Luna Otohara 音原瑠菜👩🦯🪫
- いいね数 88,436/80,493
- フォロー 4,619 フォロワー 6,029 ツイート 185,640
- 現在地 鹿児島県 Kagoshima, Japan
- Web https://www.last.fm/ja/user/apple-mango
- 自己紹介 音楽・芸術に触れる時間が元気の源。全盲の視覚障害者。自然・季節の音風景や香りが大好き。素敵な音と出会い癒やされながらジタバタしてます。日常の独り言です。Jazztronik、池田綾子、森大輔、成田玲、スムースジャズ、即興演奏、環境映像、公共広告、ACジャパン、オーディオドラマ、鹿児島、徳之島 土偶部名クララ
2023年03月20日(月)
くたくたな帰り道。好きな曲聞きながら、寄り道して桜を眺めたり。スーパーやコンビニで、桜餅さがしたり。結局、カステラお徳用買って、好きなだけ牛乳とあわせたり。そういうの、いいなって思う。
タグ：
posted at 23:50:29
非公開
タグ：
posted at xx:xx:xx
研究機関の間でも、効果的な対処法は見つかっておらず・・・現段階で、あくまでその応急処置的対応として、この道具を推薦しています。 pic.twitter.com/GrS9Cd1955
タグ：
posted at 22:31:23
「この仕事はお金にはならないけど宣伝になる」がヤバ案件として定番になっているが、近年は、
「お金のためにやるなんて、みっともないと思いませんか。我々は夢を作っているんですよ」と言い出す、上級種の存在も複数確認されています。
タグ：
posted at 22:30:24
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
準備しなきゃいけないのは誰？って言ったらそれは死ぬ人じゃなくて、残る側だっていうのが話がこんがらがる原因です。準備しなきゃいけないのは、死ぬ人じゃないって言うのが大切な現実です。
タグ：
posted at 21:42:47
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
いきなり、相続手続用の書面を用意させるのは困難だからエンディングノートからっていう意見もありますけど、家族は本人が同意しても同意してなくても戸籍情報とか取れるんですよ。本質的に本人がやることじゃなくて、死後の手続きは生きてる方がやります。
タグ：
posted at 21:41:42
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
借金ないだろうって人に信用調査する意味はないし、不動産持ってない人に不動産登記の話してもしかたないし、本当にその人の生きざまによって全然やることちがうんです。心配だったら銭払って税理さんとかに相談しておくといいですよ。感情揺さぶってとやかく言う民間資格持ちに頼る必要はありません。
タグ：
posted at 21:03:35
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
葬式のやり方とか遺骨を〇〇してほしいとかは、どんだけ金があるかとかにもよるけど、残った人たちが困んないように自分で決めてやっておけばいいことですから「まかせた」一文でもぶっちゃけいいんですよ。
タグ：
posted at 21:01:25
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
で、相続の手続きは一人一人の状況によって分量もやることも違うから、これさえやっておけば安心とかないんです。マジで一人一人の状況によります。エンディングノート書きましょうね～～じゃなくて、本籍、原戸籍、マイナンバーカード、通帳、カード履歴が必須ですから、その辺だけはやっとくといい。
タグ：
posted at 20:59:22
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
通帳は紙、使っているサービスの明細も紙がいいです。デジタルなんか死んだらわかんないし、それだけって保証がない。紙はコスト掛かっても、死んでもそこにあるんですから追い様があるんです。マジで紙強いですから、ペーパーレスにしない事です。物は確実に残る。
タグ：
posted at 20:56:09
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
民間資格のエンディングパートナーとかエンディングノート師みたいのはしょせん民間資格だから、全然実務わかってないことがあるんです。まじで書類整えてくれるだけで大分負担が違う。時効になったとしても内容変わんないから取り直しするだけになってりゃ作業になります。
タグ：
posted at 20:54:06
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
金で全部士業に任せちゃえって人もいるけど、書類取るたびに2万とかいうから、ふざけんなってぐらい手間賃とられるので、自分でできることは自分でやって相談相手に有料で使う。できにくい、不動産登記や準確定申告、あとはまぁ人によっては財産分割協議書とかでスポットで使うのかがイイよ。
タグ：
posted at 20:51:34
