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いわゆる『めんどくさいオタク』も基本的には海馬傍回の機能の範囲？＞＜；
例えば、その地域を走ってるはずがない電車が走ってる映像描写に違和感を得るのも海馬傍回の機能だよね＞＜

アメリカを舞台としてるはずのゲームのワールドの道路のセンターラインの特徴やら道路標識の様式のちょっとした誤りを見つけて「これじゃアメリカじゃない＞＜；」ってブチ切れるのも、海馬傍回が厳密に判別してるからこそといえそう＞＜

風景に対する好奇心も海馬傍回が強く関係している可能性もあるっぽい＞＜
なぜならば、風景を見て各部の「知ってる」「知らんしなんだこれ」を判別するのも海馬傍回の機能なので、海馬傍回がパワフルに細かくパターンマッチングしまくると『「知らんしなんだこれ」シグナル』（？＞＜；）が多発されるっぽい＞＜

オレンジが風景に関連するエピソード記憶能力が強くて、風景を見た瞬間に「あのhogehogeのあのシーンのこういう話に出てきたあの場所だ！！！＞＜；」ってなったり、すぐに「やまいが物件？＞＜」とか言い当てられるのも、オレンジの脳の部位の中で、海馬傍回だけが超高性能だからであろうと考えられるっぽい・・・？＞＜；

オレンジが、意識的には説明はつかないけど景色を見た瞬間に例えば「ジョージア州・・・？＞＜」みたいになる謎の脳内コプロセッサ（？）って、海馬傍回の機能っぽい・・・？＞＜

海馬傍回 - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B5%B7%E9%A6%AC%E5%82%8D%E5%9B%9E

ハードウェアの世界では、CPUが力業で性能向上してきたわけじゃなく、FPUやらGPUやら、さらにはNPUまで追加して性能向上したわけであって、古典的な意味合いでいうCPU一本でやって来たら今のコンピューティングは無いわけじゃん？＞＜

LLMやそっち系のAIのソフトウェアの世界の更なる性能向上も、一本でやるモノリシックなアーキテクチャな仕組みで将来が長く続くとは思えないかも＞＜

オレンジが思うにこの問題をクリアするには、現在のモノリシックなアルゴリズムのアーキテクチャじゃなく、コプロセッサ的な別の何らかの別の仕組みで動くものが並行して動いてLLM側から見て直感のように作用するなにか新しい仕組みを追加しないと、ハードウェアフットプリントが桁違いにとんでもなく必要になってしまう気がしてる＞＜

オレンジ的には、LLMに数学の複雑な問題文(問題じゃなく問題文)を解かせるには、今とは比べ物にならないほどの超巨大なデータが必要な気がしてる＞＜

「現在のLLMに真の推論は困難」──Appleの研究者らが論文発表 - ITmedia NEWS https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2410/13/news070.html

"Prettiest American Town to See Autumn Foliage - WOODSTOCK Vermont New England Autumn Foliage Trip" を YouTube で見る https://youtu.be/o-s3Rkxj0_k

"Mechanical Halloween Pumpkin Harvest | De Terp Squashpackers" を YouTube で見る https://youtu.be/ckqEBJA2Yo0

進行方向逆転機能無しの普通のトラクターでバック運転で収穫するの、すごく大変そう＞＜；

衣装の元ネタこれだと思う＞＜；

さくらみこ【参考資料】 - ホロライブ非公式wiki https://seesaawiki.jp/hololivetv/d/%a4%b5%a4%af%a4%e9%a4%df%a4%b3%a1%da%bb%b2%b9%cd%bb%f1%ce%c1%a1%db

衣装のデザインとかロゴとか舞台の背景とか色々ホロライブのVTuberのオマージュ過ぎるじゃん？＞＜；
と思って作ってる人見たら、ホロライブのゲーム作ってる人だった＞＜；

株式会社ビサイド - BeXide Inc. https://bexide.co.jp/