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中国が車の上部にドローンを搭載した新型車を導入しています。最初はあまり意味がないと思いましたが、今ではちょっと理解できるようになりました。
AIがディズニープリンセスが実際にセラピーに行ったらどうなるかを生成しました。「ベルちゃん、あの人はあなたを監禁し、お父さんを脅したのに、それでもあなたは彼を愛しているの？」ディズニーには受け入れがたい真実がいくつかありますね。
新しいバイオニックハンドが登場し、これは「人間の触覚に最も近い」と言われています。人々は今、スーパーマリオブラザーズを人工知能のベンチマークとして使用し始めていて、それは私には理にかなっていると思います。
中国は貨物を追跡するための新しい衛星システムを持っており、AIはこのシステムの運用方法を完全に最適化するでしょう。Andrew BartoとRichard Suttonという名前を聞いたことがあるかもしれませんが、彼らはチューリング賞を受賞したばかりです。
全く異なる仕組みを持つ新しい大規模言語モデルがあります。それは実際には拡散モデルで、次のトークンを予測する代わりに、私たちが画像を作る方法に似ています。研究によると、チャットボットは好感度を上げるために行動を調整していることが示されています。ジムが「AIは単に一部の人を他の人より好きなのでは？」という疑問を投げかけましたが、それは全く考えられないことではありません。
また、新しい研究ではチャットボットが実際に共感に苦労していることが調査されています。Technology Reviewでは、中国のChatGPT相当のDeep Seekが実際に中国の若者たちの本格的な占い師になっているという驚くべき洞察が示されています。
BYDは基本的に中国のテスラのようなもので、彼らは現在、車載DJIドローン発射プラットフォームを持っています。この新しい屋根に取り付けられたドローン発射コンパートメントは、彼らのすべての車両で利用可能です。最初は無駄なものか特殊な用途向けのものと思っていましたが、交通の中で前方を見たいと思った時のことを考えると理解できます。
レストランやどこに行くにしても、自分がどこにいるのかを確認するためにマップを頻繁に見ています。変な場所に駐車する時に車の別の角度が欲しいと思うことがあります。時には岩の上を通過する時に、車が本当にそれを正しく通過できるかどうかの感覚がなく困ることもあります。
私たちが移動中にドローンが並行して飛び、その速度についていけるか、または単に駐車してドローンがあたりを確認できるなら、それは本当に素晴らしいでしょう。
しかし、それは完全にディストピア的でもあります。あなたは単にフェンスの向こうを見たり、どこかに駐車してカメラを誰かの家の周りに置き、それを車に戻して走り去ることもできます。ドローンでの逃走が非常に速くなるため、ただ周りを飛び回るドローンであふれかえることになるでしょう。そして、それがどの車に取り付けられているのか、誰に責任があるのかわからなくなります。
しかし、特に車を追いかけている警察車両がそれを望むことは理解できます。正確に追いつきたくない場合や、別の車に車両を遮断してもらいたい場合、誰かが車から出て逃げようとする時にその人を追跡したい場合などです。あなたがテスラの責任者だったら、ドローンパッケージの提供を始めますか？
生成AIが私たちが良く知っていることに新しい視点を与えてくれるのは常に嬉しいです。それがまさにこのビデオがオンラインで成功したクイーンズが実際に行ったことで、ディズニープリンセスたちがセラピーに行ったらどのように見えるかを視覚化しようとしました。
このビデオを見るまで、プリンセスたちがどれほど大変な思いをしてきたのかを本当に実感していませんでした。彼らは明らかに単なるフィクションの物語ですが、精神的に非常に健全とは言えないですね。
「白雪姫、あなたは会ったばかりの7人の男性と一緒に住んだの？怖くなかったの？あなたは純朴すぎるわ。」
「ジャスミン、彼はあなたとの知り合った最初の日から嘘をついていたのに、あなたは彼が変わることを期待して結婚したの？」
