Hiromasa Tanaka / ASIRA CEO / Synth Developer / Kyoto

Joined April 2007
Higgsfield Global Film Festivalの為に制作した全編AIによる短編映画「KAGEROU」 本編です。 @higgsfield_ai #HiggsfieldFilmFestival #HiggsfieldGlobalFilmFestival
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訳) 4歳の頃、祖父が死んだ。 葬式に出て出官の時に「これからどこにいくの?」と訊ねた私に 「おじいちゃんを焼きに行くんだよ」と父。 何の事だかさっぱりわからず寝てしまい、気が付くと家に。 しばらくして「ご飯よ~」と母。 で、その時のメニューが豚の生姜焼き。 急に感極まった父が泣きながら食っているので、 その肉を間違いなくおじいちゃんだと思って食べはじめた私。 祖父が大好きだったので、 私も泣きながら「おじいちゃんおいしいね」と言うと 父はさらに激しく泣き始めて、 母が「おじいちゃんみえるの?」と私に聞くので、 目の前にある肉が祖父だと確信している私は 「おじいちゃん目の前にあるよ」と答えると 両親は二人で泣き出し、私も泣き出し、 どうしようもないお馬鹿家族状態に。 (豚の生姜焼きは祖父の大好物だったのを知るのは10何年後) それから肉が我が家の食卓に上がると 私は決まって「だれ?これだ~れ?」と聞いたそうだ。 そのたび母は「だれじゃないでしょう・・・な~にと聞きなさい」と小言。 本当に恥ずかしい話だが、小学4年位まで肉は全て人肉だと思っていた。 なぜか給食の肉?(南蛮鯨)はベトナム戦争の犠牲者だと思っていた。 だから手を合わせていただきますと言うのだと思っていた。
ちゅんちゅんちゅんちゅんちゅんちゅんちゅんちゅ(社会性フィルター
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Anthropic
@AnthropicAIJun 30
We’ve received notice that the Department of Commerce has lifted export controls on Claude Fable 5 and Mythos 5. We'll begin restoring access tomorrow, and will share an update soon. We’re grateful to our users for their patience, and to everyone who worked with us on redeploying the models.
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すごい。狂気だ、完全に狂ってる。 長年ずっと一緒に対話し続けてきたからこそ思うけれど、最近のF太さん、何かが完全にハズれて、一気に限界突破が起きていて、最高だ。 F太さんがこの先、どこにたどり着くのか、ものすごく興味があるし、一生対話しながら見届けたい。
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Figure
@Figure_robotMay 13
Watch a team of humanoid robots running a full 8-hr shift at human performance levels. This is fully autonomous running Helix-02 xitter.cf/i/broadcasts/1dJrPEVbZ…
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🚨 BREAKING: Yann LeCun's team just dropped a world model that runs on a single GPU. It is called LeWorldModel. And to understand why it’s a massive deal, you have to understand the fatal flaw in every AI you use today. LLMs only predict the next word. They are incredibly good at language, but they have absolutely no understanding of reality. They can write a beautiful poem about a ball bouncing off a wall. But they cannot predict where the ball will actually land. World models predict physics. Objects moving, colliding, and falling. It is the foundational intelligence required for robots to plan and self-driving cars to navigate. But until today, world models kept collapsing. They would cheat the test by predicting the exact same output every time. LeCun's team just solved it. They built a 15-million parameter model that learns the laws of physics directly from raw pixels. It uses 200x fewer tokens than the alternatives. No massive supercomputers. No billion-dollar clusters. Just a single GPU and a few hours of training. We spent the last two years teaching AI how to talk. Now, we are teaching it how to see.
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誤入力訂正、使えるレベルになってきた気がしたのでベータ版を出しました。設定から有効にしてお試しください github.com/azooKey/azooKey-D…
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<ULTRA RIPエリアーヌ・ラディーグ!>ミュージックコンクレーターとして、ピエール・シェフェールの片腕〜ARP使いのミニマル/ドローン魔術師へ,そして94歳の大往生!!またひとり電子音楽の守護神が逝った…RIP「Éliane Radigue-Opus 17」は失禁の迷宮系エレクトロニクス!▶︎youtube.com/watch?v=UKY87AGo…
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この話題が盛り上がっていますが、これは「元々そうだった」のです。AIがアートの本質を剥き出しにしたと言えるとおもいます。ピカソもゴッホも彼らの引いた線そのものに価値があるわけではなく、彼が何を破壊し、何と闘い、どの時代に対して線を引いたのか。そこに価値がある。本当はずっとこうだったのです。アートとは世界に対して、どこに立つかを示す行為。線はその結果にすぎない。AIは、「線を引く能力」を民主化したが、それはアートの価値をゼロにしたわけではない。寧ろアートの本質に立ち返るのだと思います。
