいクソみたいな話ばっかりだ。

朝日の「友達いないおじいさん」の記事とかお前ら暇すぎかよ。

Permalink | 記事への反応(0) | 07:58

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■anond:20250912205119

朝日とかCNN日本（朝日関連が運営）とかハフポスト日本（朝日関連が運営）みたいなブクマは朝日関連の中の人達じゃないかなってずっと思ってる。

Permalink | 記事への反応(0) | 08:50

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年8月

増田にスパム対策がなされた影響か増田からのホットエントリが増加に転じた

Togetter、Posfieも増加しているからしわ寄せは他のサイトに行っている

2025年8月 全313ドメイン

anond:20250805020036

Permalink | 記事への反応(1) | 01:00

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■ジャニーズといいハッピーセットといいCNN等の国外メディアに報じられないと何も対策しようとしないジャップってなんなの？

滅びたほうがいいんじゃない？

Permalink | 記事への反応(1) | 10:15

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■ホッテントリに入るブックマークにずっと違和感がある

なんていうか何年も同じような内容ばかりで全然ロングテール拾えていない。組織票や複アカウント臭が強い。「世の中」カテは特にレイプや痴漢や公務員の不祥事、ジェンダーの炎上とか、失礼だけどどうでも良すぎる話ばかり。ブクマ先は、朝日、CNN日本（朝日系）、ハフポスト日本（朝日系）、毎日、東京新聞、まあ、NHK読売日経もあるけど。

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■anond:20250820100306

９０年代アメリカでCNNやFOXなどに代表されるケーブルテレビ系のニュースメディアが多数台頭した。

それは報道チャンネルが増えすぎるほど増えて、視聴者に選択肢が与えられたということ。

この時にアメリカ人は、報道しない自由、的な発想をした。選ばれるためには、他局との差別化が必要だったからだ。

報道に個性や偏りがあることは当然のものと受け入れて、中立客観報道は不可能なので一切無視して

本当の真実は視聴者が自分の責任で、多数の報道を見比べて、メディアリテラシーの技術で見出すものだと唱えた。

で、21世紀どうなったか。

左派メディアと右派メディアが言うこと分裂して、視聴者も片方だけみて見比べなどせず、アメリカの分断を助長してるわ。

報道しない自由とか言う奴はクソってこと。中立客観報道しろ。報道の内容は横並びであれ。

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年7月

増田ホットエントリの減少は止まったように見える

ノアドット社がドメインをnordot.appからnews.jpに切り替えた

2025年7月 全293ドメイン

anond:20250705204522

Permalink | 記事への反応(2) | 02:00

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■

anond:20250729011517

捏造に近いはしょりかたやな

件のゲームは規制・ゾーニング・発禁望まれて当然

↓

「お前の本どうなんだよ」

↓

日々現実とのズレを意識してるから

↓

「ゾーニングの話だろが、規制しろよ」

↓

紙媒体はいらないらしいんだよ、10代も買ってるらしいけど

ってダブスタかましやぞ

なんで嘘つくん？？

https://x.com/JANEDOE_queen/status/1949410247455764813

anond:20250727171606

はあ？私以外の発言を貼られましても。

どっちも規制する必要ないだろ発禁に追い込むのは愚かだって言ってるんです。

あのゲーム買うつもりなんだから発売禁止になんかされたくありません。

BLも禁止にする必要ありません！

https://x.com/miz7fff/status/1949145645018759507

やまださん皮肉や反語を理解する能力なさそう

「男性の自慰に罰金」の州法案、中絶規制への批判込め　米(1/2) - CNN.co.jp

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■いつまでもカンヌに縛られてんの？賞ファーストな広告業界へ

カンヌから戻って一週間。毎年あそこで“ライオン”を抱えて写真を撮るのが業界人の通過儀礼になって久しいけど、今年はいろいろと決定的に冷めた。

まず、会期中からささやかれていたDM9のAI捏造疑惑。ブラジルのデータGPが「ケース動画でCNNの映像を勝手にAI加工してた」とバレて、まるごと賞を返上したやつ。

フェス側も慌てて“AI開示義務”とか“素データ提出”とか打ち出したけど、要は審査する前に嘘を見抜けなかったってことでしょ？

https://www.adweek.com/creativity/the-cannes-lions-2025-controversies-casting-a-shadow-over-big-awards/

