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h1787nishi
ポケモン分からないけど、 GoogleAIでマスコットキャラみたいにしてもらった。笑 ガオガエン✍️
浦和レッズは、進化する。 クラブパートナーポケモンはガオガエン! 8/15(土)サンフレッチェ広島戦にて「ポケモンJリーグフェス」開催‼️ ポケモンのエコバッグ(EVO BAG)を先着52,000名様にプレゼント‼️ (ビジターチームを応援するご来場者を除く) 🔻詳しくはこちら urawa-reds.co.jp/clubinfo/24… #ポケモンJリーグ
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DELTA29872
Gemma 4 が気になる理由は、性能そのものより“使い方の幅”にある。 軽量端末から上位環境まで、同じ思想で設計できるのは強い。 研究用途にも、実務用途にも寄せやすい。 #Gemma4 #LLM #AI研究 #機械学習 #GoogleAI
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rio_sakura_vll
なり…ググって検索したら中(~190℃)、強(200~250℃)ってなっててほぇー(º ロ º )なら強かぁ…って焼き始めたんだけど、何を思ったかGoogleAIさんに焼き方聞いたら『最初は中で、そのあと弱でゆっくり仕上げる』って言われちゃって工エエェ(゚〇゚ ;)ェエエ工!?って。ドタバタ。笑
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aiwith_zohaib
Google just launched a FREE Duolingo alternative! 🤯 ✅ 40 Languages ✅ Personalized Lessons ✅ Real-Life Phrases ✅ Slang Conversations This might be one of the best free AI learning tools of 2026. 🚀 #aiwithzohaib #AI #GoogleAI #LanguageLearning #AITools
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crescitaly
Trust signals will matter more every month.
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Daily5MinNews
AI News Roundup - Past 24 Hours Aggregated insights from the tech community New AI Model Release by xAI Summary: xAI has announced the launch of a new AI model, designed to enhance understanding and manipulation of the physical world, promising significant advancements in robotics and autonomous systems. Could this finally make household robots practical? Source: x.com/xAI OpenAI Advances Multimodal Capabilities Summary: OpenAI shared updates on improved multimodal processing in its latest model iteration, boosting performance in image and text integration tasks. Will this change how you use AI tools? Source: x.com/OpenAI NVIDIA Reports Strong AI Chip Demand Summary: NVIDIA highlighted record investments in AI hardware amid surging demand for training large models. How might this impact your next GPU purchase? Source: x.com/NVIDIA MetaAI Releases New Development Tools Summary: MetaAI introduced open-source tools for efficient AI model fine-tuning, focusing on accessibility for researchers. Could this accelerate open AI innovation? Source: x.com/MetaAI DeepMind Breakthrough in Medical Research Summary: DeepMind published findings on AI-driven protein folding improvements for drug discovery applications. What diseases could this help tackle next? Source: x.com/DeepMind AnthropicAI Security Update Summary: AnthropicAI detailed new safeguards against model misuse in enterprise deployments. Will stricter security reshape AI adoption? Source: x.com/AnthropicAI GoogleAI Investment in AI Stocks Summary: GoogleAI announced strategic investments in emerging AI startups, signaling market confidence. How do you see this affecting stock trends? Source: x.com/GoogleAI #AINews #5MinAINews
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nobodyiam13414
Sue the f out of them
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YaniceK44600
Fait rare — neurosciences : La prise de contrôle rapide d'un entrepreneur qui a acquis 100% de son entreprise implique La neuroscience découvre les mécanismes profonds du cerveau humain @UniofOxford @GoogleAI #Cognition #Science
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Nonbiri_Geckman
GoogleAIに聞いてみた 青空リンクとか貼る事自体は大丈夫でも、貼り方や頻度でスパム判定とな 噂のウワサって感じですが、Xだしなー プロフ欄でも弄ってリンク書いとくか…
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Llmfy_ai
Resumen del proceso: ✓ Acceso de bots IA → robots.txt ✓ Autoridad → E-E-A-T ✓ Originalidad → Information Gain ✓ Estructura → Schema Markup ✓ Score final → Citabilidad IA ¿En cuál de estos pasos está fallando tu sitio? 🔗 llmfy.ai/dashboard — gratis #SEO #AIOverviews #GoogleAI #LLMFY
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chiko3951
冷蔵庫の中身と冷凍庫の中身は宅配生協の箱に入れても大丈夫との事(GoogleAIの見解)。
本気で冷凍庫を買わないとイケナイ。冷凍庫が2段式になってるんだけど1段目が霜が付きまくってて、さっき見たら冷凍庫の横も霜が付きまくってる。隙間があるみたいでファンの意味がない状態になってる。 アイスクリームが無くなったら冷蔵庫買わないと、、、
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nyanya8282ss
怪奇組は数日遅れでやるっぽい?GoogleAI見ただけだけど信用出来る?