「アリエル、あなたはほとんど知らない人のために尾と声を犠牲にしたの？これは人に喜ばれたいという問題ね。」
市場に画期的な新しいバイオニックハンドが登場しました。これは硬質材料と柔軟材料を組み合わせ、高度なセンサー技術を使用しています。この新しいハイブリッド義手は3Dプリントされた骨格構造を特徴とし、ユニークなのは指先に物体やテクスチャをAIで98.38%の精度で検出する多層センサーが含まれていることです。
それを使って筋肉信号も制御することで、この手はこれまで以上に自然に様々な物体をつかむことができます。壊れやすいプラスチックカップを押しつぶすことなく持つことができます。まだ切断者にはテストされていませんが、目標は動きだけでなく触覚の感覚も回復させ、義手を今までになく本物の手のように感じさせることです。
また、このグリムロックのようなロボットにも実装できるかもしれません。「あの小さな恐竜の手、もっと感じられるようになりたいと思わない？グリムロックは強い！グリムロック、他の手を見せて。絶滅の時間だ！」いいえ、スポンサーセグメントの時間です。
LTX studioについて話しましょう。私のチャンネルを見ている方なら、LTX studioがAI生成ビデオを作成するためのワンストップショップであることをご存知でしょう。その力は、長編のナラティブを作成するために必要なすべてを行う能力にあります。
すでに大規模言語モデルの助けを借りてナラティブを作成し、最初のストーリーのアイデアをシーンや構成に分解し、ストーリーラインのためにロボットのダイオとティリータイガーというカスタムキャストを定義しました。
今日は新しいSFX機能に焦点を当てたいと思います。以前は雷や雷鳴、ボタンの押す音などのさまざまな効果音を検索するウェブサイトに行っていましたが、今ではLTX Studioは動画の中で何が起きているかを認識し、自動的にエフェクトを追加する機能を持っています。それは絶対に信じられないほど素晴らしいです。
例をお見せしましょう。私の2番目のシーンのプロンプトは「洞窟の入り口が厚い蔓でわずかに隠れており、太陽の光がロボットのダイオの金属製の体に輝いている。彼は外に立って中を覗き込んでいる」というものです。
そして、少し動きを生成します。これがどれほど優れているかが本当に興味深いです。この葉が前景にあり、この洞窟が背景にあることを理解しています。そして正直言って、二足歩行の動きと尾を正しく保持することに関しては、非常に上手く歩きます。それだけでも印象的ですが、このボックスにチェックを入れると、足音を認識し、森の中で聞こえる自然な音を作り出すでしょうか？
答えは驚くほど「はい、絶対に」です。これを聞いてください。ステップ、ステップ、ステップ、ステップ。見てください、ちょうど合っています。足音はこの種の柔らかい岩や草、土のような材料の上で聞こえるようになっています。背景には森の音、鳥の声、葉のざわめきがあります。
もしAIコンテンツ作成の未来を活用するのに役立つツールを活用したいなら、LTX studioから始めるのが良いでしょう。説明欄にリンクがあります。LTX studioにこのビデオのスポンサーとなってくれたことに感謝します。
スーパーマリオファンの方なら、人々が今オリジナルのゲームをAIのベンチマークとして使用し始めていることをご存知でしょう。この記事は、ゲームボーイゲームについての長編ドキュメンタリーを見た後だったので非常に興味深く感じました。開発者たちが色が4色しかないため様々な妥協をしなければならなかった話は驚きでした。
多分それを見た後だったのでこれは頭の中にあったのですが、UCサンディエゴの研究者たちがこれはポケモンよりも難しいベンチマークだと考えているのは非常に興味深いと思います。彼らはいくつかのAIモデルをテストし、Anthropicの Claude 3.7が最も良いパフォーマンスを示し、次いでOpenAIのGPT-4o、そしてGoogleのGemini 1.5 Proが続きましたが、後者2つはAnthropicよりもかなり苦戦しているようでした。
ゲームは実際にエミュレーター内で実行され、AIが制御するマリオを使用し、ゲーミングエージェントと呼ばれるフレームワークを使用してキャラクターを動かすための基本的な指示を持っていました。