で、そんな空気の中で日本勢の“キラーカード”として運び込まれたのがSATO 2531。2531年には日本人の姓が全員“佐藤”になる、というあの数字のショック療法。メディアインプレッション3億3千万、国連からも勧告を引き出した、ってプレスリリースはピカピカだった。

https://www.dentsucreative.com/cases/sato-2531

でも現場で聞こえてきた裏話は「賞を取るため“だけ”に１年回した案件」。キックオフより先に“受賞戦略スライド”があり、リールは審査項目がアップデートされるたびに差し替え。ミーティングで飛び交う言葉が「これでGoldは固い」「審査員向けに数字を足す？」みたいなノリ。（もっとナマナマしいけど具体的に書きすぎてもね）

数字もよく見ると、署名63万は確かに立派だけど、Xで「#2531佐藤さん問題」を検索しても広告賞受賞に関するツイートがほとんど。

このハッシュタグで問題提起している人がいない時点でほぼ無風のプロジェクトだ。生活者の温度がほぼ感じられない。

ここで少し寄り道する。SATO 2531を主催した「あすには」という団体、ABEMAの番組で代表が「会員は1000人、実際に声を上げているのは400人程度」と言っていた。全国民の名字がどうこうと言いながら、実働部隊は高校の学年より少ない。もちろん少数派の声を可視化すること自体は意義深い。でも、プロジェクトのど真ん中で「私たちは社会を動かしてます！」と胸を張るなら、せめて夫婦別姓のデメリット──通名悪用や家族一体感の揺らぎ──にも触れておくべきじゃないの？　そこを丸ごとスキップして“国連が褒めた”でドヤるのは、PRとして優秀でも社会実装としては片手落ちだ。

https://youtu.be/o-JN5QvhNL0?si=ZO5flgDtIuiBoXFB

このチームが夫婦別姓というデリケートな制度の歴史的背景をどこまで理解していたのかは不明だ。企画会議で聞こえたのは「審査員はジェンダー平等に弱いから」「数字は“500年後に全員佐藤”で決まり」という打算的な声ばかりで、戸籍法の条文や子どもの姓をどうするかは誰も語らなかった。要するに賞取りの観点でのみ“社会課題”をファストフードに加工したわけだ。

一方で国会はというと、5月28日に選択的夫婦別姓の法案が超党派でようやく提出された。これは喜ばしい動きだけど、推進派が十数年かけて積み上げた地道なロビイングの結果であって、決してライオン像のおかげではない。

そもそもカンヌは「社会課題をメディア化する舞台」なんて言われるけど、今年は“AIフェイク”と“賞ファースト案件”の合わせ技で、むしろ信頼残高をごっそり削った感じがする。 事務局は謝罪文を出しつつ、来年からAI検出ツールを導入すると息巻いてる。だが“嘘をつかせないルール”より先に“嘘をつくインセンティブ”をどう減らすかじゃない？

例えばSATO 2531も今年グランプリ取り消しに至った DM9 の“AI ドキュメンタリー”も同じ匂いがした。「審査員が泣くか」を優先。工作がバレれば即返上。2017 年の“Fearless Girl”は銅像こそ世界中でバズったが、設置主の投資会社は社内の女性役員比率を改善できずに SEC から制裁金。2019 年の“Trash Isles”は国連を巻き込む勢いだったけど、終わってみれば海洋プラ削減の KPI がどこにも残らなかった。

賞を取った瞬間にプロジェクトがゴールテープを切り、社会側の時計が止まる──そんな案件ばかりで辟易する。

ライオン像の輝きは、誰を照らしているのか。

カンヌは“世界最高峰のベンチマーク”だと自負する。だが今年は AI 捏造・ KPI 水増し・幽霊キャンペーン――審査員自らが「もう信用残高がない」ことを認めた年でもあった。来年からAI 素材のタイムスタンプ提出、受賞後 12 か月のインパクトレポート義務化を掲げたけれど、正直それだけでは焼け石に水じゃないの？

本当に変えるべきはインセンティブの構造だ。

“ケース動画の出来”より“実装後の追跡データ”にポイントを振る。

生活者審査員を入れて、「業界ウケ」と「社会ウケ」を分けて採点する。

そして何より、受賞後 1 年で“社会 KPI が未達”ならライオン像を返上させるくらいのペナルティを設ける。

広告賞は光を当てる装置のはずなのに、今の光はトロフィーを掲げる本人たちを照らすだけで、肝心の社会課題は影の中に置き去りだ。

SATO 2531に胸を熱くした人間が、来年「法案可決パーティー」で泣けるかどうか──そこにまで光を届かせられる構造を作らない限り、コート・ダジュールの夜風はいつまでも生ぬるいままだろう。