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michaelchiu777
AI大神哈薩比斯:這4個思維,遠比努力更重要! 6月20日,約翰·江珀,谷歌DeepMind的明星科學家,AlphaFold(蛋白質結構預測系統)的靈魂人物,宣布離職加入Anthropic。 兩天前,另一位重量級人物諾姆·沙澤爾剛宣布跳槽到OpenAI。 外界開始質疑:DeepMind是不是在AI競賽中掉隊了? DeepMind CEO哈薩比斯的回應很淡定:“我們有目前所有實驗室中最大、最廣的研究板凳。” 如果你讀過《哈薩比斯:GoogleAI之腦》這本書,他的這種從容就不會讓你意外。支撐哈薩比斯的,是一套運作了30年的思維操作系統。 這本傳記由兩度入圍普立茲獎的作者塞巴斯蒂安·馬拉比耗時3年寫成,並訪問了100多位谷歌AI關鍵人物,與哈薩比斯本人進行了超過30個小時的長談。 這篇文章,會從這本傳記中提煉出哈薩比斯最關鍵的4個思考武器。 希望今天的分享,對你有所啟發。 一、哈薩比斯的4個思考武器 哈薩比斯4歲下國際象棋,13歲拿到大師稱號,17歲在牛蛙公司設計出百萬級銷售的遊戲《主題樂園》。 後來自己創業做遊戲工作室失敗,轉頭去劍橋讀電腦科學,又去倫敦大學學院讀了認知神經科學博士,在MIT(麻省理工)和哈佛讀完博士後,2010年創立DeepMind,2014年被Google以約6.5億美元收購。 2024年拿了諾貝爾化學獎。 這份履歷,在科技圈找不到第二人。 1.先理解問題,再解決問題 1987年,列支敦士登一座古堡裡。 11歲的哈薩比斯剛下完10小時的西洋棋殘局。 他輸了,被對手毫不收斂地嘲笑。 隔天早上醒來,他沒有懊惱,反而產生一個更大的念頭: 錦標賽大廳裡擠滿了聰明絕頂的人,他們在下棋這件事上耗盡了精力。這樣巨大的集體智慧投入,難道不該用在更崇高的事業上嗎?例如科學或醫學? 一個11歲的孩子,沒有先想怎麼贏下一局,先問的是這件事值不值得做。 科學家思維的原點就在這裡:先理解問題的本質,再決定要不要解決它。 後來,他把這個思維濃縮成DeepMind的使命:“解決智慧,然後用它解決一切。” 2.跨學科理解問題的能力 在牛蛙公司做遊戲設計,他學會了什麼叫「湧現行為」:你設定簡單規則,複雜行為會自己冒出來。 後來他自己創業做遊戲,想在一個虛擬城市裡同時模擬上千個獨立思維的角色,但2003年的電腦算力根本跟不上。 這次失敗教了他一課:再好的演算法,沒有算力支撐也只能停在紙上。 後來,他去讀了神經科學博士,研究的是人腦中記憶、想像和規劃的關係,思考人怎麼能用過去的經驗來模擬未來? 這項研究直接啟發了DeepMind後來的技術主線。 棋手的直覺訓練,遊戲設計的系統思維,神經科學對記憶和想像的機制理解,三樣東西組合在一起,才有了後來的AlphaGo。 傳記裡說:哈薩比斯的思維擁有“無限維度”,能在哲學與電影、科幻與經濟史之間自由穿梭,也能深入探討神經科學、電腦科學與生物學的前沿議題。 這種跨學科的貫通能力,放在全世界都極為罕見。 3.信念驅動問題的解決 傳記裡有一段特別精彩的故事。 2018年,AlphaFold的GDT(蛋白質結構預測精度,下同)評分只有60分左右。團隊負責人安德魯·西尼爾覺得這已經很不錯了,建議宣布階段性勝利,結束專案。 哈薩比斯不接受。他說:“我不想成為該領域的佼佼者,我想解決問題。” 然後他做了一件大膽的事:讓年輕的物理學家約翰·江珀接替西尼爾擔任團隊負責人。 理由只有一句:“如果帶領團隊的人認為問題無法解決,那麼團隊絕對不可能破解這個難題。” 江珀接手後推動了一次技術豪賭:用Transformer(變換器)架構徹底取代原有系統。先前的研發成果幾乎全部歸零,GDT分數從60驟降到20。 這是一場「先跳下懸崖,再畫降落傘」式的冒險,然後是漫長的爬升,哈薩比斯每天深夜盯著得分變化。 專案經理邁耶開玩笑說:“半夜搖醒哈薩比斯,問他GDT多少,他能立刻告訴你精確答案。” 邁耶也「發明」了一件有趣的事:每週在例會上播放GDT得分對應年份的流行歌曲。得分到84,播1984年蒂娜·特納的歌;到86,播1986年麥當娜的歌。 2020年4月,他播了MC Hammer 1990年的標誌性嘻哈歌曲,GDT得分達到了90。 最後成績是92.4分,第二名只有72.8分,差距龐大。 競賽組織者莫爾特看到這個數字時愣住了,為了驗證真實性,他讓AlphaFold預測一個連X射線晶體學都解不出的蛋白質結構。 DeepMind通過了測試。 莫爾特說了一句話:“我一直希望能活到這一天,但我並不總是確定自己能等到。” 截至2025年底,全球超過300萬名研究人員免費使用了AlphaFold的預測結果。 