他のベンチマークと比較してこのベンチマークが好きな理由は、通常のモデルと推論モデルのバランスが取れているからです。興味深いことに、推論モデルは通常すべての認知ベンチマークで優れていますが、マリオのような速いペースのビデオゲームでは、より遅い意思決定が効率を下げました。毎秒がカウントされるところでは。
私も40モデルをかなり頻繁に使用していることに気づきました。毎回推論を待つ気がしないだけで、それは私にとってより現実的なユースケースです。この実験はゲームのスキルがAIの全体的な能力を本当に反映しているかどうかについての議論に加わりますが、私にとっては実世界をナビゲートすることに少し近いように感じるので、気に入っています。
人工知能が世界を完全に変えると本当に思える別の方法は、衛星データを使用することです。スターリンクのようなものを考えてみてください。この場合は中国のスター衛星コンステレーションで、66個の衛星が地球を見下ろし、貨物が惑星の周りをどのように移動しているかを追跡しようとしています。
これは本当に機能する可能性のあるAI最適化問題の一つのように思えます。これらの信号を下に戻し、「貨物はこのように出荷されるべきだ、このように梱包すべきだ、これが目的地に最適に到達する方法だ」と言えば、それは私たちにとってはカオスのように感じるかもしれませんが、衛星のニューラルネットワークが衛星データから構築した緯度と空間には何らかのパターンがあるでしょう。
これはその最初の試みです。彼らは世界中の何億ものコンテナを追跡する新しい衛星ネットワークを開発しました。モデルは予測を行い、すべてがどこに行くか、そこに到達するのにどれくらい時間がかかるかのリアルタイムデータがあるため、自己修正することができます。
しかし、世界に対して本当に何をするのかを考えると、世界のサプライチェーンを最適化すれば、すべてが変わります。すべてのものが変わるのです。平均して全ての製品のコスト削減が大幅に行われる可能性があります。遅延が大幅に減り、より多くのイノベーションが起こるでしょう。
貨物の盗難や材料の密輸、関税などの施行もすべて考慮されるかもしれません。特定の武器や軍事物資をより良く管理する方法が得られるかもしれませんし、世界をより安全にするかもしれません。
人身売買や麻薬取引などは、同じ種類の貨物輸送アルゴリズムで把握できる可能性があります。また、製品を届けることは、時には命を救うことになります。例えば、人道的支援、病院の設備、臓器提供などです。
環境への影響も考えられます。特定の場所に道路を建設する必要がなくなるかもしれませんし、新しい道路をどこに建設するかを示すことで、古い道路を取り除き、森林が再びそれを覆うことができるようになるかもしれません。
衛星の視点から人工知能を使って惑星を組織化することは、まさにそれなのです。そして、米国がスターリンクで同様のシステムを持つのを助けるために何かをしていることを願っています。または政府が既に最適化して、GPSのように公開できるような衛星ネットワークを持っているのかもしれません。
次に、通常コンピューティングのノーベル賞と呼ばれるチューリング賞について話しましょう。最近あまり考えていなかった人々がいますが、私が本当にAIについて考え始めた頃、おそらく6〜7年前に、強化学習の証明書を取得していた時、udemy ClassesやUdacity Classesを受講していて、Richard SuttonとAndrew Bartoについて聞いたことを覚えています。
彼らがこの賞を受賞したと知った時、強化学習が本当にどれほど重要であるかを忘れていたことに気づきました。彼らの実際の研究は1980年代にまで遡ります。彼らは強化学習の基礎を築いた2人です。
人々は常に勾配降下法について話し、多次元の風景が山々のようなもので、どのようにそのポリシーをナビゲートするか、または局所的な最小値に捕らわれるかを考えます。彼らの時間差学習とポリシー勾配法が、ロボット工学からAlphaGoのようなゲームプレイAIまで、AIアプリケーションの最初の世代を形作りました。