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年6月

増田は更に減ったが今月はTogetter、Posfieも減った。

減った分はリストのトップ10に入っているようなサイトによって埋め合わせされたようだ。

2025年6月 全274ドメイン

anond:20250604232414

Permalink | 記事への反応(2) | 20:45

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■Detection Transformer の課題感

Detection Transformer の課題感

Detection Transformer はとても性能が高いです。一方で下記の課題感を日々感じています。

学習コストがとても高い

学習時に推論解像度が固定されてしまってスケールしない

アスペクト比の変更に弱い（これはCNNでも同じです）

モデルの入力解像度が固定されてしまっているので前処理が手間

1.と2.は2つで1つのような相互関係性のある課題で、高解像度あるいは低解像度で性能をしっかり発揮させるためには、推論時の入力解像度を学習着手前から強く意識し、高解像度で推論する見込みなら高解像度であらかじめ学習させておかないと、推論時に期待するパフォーマンスを得られません。この検証結果については下記の 460_RT-DETRv2-Wholebody25 の README に検証の過程から結果までをまとめていますので、気になる方は一度ご覧ください。

どれほど良くないか、が直感的に分かる結果だけをここにシェアしておきます。下図は RT-DETRv2-X を自作の強力なデータセットで学習したモデルを使用して推論した結果です。ただ、この記事は 高解像度の画像を640x640で学習したTransformerで推論すると性能が著しく落ちる ということを主眼にお伝えしたいのではなく、この固定解像度でしか推論できないモデルを自由入力解像度に対応した ONNX として生成するトリックを共有することを目的としています。下図の画像の精度の良し悪しは本題とはあまり関係がありません。

https://bhdstarvietsub.graphy.com/courses/phimdieuuoccuoicungvietsub

https://bhdstarvietsub.graphy.com/courses/xemphimdieuuoccuoicungfullhd

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■anond:20250703080938

我々が知性だと思っているものはCNNのノードの重みに過ぎないのだ

Permalink | 記事への反応(2) | 08:24

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■anond:20250621084510

ソースソースうるせーな

何で自分でやらないの？URLたくさん貼ったらとうろくできねーだろ

Reuters, CNN, AP通信, The Guardian, AI Jazeera, BBC Persian

Center for International and Security Studies at Maryland (CISSM), IranPoll, 米国国家情報会議（NIC）年次報告, SNS観測（Telegram, Discord, X 等）, 現地NGO報告（翻訳経由）その他諸々