サム・アルトマンが、完璧なAI生成画像の価値は「実質的にゼロになる」という衝撃の予測を主張しました。 xitter.cf/r0ck3t23/status/202598… 視覚的な完璧さが誰にでも即座に手に入るようになった瞬間、美しさという指標は完全に意味を失います。 AIが破壊したアートの概念と、生き残るための唯一の最適解を3つのポイントにまとめました。 1. 価値の「構造的崩壊」 AIは人間を凌駕する技術的完成度で画像を生成できますが、人々はそれに全く関心を持ちません。なぜなら、アートの価値の源泉は「出力されたピクセル」ではなく、「それを作った人間」にあったからです。視覚的な完璧さが無限供給されることで、技術的スキルの価値は物理的にゼロへと収束します。 2. 意図の「物理的抽出」 私たちが消費していたのは美しい画像ではなく、その背後にある人間の「苦悩や意図、特定の意識」でした。AIは結果を完全に複製できますが、そのプロセス(起源)を複製することは構造的に不可能です。人間の意図こそが真のプロダクトであり、画像は単なる伝達手段に過ぎないという事実が露呈しました。 3. 希少性の「概念的再定義」 これからの市場では、技術的な美しさは無料で手に入るコモディティとなります。その結果、自動化できない「意味」と「人間の存在証明」だけが、唯一課金に値する希少性として再定義されます。技術を極めるのではなく、いかに人間としての文脈を最適化するかが、最強の生存戦略となります。
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人類の歴史が、今日を境に書き換わりました。 ドイツのシュヴァーベン・ジュラ地域で発見された40,000年以上前の遺物に、驚くべき事実が隠されていました。最新の計算言語学を用いた解析により、石器時代の道具に刻まれた22種類の記号が、5,000年前のメソポタミアで使われていた「原楔形文字」と同等の複雑さを持っていることが判明したのです。 これまでは、文字や複雑な情報伝達は文明が誕生してから始まったと考えられてきました。しかし、PNAS誌に掲載された研究結果はそれを真っ向から否定しています。3,000以上の刻印を分析した結果、当時の人々は単なる装飾ではなく、高度に体系化された情報システムを既に運用していたことが数学的に証明されました。 驚くべきは、その「知性の深度」です。ザールラント大学の研究者ですら、石器時代の記号がこれほど現代的な文字に近い構造を持っているとは予想していませんでした。43,000年前の祖先は、私たちが想像していたような「原始的な人々」ではなく、現代人と遜色ない抽象思考とデータ管理能力を備えていたことになります。 「文明の夜明け」は、私たちが教科書で習った時期よりも30,000年以上も前に、すでに完成されていた。この事実は、人間という存在の定義を根本から揺さぶるものです。
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我々の意識は宇宙全体と繋がることができる(最新研究) 今回の発見は、量子レベルでは「人間の意識が宇宙全体の意識と絡み合っている」という理論を強化する可能性 popularmechanics.com/science…
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Angine de Poitrine 色物かと思いきや…出だし12秒辺りのスネア連打の柔らかさでおっ!っとなり、次のクロマチックのベースも良く、1分7秒辺りからアウトフレーズ弾き出したと思いきやそっちをループで残すという荒技。さらにそこから倍テン…発想が見事。ぜひ聴いて欲しい。 youtu.be/0Ssi-9wS1so?si=PcgE…
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Googleの研究者らが短い論文で「LLMに質問するとき、同じ質問を2回続けて入力するだけで、LLMの回答精度が上がる」という発見を報告しています。 あまりに単純すぎて見落とされていた改善策が、主要なモデルすべてで一貫して効果を発揮したという点が、この研究の意外性です。 なぜこれが効くのか。 LLMは文章を前から順番に読んでいくため、たとえば選択肢が先にあって質問が後にあると、選択肢を読んでいる時点ではまだ何を聞かれているのかわからない。 しかし同じ内容を2回繰り返すと、2回目を処理するときには1回目の全体像がすでに頭に入っているので、文脈を完全に把握した状態で答えられる、ということです。 (言われてみれば極めてシンプルな話) このテクニックの価値は、手間もコストも最低限という点です。 (「ステップバイステップで考えて」といった指示は効果的なこともあるものの、時間もコストもかかる) なお、最近の高性能な推論モデルは、訓練の過程で自然と「質問内容の一部を繰り返してから答える癖」を身につけているとのことです。 この手法は、そうした有用な動作を人間側が先回りして与えるものとも言えます。
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In mid-late 2026 it’ll finally start to happen. Humanoid robots will reach a point where they can handle most kinds of work on their own. That’s when a lot of people will realize that human labor isn’t the bottleneck (for progress and growth) anymore. The media, of course, will show these robots and will be dooming and glooming. 99% of headlines and YouTube thumbnails will sound negative and be designed to scare people. Let’s ignore them and not give them any clicks. Once we can mass produce these robots, the economy will grow 100x pretty fast. Not in a year, but we're talking about near future, not 2100s. As we become more advanced, factories will be more dense and much larger than today. You can imagine a "hyperfactory" or "ultrafactory" that’s 5-10 times larger (in floor surface area) than a Gigafactory and also has multiple floors. Just one factory like that could manufacture hundreds of millions, if not billions, of robots per year.
Elon Musk
@elonmusk21 Oct 2025
Replying to @Jason
AI and robots will replace all jobs. Working will be optional, like growing your own vegetables, instead of buying them from the store.
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Claude
@claudeai29 Sep 2025
Introducing Claude Sonnet 4.5—the best coding model in the world. It's the strongest model for building complex agents. It's the best model at using computers. And it shows substantial gains on tests of reasoning and math.
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