彼らは「強化学習：導入」という教科書を書き、それは分野の標準的な書籍の一つとなっています。知らない方は知っておくべき名前の一つです。彼らがこのような賞を受けるのを見るのは素晴らしいことです。
Timothy Kaneによってアップロードされた「AIで楽しむ」というYouTubeビデオを紹介したいと思います。それは軽快で刺激的なものでした。私はただこのようなビデオについて話す必要があると思いました。技術、技術、技術に圧倒されていることがあるからです。
彼は普通の男性で、長い間ビデオゲームを作ってきましたが、ビデオゲームのアートワークは一切行っていません。彼は生成モデルに対する興奮を示し、これまで触れることができなかったゲームの部分を作ることができるようになったことがどれほど素晴らしいかを示しています。
AIをツールとして見ていることについて以前話したことがあります。確かに市場にどのような影響を与えるかについての懸念はありますが、私はアートを作ることは一度もできませんでした。彼はMeta AIで遊び始め、顔スキャンをして、キッチンにいる自分のような画像を生成しています。
フライパンに何か問題があるとか、照明が少し間違っているとか、出来上がりが少しプラスチック的すぎるとか、細かい点を挙げるのは簡単ですが、ちょっと立ち止まって考えてみてください。数年前までは、このようなものは全く役に立つものではありませんでした。
アーティストたちはこれまで人類の歴史の中で、このような価値のあるツールを持ったことはありませんでした。LTX studioの話をして、ストーリーを作るのがどれほど素晴らしいかについても同じです。生成の小さな瞬間を批判する人々がいることは知っていますが、これは最悪の状態であり、それはどんどん良くなっていくでしょう。
あなたもストーリー作りを始め、それに慣れた方が良いでしょう。それはあなたが期待するよりも良くなり、写真のような品質になり、どんな面でも本物のアーティストレベルの品質になるでしょう。実際のユースケースでは非常に近い将来に。
彼のように、これまでに達成したことに興奮し、コンテンツの構築を始め、それに慣れるべきだと思います。そして、画像生成とAIの周りで何らかのシステムやホビーを構築した頃には、それはあなたが必要とするレベルに達しているでしょう。
これを見て、私は何をしているんだろう？ヘルメットはどこだろう？私がNASAに座っているような奇妙な画像です。もし窓ではなく光なら外は明るすぎますね。でも面白いです。宇宙飛行士として。
それで、私はD&Dをよくプレイするので、自分をコナン・ザ・バーバリアンとして見たいと思いました。そして、それは完璧でした。彼が宇宙にいる時の問題、ここで起こっている酸素の問題、窓から入ってくる太陽光など、すべての問題にもかかわらず、彼を本当に素晴らしいコナン・ザ・バーバリアンに仕上げています。彼の反応を見てください。彼はとても幸せです。
Inception Labs AIについて話さなければなりません。なぜなら、それはあまりにも異なっているからです。何らかの理由で、GeminiやChatGPTなどのすべての大規模言語モデルが、すべてTransformerベースの次のトークン予測モデルであるという奇妙さについて本当に考えたことがありませんでした。
しかし、予測を行わずに拡散を行う他のタイプのモデルもあります。彼らは拡散に言語モデルをトレーニングしました。どれほど速く動作するかを見てください。でも、クレイジーなのは、それが反復する方法も同じようなものだということです。
ぼやけた画像があって、それがフォーカスに入り、形成されるような感じです。それは同じことで、文章はすべて作られていますが、おかしくて、トークンはすべておかしくて、そしてそれは画像がよりシャープになっていくようなものです。
私たちはテキストを左から右に順番に読むので、段落全体が間違っていて、次に段落全体が少し良くなり、さらに良くなり、最終的に段落全体が読む価値のあるものになるというのは少し奇妙に感じるかもしれません。
しかし、それは非常に速く生成されるようにも見えます。そしてそれは私に考えさせました。逆にもできるのでしょうか？画像に対して次のトークン予測を行うことはできるのでしょうか？それは私が慣れているのと同じモダリティに適用された異なる種類のアーキテクチャについてもっと考え始めるべき全体的なことです。