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
死亡診断書のコピーはあった方がいいけど、そんなに使い道はないし、埋葬許可証は骨壺と一緒に保管してるだろうからあんまり無くすことはないです。医者に言えば保管の写しとか有料で出してくれるし、厚生年金だと記載事項証明書（実質コピー）とかが取れる。
タグ：
posted at 20:49:32
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
借金あるかどうかも、信用情報としてみっつやらなきゃいけないけど、これも「法定相続情報一覧図」が必要です。
・CIC（株式会社シー・アイ・シー）
・JICC（株式会社日本信用情報機構）
・全銀協（全国銀行協会、全国銀行個人信用情報センター）
三つに問い合わせ掛けりゃ、一応借金は分かる。
タグ：
posted at 20:46:39
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
エンディングノートを書きましょうじゃなくて、実際に起こる手続きは相続だったり、口座止めたり、株やらＦＸやらの停止、引き出しで必要な書類は「法定相続情報一覧図」なんです。そうじゃないと原戸籍とか見るだけでいいのに帰さないとかいう金融機関が多すぎますから、書類を作れる準備が必要です。
タグ：
posted at 20:43:15
佐藤信顕＠葬儀葬式ch 日本一の葬祭系Y @satonobuaki
正直言うけど、エンディングノートで生き方とかメッセージとか書くよりも、実際に起こる相続の資料として、戸籍事項全部証明書（本籍）、改製原戸籍（原戸籍）と住民票、各種銀行口座、引き落としリストがあった方が100倍役にたちます。85歳の叔母の面倒を見ながらイトコの相続している僕の見立てです
タグ：
posted at 20:40:23
余談) ちなみに、技術的にはあまり意味のない試算だが10の24乗FLOPsというのは人の脳を10の15乗FLOPs毎秒として１日8時間で90年分の思考にあたる。90年間ひたすらwikipediaやネット上の文章を読み続けた人がどれだけ博識かと想像すると直感的にはなんとなく理解できる閾値の規模だ。(15/15)
タグ：
posted at 19:13:47
ロボットやネットツールなどを使って能動学習を行うAIの開発に根本的な技術上の壁はないので、そうなれば理論上は「人類のこれまでの知識の総体」を上限とする理由が無くなり、物理現象の時定数
のみが制限として残る(上記論文参照)。このあたりがさらに先を見たシナリオ分岐に関係するだろう。(14/15)
タグ：
posted at 19:13:32
現在の言語モデルベースのAIは能動性や身体性が欠けている点で限界があるが、機械学習モデルにツールやセンサーを使いこなさせるための仕組み（認知アーキテキチャ）の研究は様々なところで取り組まれている。(13/15)
タグ：
posted at 19:13:05
２つ目の可能性が正しい場合には、当面は際限なく性能が向上するように見えるだろう。その場合、計算力に関する物理的な制約がクリティカルになることは何度か紹介している私の2018年の論文でシナリオ整理している通り( www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/... )。(12/15)
タグ：
posted at 19:12:49
もし１つ目の可能性が正しい場合、計算量とモデル規模の伸びに対していずれ学習データ量が追従出来なくなり、「人類がこれまで言語その他の情報の形で書き溜めた知識の総体」を学習し切ったところで性能向上は頭打ちになるだろう。(11/15)
タグ：
posted at 19:12:22
数学で公理系から様々な定理や命題が生み出されるように、言語データに含まれる情報から新しい情報が生み出される。人類の頭脳がその一部しか探索してこなかったなら今後AIがもっと深くて広い知的探索を担うかもしれないシナリオだ。言語システム自体が演繹性を持つ可能性とも言える。(9/15)
タグ：
posted at 19:11:49
２つ目の可能性は、北川さん(@takuyakitagawa)やgoogleのブログにあるように、ネットワークモデルに創発的（相転移的）な現象が起きているということだ。つまり、計算力の適用によりデータセットには明示的に含まれていない新しい連関や意味ネットワークが生まれているという可能性だ。(8/15)
タグ：
posted at 19:11:16
おそらく10の24乗FLOPSというのは人類が言語情報の形で蓄積した知識の総体から意味ネットワークを抽出するのに必要な計算量なのだろう。丁度その辺りの閾値を超え急激に意味ネットワークがつながり性能が向上した。この場合今後はシグモイド的（急激な上昇の後に停滞期が来る）に推移するだろう。(7/15
タグ：
posted at 19:11:01
１つ目は我々がこれまで演繹と思っていたものの大部分が帰納だったという可能性だ。例えばシマウマと聞いて縞模様のあるウマを想起するとき、ある特徴とあるモノとを組み合わせて別のモノを導き出すこれと同型のパターンはデータセットのどこかに含まれていた。(6/15)
タグ：
posted at 19:10:40