AIがソースだって称していることがソースがある証拠にならないって常識でしょ

Permalink | 記事への反応(0) | 14:50

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■イラン人は何を考えているか？（AI）

こういう時、AIなら現地の言語で調べてくれるから便利だよね

ニュースでしか分からなかったことが探せる

3つのAIで調べてから要約してもらったうえで、見やすくしたもの↓

1.「恐怖と不安」が圧倒的多数派（体感 6〜7割）

内容：空爆・ミサイル攻撃による直接的な恐怖、逃げ場のなさ、家族の安否への懸念。

具体的声：

・「家全体が煙と砂ぼこりで埋もれ、息ができなかった」（45歳男性）

・「サイレンが鳴るたびに地下鉄に避難して夜を明かしている」（都市部在住者）

背景：

・イラン都市部は軍事・政治施設が集中しており、市民生活と攻撃目標が地理的に近接。核施設周辺の住民も強い危機感を持っている。

・また、イランでは戦時にしばしばインターネット遮断が行われ、情報が入らずパニックが助長される。

2. 経済的な実利行動と生存戦略（体感 3割）

内容：通貨をドルに替える、ガソリンを買い込む、地方への一時避難、国外逃避の検討など。

具体的行動：

・ガソリンスタンドに行列

・「通貨を替えて国外脱出の準備をしている」という声

・SNSで「どのルートが安全か」といった情報交換が活発に

背景：

　イラン経済はすでに制裁と国内インフレで疲弊しており、今回の紛争によって更に混乱。生き残るための合理的判断として「逃げる」「備える」が行われている。

3. 現体制への不満と“崩壊への期待”（体感 1〜2割、一部層）

内容：紛争が政権崩壊の契機になるのではという期待。一部では、イスラエルによる体制中枢への打撃を「歓迎」する声すらある。

具体的声：

・「50年近く国民を苦しめてきた独裁体制が終わるかもしれない」

・「戦争でしか変わらないのかという複雑な気持ち」

背景：

これらの声は主に若年層や反体制的な市民からであり、普段から女性の権利運動や政権批判に関与している人々に多い。

とはいえ、こうした意見はイラン国内では危険を伴うため、公に表明されることは稀で、ネットや非公開チャット空間で語られている。

4. 政権支持派による報復要求とプロパガンダ的熱狂（体感 1割未満、しかし可視性が高い）

内容：街頭での「イスラエルに死を」などのシュプレヒコールや、国営メディアによる報復支持キャンペーン。

具体的様子：

・テヘラン中心部での数百人規模のデモ

・最高指導者の肖像を掲げた動員型イベント

背景：

主に保守層や宗教指導者層、高齢層によって支えられている。

ただし、デモは国営メディアの報道ほどには市民の心を動かしていない。地方やオンライン上では冷めた反応も多く、「声が大きいだけで主流派ではない」という見方がある。

＿＿＿

メモ：

「プロパガンダや声の大きいだけの人を可能なら除いて、中立的に」と指示した

除けているかは不明、限界はあると思う

AIは、ChatGPT3o, Claude4sonnet,Gemini2.5　ChatGPTだけ課金、要約はChatGPT4（3oは読みづらい）

ソースを出してもらうこともできるが、たぶん読めないしソースの評価もできないのでしていない、まあそれなりだと思われる

廃課金すればもっとよくなるかもしれないけど、そもそもインターネットソースへの信頼度に限界があると思われる

＿＿＿

ソースソースうるせーな

何で自分でやらないの？URLたくさん貼ったらとうろくできねーだろ

Reuters, CNN, AP通信, The Guardian, AI Jazeera, BBC Persian

Center for International and Security Studies at Maryland (CISSM), IranPoll, 米国国家情報会議（NIC）年次報告, SNS観測（Telegram, Discord, X 等）, 現地NGO報告（翻訳経由）その他諸々

Q. 基本国際ニュースだけど、英語のソース多くない？

A.

報道の自由度と即時性

・イラン国内の報道機関は政府の厳しい統制下にあり、市民の本音や批判的な意見を自由に出すことが困難です。

・一方、Reuters、BBC、CNN、Al Jazeera などは現地協力者や匿名取材網を通じて比較的リアルな声を拾っています。

Q. 国内メディアに絞って

A.

国内向けには「イスラエルの一方的侵略に完全勝利し、国民は一致団結している」という士気高揚型プロパガンダを展開。

対外向けには“国際法・自衛権・被害者”のロジックで正当化し、同情と支援を訴える二層構え。

https://www.presstv.ir/Detail/2025/06/21/750011/true-promise-iii-no-respite-regime-iran-fires-missile-salvo-tel-aviv?utm_source=chatgpt.com

https://www.tasnimnews.com/en/news/2025/06/19/3338227/new-generation-of-iranian-missiles-still-on-the-shelf

https://www.presstv.ir/Detail/2025/06/20/750006/iran-missile-drone-barrage-destroys-israeli-military-hibs-command-control-centers?utm_source=chatgpt.com

ほらよ

AIさんにありがとうは？

＿＿＿

個人的な最初のモチベーションとしては、TikTokでイスラエルのミサイル動画見てたら

コメント欄で「イラン在住だけど周りの人はイランへの攻撃に喜んでる。なぜなら皆政府が嫌いだから」みたいなコメントがあって激論（※低レベル）が繰り広げられてたんだよね

それでうそくせーと思って適当に調べたみた

陰謀論を排除したとしても、そもそもイランは色んな派閥があるから、「周りの皆が同じ意見」は有り得るんだよね

この場合「イラン人は」が主語デカになるわけだ

Permalink | 記事への反応(9) | 08:45

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■中国の少子化、絶望的

CNN

中国の２０２４年の婚姻件数が前年比２０．５％減の約６１０万件と過去最低の水準を記録したことがわかった。民政省が発表した統計で明らかになった

2月のニュースだけど

そもそも2022年がコロナで落ち込んで、2023年がコロナ回復の影響で少し増えたらしい、それで落差が大きくなってる

婚姻数

2007年　950万組

2013年　1350万組（ピーク）

2019年　950万組

2022年　700万組（コロナ）

2023年　800万組（回復）

2024年　610万組（バブル崩壊）

2023年に上がったから20％減みたいな話になってるけど、2022年から見れば10％減くらいだ

いやどちみちやべーわ

だから出生数も

2023年に900万人まで落ちてやばいって言ってたのが、2024年に950万人に回復してちょっと落ち着いてたのが

2025年は750万人くらいには落ちるだろうと見込まれてるらしく

その急激さは日本を上回る

急激さは日本を上回ってるけど、深刻度は日本も大差ないけどね

14億人　→　出生数750万人

1.2億人　→　出生数70万人

わかりやすいね

Permalink | 記事への反応(2) | 06:10

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