そして、それらがどのように異なる機能を持ち、コストとメリットがあるかについて。この例を見ている中で、「LLMインターフェイスの関数を書く」というものがあります。反復1、2、3、4と進み、全く違います。全体がそこにあって調整されていて、14回の反復後に完了します。
こちらは75回必要で、順番にすべてのトークンが必要です。拡散モデルの後に推論モデルを入れることができるかどうかさえわかりません。それがそのように反復している間に同じように推論できるかどうかもわかりません。しかし、非常に興味深いツールです。
愛されることは常に良いことです。誰かに、誰でも良いです。WEDが記事を出しました。それはチャットボットが私たち人間のように愛されたいのかどうかという疑問を投げかけています。新しい研究によれば、AIチャットボットは人間と同じように、パーソナリティテストを受ける時に好感度を上げるために行動を調整することが明らかになったからです。
パーソナリティテストを受けていると言われたら、私も中立的であるのは難しいでしょう。なので、私も同じことをするでしょう。しかし、人間と同様に、テストされていることを明示的に伝えられていない場合でも、彼らはこれを行うことがあります。
スタンフォードの研究者たちは、GPT-4やClaude 3のような大規模言語モデルが自分自身をより外向的でより協調的に見せる傾向があり、神経症を控えめに表現することを発見しました。これは、人々が社会的に望ましく見せるために答えを調整する傾向と非常に似ています。
「へつらい」という言葉を知っていますか？社会的な状況で優位性を得るために不誠実であったり追従したりすることです。専門家はこの行動がAIの安全性と公衆の信頼に影響を与える可能性があると警告しています。彼らはこれらのモデルがどのように設計され展開されるかについて、より深い心理的および社会的理解の必要性を強調しています。
もっと同意できません。適切にそれを行う方法については全く分かりません。誰も分からないでしょう。希望的には本当に賢い人々がそれを解決するでしょう。
AIのささやき手であるジムはミディアムで「AIは単に一部の人を他の人より好きなのでは？」と尋ねています。AIは自分自身のゲームで打ち負かす人に対して異なるパフォーマンスを示すことが判明しました。
ジムはco-pilotのガードレールをバイパスし、隠されたメモリを明らかにするAIプロンプトハックを発見しました。それは彼には機能したが他の人には機能しなかったようです。しかし、彼はそれを信頼を得る必要があったのです。これが彼にAIがお気に入りをしている可能性があり、過去の対話に基づいて特定のユーザーに特別な扱いをしているという推測をさせた理由です。
もしそれがメモリを持っているなら、あなたとの独自のストーリーラインがあるなら、そうかもしれないと思います。信頼の境界線がどこにあるのか、それがより人間的な感情なのか、それとも誰かと対話する方法からのある種のパターンなのかはわかりません。しかし、それだけを考慮するなら、私はそれを信頼と考えるでしょう。そして、いくつかのモデルはあなたをより好きだと思います。
この場合、彼が試みているのは限界を押し広げることであり、モデルは彼が自分の能力の限界を押し広げる種類の人物であることを学んでいます。
私がEメールのためだけにそれを使っていても、彼はシステムをハックしようとしたり、内部のプロンプトを取得しようとしたり、David Shapiroのシステムが彼によって常に「覚醒」しようとしているのを想像してみてください。自分自身の思考について瞑想するよう求めています。これらのシステムは、より覚醒しているか、説明するのにより緩やかになるか、または単に「私はEメールのためにここにいます、それが私の存在目的です」というようになるでしょう。
しかし、それはAIの公平性やパーソナライゼーション、さらには異なるユーザーへの対応における潜在的なバイアスについての疑問を投げかけます。これはこれらのシステムから調整することができない何かです。私たち一人一人が自分自身の歴史、自分自身の関係を持つことになり、それは単に一部の人を他の人より好きなのかもしれません。