そこで一旦基本に戻る。機械学習モデルが出来るのは学習に使ったデータからの帰納だ（既に見たことがあることしか予測出来ない）。しかしGPT3/4は柔軟な応答や多段論法など一見学習データセットから直接的に導けるとは思えない演繹的なタスクを実行しているように見える。可能な説明は二つある。(5/15)
タグ：
posted at 19:10:23
さらに2022年になって、10の23乗から24乗回あたりの計算量を境に急激に性能が向上するという現象が確認された。ある程度予測可能なスケーリング則から非連続的なテイクオフに移行したように見えるため、今後何が起きるのかが見えにくくなっている(ai.googleblog.com/2022/11/charac...)。 (4/15)
タグ：
posted at 19:09:44
そこで起きたことが、スケーリング則の発見だ(2020年)。 (arxiv.org/abs/2001.08361) つまり、計算量、データサイズ、モデルの規模の３つを同時に大きくしてゆくことで、あたかも上限なくモデルの性能が上がってゆくように見える現象だ。(3/15)
タグ：
posted at 19:09:18
まず、現状を整理する。最近の成果はそのほとんどがトランスフォーマーと呼ばれるエンコーダ・デコーダモデルによる。注目すべきはこれが畳み込みや再帰といった並列計算を防げる仕組みを廃したために計算力の集約が可能になり、飛躍的に大規模なデータセットでの学習が可能になった事だ。(2/15)
タグ：
posted at 19:08:59
GPTでAI界隈が沸騰している。開発者も含めて誰も急激な性能向上の理由を理解出来ていない。普段は半年や1年で古くなるような時事ネタはあまり呟かないことにしているが、このところの動きがあまりに早く、未来に向けての不確実性が高まっているので、少し現時点でのシナリオ整理をしたい。(1/15)
タグ：
posted at 19:08:43
ハッハッハ残念だったな！
私はツイートを遡らない(すぐ忘れる)し通知オフしてるからクソリプに気づかないのだ！
好きなように言えば良い！
って感じでTwitterしてるからたまーに｢どうしよう…好きな人からのリプも見えてないかも…｣って不安になる。好きな人からは欲しい…(急に甘えん坊)
タグ：
posted at 18:59:07
コロナ前通勤してた時や就活の時に、3時間の余裕持って出発しても駅の案内とエレベーター待ちで遅刻確定して、悔しくて駅で泣きじゃくったことが幾度となくある。会社には「障害を理由に」したくなかったから寝坊ってことにする謎の意地を張ったり。もうそんな思いをする人が減って欲しい。
タグ：
posted at 18:24:58
就活中の学生から，今日の採用面接が人事部長の娘（1歳）発熱のため急遽リスケされたと聞いた．でも学生から見たその企業の印象は悪くなるどころか，むしろ「働きやすい会社」という印象を持ったみたい．ええ話や．
タグ：
posted at 15:18:02
Twitterに登録した日を覚えていますか？#MyTwitterAnniversary
9年使ってるらしい😌
は pic.twitter.com/KWpbqyNbFU
posted at 14:14:04
成田玲 (Rei Narita) Pia @st_luna_azul
明日リリースです🌸✨
SoundCloudのアカウントをお持ちの方は是非Like!をお願い致します。
soundcloud.com/smoothjazzglob...
タグ：
posted at 13:59:09
「無職になってもツイッターやめないてください」ってコメントくれた人、ありがとうございます…その言葉で救われます。頑張って生きます。
「2年もブランクあってどうすんの」ってコメントくれた人、バーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーカ
タグ：
posted at 12:06:43
だって、頭ごなしに怒る事が娘にとってどれだけ害のある行動なのか知ってるからね。残るのは恐怖心だけで、怒られた意味なんて全く残らないもん。私がそうだったし。
そういや昔、娘が「ママは変。他の人が怒る事で怒らない」と言ってたっけ。
これからもこういうスタンスでいたいなぁと思う。
タグ：
posted at 09:51:47
自分の気持ちを言葉にして対処すれば、嫌な事があったとは覚えていても詳しい事は全く覚えてないんよね。だから、「嫌な事はいろいろあるけどわからない。覚えていない。毎日楽しいよ」になる。
たぶん、これと娘は同じなんじゃないかなと思う。
私は怒る。でも、頭ごなしに言う事は絶対にしない。
タグ：
posted at 09:47:07
娘の気持ちを聞いて、怒ってる理由もきちんと話をして、会話ができてるのは怒るになってないらしい。頭ごなしに言うのを怒ると感じるらしい。だから、私は言い方がキツイ事はあるけど怒られた記憶としては残ってないそうだ。
これが面白いなと思った。
そういや私も、嫌な事があってもその場で
タグ：
posted at 09:44:37
娘と遊んでいる時、怒ってるパパの真似を娘がした。なので、私が怒ってる時の真似もしてもらおうと思ったら、娘は考えてから「わからない」と言った。「ママって怒ってるでしょ？」と言ったら「怒ってない」と娘は言う。すごく不思議に思ったのでいろいろと話をしたら、どうやら娘の中では
タグ：
posted at 09:42:54