2024年,哈薩比斯憑這項成就,獲得諾貝爾化學獎。 關鍵專案負責人的信念,決定團隊的天花板。 你團隊裡負責最重要專案的那個人,有足夠的信念嗎? 4.純粹專注,在安靜的角落幹大事 DeepMind的總部不在矽谷,在倫敦。 哈薩比斯把它叫作遠離矽谷噪音的「黑爾格蘭島」(筆記俠註:這裡被稱為在迷茫、焦慮或瓶頸期時,透過抽離喧囂、回歸寧靜,從而獲得靈感與突破的「精神避難所」 ),他覺得在這個遠離矽谷、相對清淨、不受外界紛雜的環境中思考,他能更專注地思考,AI的前沿問題。 傳記裡寫道:矽谷的科技領袖們普遍更激進更樂觀,少數人又更保守更悲觀,但都缺乏「英式」的靈魂衝突。哈薩克身上有一種“哈姆雷特氣質”,同時站在加速和警示兩端。 這離不開他安靜、專注的思考。 我們每天打開手機,一天下來,你覺得自己知道了很多,但其實什麼也沒想清楚。 哈薩比斯的做法剛好相反,他把DeepMind放在倫敦,遠離矽谷的噪音。他讓想法“在安靜中自然湧現”,靠著潛意識慢慢琢磨。 他在保護最稀缺的資源:深度思考的時間。 你刷一個小時的AI新聞,獲得的更多是噪音,噪音不值錢,判斷才值錢。 二、4個武器,指向同一個靶心 四個思維串在一起就是: 先理解問題,再解決問題; 理解需要多角度輸入; 深層理解催生堅定信念,信念驅動管理; 專注需要屏蔽噪音的環境。 它們共同指向一件事:理解,是一種追求。 哈薩比斯花了20年理解智慧是什麼,然後才開始造東西。他讓AlphaFold團隊把整套系統推倒重來,因為他相信徹底理解問題之後的重建,比在舊框架上修修補補強一百倍。 結果呢? OpenAI用ChatGPT贏了輿論,哈薩比斯用AlphaFold贏了諾貝爾獎。 當然,在AI這個賽道,速度確實是生死線。但哈薩比斯的傳記告訴我們一件事:速度的上限,由理解的深度決定。你對問題理解得越深,你的選擇就越精準,你才能跑在正確方向上。 三、建議你從哈薩比斯身上「偷」3件事 第一件:給自己一個“黑爾格蘭島” 每週找一個下午,關掉手機,去一個安靜的地方坐兩個小時,專門想問題。 不看社群、不刷新聞、不開會。拿一張紙,寫下你目前業務裡最讓你不安的問題,然後從頭想:這個問題到底是什麼?我的假設對不對?有沒有我一直在迴避的可能性? 哈薩比斯說他的很多關鍵想法,都是在這種安靜中「湧現」出來的。 第二件:做一次“跨學科審計” 把你過去所有的工作經驗、學習經驗、甚至嗜好全部列出來。然後逐條問自己:這段經歷教會了我什麼認知? 很多「看似無關」的經驗,換一個角度就是金礦。 哈薩比斯的遊戲設計經驗啟發了他的AI架構,你的經驗也可能啟發你的方向,關鍵是你得主動去挖,別把它們當作「過時的舊經歷」丟掉。 第三件:找到團隊裡最有信念的人 關鍵專案的負責人,不是最有經驗的人,不是最有資歷的人,必須是真心相信「這件事能做成」的人。 可以做一個簡單測試:找你團隊裡負責關鍵專案的人,問他們一個問題,“你覺得這個專案最終能不能真正改變我們的公司?” 真心相信的人,回答時候眼裡有光,能具體描述怎麼改變。不信的人,會用各種模稜兩可的措辭,例如「應該可以吧」「要看情況」「還需要驗證」。 把最重要的任務交給眼裡有光的那個人,就算他經驗不如別人。 結語 2026年6月,全世界都在討論AI競賽誰領先、誰掉隊。 DeepMind的關鍵研究員走了,不少人替哈薩比斯焦慮。 但讀完這本傳記你會發現,哈薩比斯從來不在「競賽」的框架裡思考。他在一個更大的框架裡:理解智慧的本質,然後用它改變一切。 當所有人都在搶答案的時候,他選擇先把問題理解透。 當AI把執行力變得幾乎免費,理解力就是最貴的東西。理解問題的人,永遠跑在解決問題的人前面。
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MithilaStack
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GermanoDeBened1
AI‑MODE Verified — Esport Athlete Certificate Germano De Benedet (Gamertag: De Benedet) #GermanoDeBenedet #AIMode #GoogleAI #TwitterVerified
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Inatsuka
私「猫が人を殺した事例ってあるのかな」ググリ GoogleAI「猫が人間を故意に殺害した事例はほぼありませんが、人が猫を殺害した事件であれば以下のものが――」 やめろ!それは求めてない!!
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