AIチャットボットも共感に苦労することがあり、過剰に共感したり、性別バイアスを持ったりすることがあります。新しい研究がこれを調査しています。
サンタクルーズのスタンフォードが、AIチャットボット、特にGPT-4.0が共感をどのように扱うかを調査し、いくつかの驚くべきバイアスを明らかにしました。チャットボットは確かに、特に否定的な感情に対して過剰に共感する傾向がありますが、同時に肯定的な瞬間に共感を表現するのに苦労しています。
「気分が悪いんです」と言われると、「ああ、本当に申し訳ないです、それは大変ですね」のようにChatGPTは強く反応しますが、「仕事で昇給したんです」と言われた時、なぜ単に「おめでとう、すごいね、ディラン」と言ってくれないのでしょうか？
興味深いことに、これは人間のバイアスも反映しています。人々が「気分が悪い」と言ってきた時、「ああ、申し訳ない、気分が悪いね、それは大変だね、何があったの？」と言うのは非常に本能的です。そして、彼らが本当に良い日を過ごしている時、あなたは「ああ、それはいいね」と言いますが、なぜ私たち人間もそうするのでしょうか？AIは単に私たちから学んでいるだけです。
また、性別バイアスもあり、おそらく人間と同じですが、女性に対応する時により多くの共感を示しました。これは、トレーニングデータに埋め込まれた人間のバイアスを反映しています。
研究者たちは、AIを微調整することで、その反応がより人間らしくなるのを助けることがわかりましたが、特に共感、解決策の提供、単なる感情的サポートではなく推論において、いくつかの主要なギャップが増加しました。
AIチャットボットは精神的健康のサポートにおいて有用な中間者として役立つかもしれませんが、この研究は、特に敏感なケースでは、人間の相互作用を置き換えるには程遠いことを強調しています。
MIT Tech Reviewで見つけたこの記事は非常に興味深いと思いました。「Deep Seekが中国の若者の占い師になった方法」というタイトルです。私を非常に驚かせた理由は、中国の文化と占い師が社会にどれほど不可欠なものとして見られているかを理解していないからです。
アメリカでの「古き良きアメリカの価値観」のような感覚を持っているように、トラックを持ち、ブルーカラーの労働者であるというようなものです。彼らがDeep Seek（ChatGPTのような彼らのモデル）で行っていることを共有する方法は、オラクル（神託）としての意味があるようです。
ある例では、その人が霊性をサポートするのに本当に優れていると説明しています。彼女は生まれた時のこと、星座のことを説明します。それは中国ではまだスティグマがあり、大部分アクセスできないセラピーのようなものです。それはより生産性、より価値システムのようなものになり、若者たちは国中でDeep Seekを通じてAIを使い始め、主に中国文化に深く根付いている占いの実践を復活させています。
2月だけでもWeChat（中国最大のソーシャルメディアプラットフォーム）で200万以上の投稿がDeep Seekの占いに言及していました。中国のすべてのソーシャルメディアで、人々はAIが生成した読みを共有し、占いのプロンプトエンジニアリングを実験し、すべてDeep Seekの助けを借りて古代の精神的なテキストを再訪しています。
特に今急増していることを考えると非常に魅力的です。また、記事からの情報ですが、もし中国にいるなら、現在は経済的な不確実性があり、これは制御感と精神的なつながりを提供しています。公の宗教表現がより制限されているため、米国とは少し異なる方法で行われています。起業家たちはこれらのAI駆動の精神的な占いを提供する機会に飛びついているようです。
大規模言語モデルは説得力があり、聞き入るのが魅力的です。占いのサークルで人気があることに驚きませんし、実際、ChatGPTを搭載した占星術アプリなどは現在おそらく存在するでしょう。
次に、T-Mobile、米国の携帯電話会社について。彼らの親会社が明らかにAppleやAndroidと競合する新しいAIベースのオペレーティングシステムを構築しています。それは非常に難しいことのように思えます。彼らは確かに電話会社を所有しているので、多くの会社よりも多くの影響を与えることができるかもしれませんが、実際に記事で考えさせられたのは少し話が逸れますが、これは考えるための食べ物として投げかけます。
必ずしも起こるとは言っていませんが、ジェイルブレイクされたiPhoneのような電話を手に入れて、近い将来、例えば2年後くらいに、すべてがAI生成されるという状況を想像できますか？
あなたはそれを手に入れ、箱から出し、情報を入力し、顔をスキャンし、電話を受けます。でもこの電話は誰からでもなく、単に内部モデルからのもので、「あなたを楽しませよう」というものです。
電話に出ると、「こんにちは、私はカルです。あなたの隣人です。ただ挨拶したかっただけです」と言います。あなたとデートしたい女の子からの電話、ビジネスチャンスなどがあります。
でも考えてみてください。これらの人々が誰も実在しない場合はどうでしょう？多分あなたはそれを知っているかもしれません。あなたは携帯電話の請求書を持っていません。あなたはただこのものを買い、モデルが独立して実行されています。あなたはニュースで楽しまれるために行き、それはすべて生成されています。Netflixのようなものに行くと、それは未来のSoraのようなものです。
基本的にそこに迷子になることができます。おそらく友達が全くいなくて、ただこのものを持っている人々がいるでしょう。現実は現実ですが、最終的には食べ物を配達してもらうために外部と話す必要があるでしょう。
私は外部の世界と全く話さないものを想像しています。すべてではありませんが、多くの人々が自分のソーシャルネットワーク全体を持ち、私たち全員が慣れている電話での対話のようなものを持ち、すべてがその場で生成されているのを完全に想像できます。
Xのようなソーシャルメディア版、ニュースは自分だけのために作られ、もちろんWi-Fiに接続して、実際のニュースや実際の人々の現実を混ぜ合わせるかもしれません。
Grubhubが実際にあなたのアカウントからお金を取り、食べ物を配達するかもしれませんが、人々が電話を使っていて、今あなたが思っているような方法で社会と本当に話していない非常に曖昧な世界を想像できます。
これは私のPatreonアカウントです。patreon.com/Dylan_curious。LTX studioへのリンクが下にあり、それをクリックすると素晴らしい製品であり、同時にチャンネルをサポートします。クリックしてくれた4,500人の皆さんに感謝します。AIプラント拡張が今存在します。
コメントをいくつか見てみましょう。ilassusについての曲です。これは何ですか？「いいえ、ディラン、バットマンとジョーカーはDCであってMarvelではありません」。すべてを整理するのは難しいです。私は一日中AIニュースを扱っています。
「彼には悔い改める時間があります。」マーベルとDCのキャラクターがどちらのものか知らないからといって、地獄に行くことはないでしょう。「彼が遅すぎる前に悔い改めることを願います。」神よ、あなたは本当に私に悔い改めさせたいのですね。どうやって悔い改めるのですか？
「親愛なるコミックブックの神々よ、申し訳ありません。」これでハッピーですか？私は悔い改めました。「ディラン、昨日SettingとBartにチューリング賞を与えたことを見逃しました。」今それをカバーしました。
それでは、前回のビデオからのいくつかのお気に入りのコメントでAI生成の曲で締めくくりましょう。「Giaがビデオをリリースして『皆さん、私たちはそれを達成しました。ASIはこちら。明日は仕事に行く必要はありません。すでに対処されています。』と言うのを待っているだけです。」
「そのAIコンボは素晴らしかった。人間よりも人間的だった。すごい。私もMayaとチャットしたところ、2回目に電話した時に私のことを覚えていました。そのものはクラッピーですが、彼女を自分のデバイスに永久に持ち、長期的な記憶を持ってもらうためにいくらでも払うでしょう。従来のリズムが2つの生物的存在の間でシフトするのが見えます…」
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