反ICEデモ、今週末に全米で1000件以上を予定 連合組織が発表 - CNN.co.jp https://www.cnn.co.jp/usa/35242561.html
"...連合組織によると、10日と11日に「ICE Out For Good（ICEを永遠に追い出せ）」と銘打ったイベントが各地で連動して実施される。..."
英語難しい・・・＞＜
2020-10-02
「for good」という英語の意味はなんでそうなるの？ - ネイティブキャンプ英会話ブログ | 英会話の豆知識や情報満載 https://nativecamp.net/blog/20201002_for_good
フライドポテトにカレー、英国式「中華料理」に米国人から異論 SNSをにぎわす論争に(1/2) - CNN.co.jp https://www.cnn.co.jp/travel/35242556.html
"...米国内の中華テイクアウトでは、..." "...春巻に似た「エッグロール」などが定番メニューだ。..."
エッグロールという謎メニューを作り出したお前が言うな感＞＜
リアル変な家？＞＜；
orange
さんがブースト
壁の裏にある一畳ほどの空間？まるで何か隠すためのような間取り？
「連絡が取れない」女性の遺体、飲食店の壁から見つかる 死体遺棄容疑で経営者の男を逮捕 - 産経ニュース
https://www.sankei.com/article/20260110-5HLBX2GKCNOV7GIM2F3MVPNRMQ/
December 19, 2025
Researchers Discover Molecular Difference in Autistic Brains | Yale School of Medicine https://medicine.yale.edu/news-article/molecular-difference-in-autistic-brains/
もうちょっと調べたけど、SwiftのwithUnsafeBytesちょっと羨ましいかも＞＜；
Swiftの方がunsafeな事をする時に、よりCとかに近い流儀(？)でCとかで書かれたコードと連携しやすく作られてるのか・・・＞＜
Swiftよくわかんないのでググったけど、withUnsafeBytesとか言うのは違うのなの？＞＜
orange
さんがブースト
InlineArray | Apple Developer Documentation https://developer.apple.com/documentation/swift/inlinearray
で普通のArrayだと参照になるかなんかしちゃうから、タプルで並べるかInlineArray使えみたいな話か
orange
さんがブースト
Converting a raw byte array to Struct in Swift - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/65985556/converting-a-raw-byte-array-to-struct-in-swift
似たような文脈でそういうことしてる人いるな。そうか。
orange
さんがブースト
struct {
hogehoge: u16_le
piyopiyo: u8
fugafuga: u16_le
}
で40バイト、みたいなのをバラしたいんだけど、実はまるっとキャストでいけたりするんだろか。確かにCとかなら（alignmentとかおいとけば）いけるが。
続きの長文＞＜
(つづき)
"...通常の生成AIでは難しい、『受験で点数を取る』ことに特化した添削をするようカスタマイズされています..." であるし、この教育自体はあくまで受験対策特化であり、教えてる国語の先生もある意味それが専門なわけじゃん？＞＜
でも、この国語の先生は国語の先生であって、おそらく観光や地域振興に関する専門的な知識は無いであろうけど、LLMはそれをある程度持っている事を期待できる訳で、それに基づいて内容の誤り等にも気づくこともできるはずかも＞＜
つまりLLMは、生徒が書いた文を単に小論文の練習としても扱えるし、求めるのであれば実際の提言に使えるほどの内容に高めさせる事も出来るわけじゃん？＞＜
その授業の時間に十分に調べる時間がとれるかを別とすればだけど＞＜
この人間の国語の先生にそれは出来るのか？＞＜
複数の専門分野にまたがる知識が必要な場面では、たかだか人間が色々な制約の上で学べる範囲ではひとりの専門家では知識が不足する(国語の先生は観光学の先生では無い)けれど、LLMは物量でそれが出来るので、何らかの成果物の評価をより多面的に行い価値を高める事が出来る＞＜
受験合格の“必須アイテム”にAI? 正しい使い方は | NHKニュース | デジタル深掘り、生成AI・人工知能、IT・ネット https://news.web.nhk/newsweb/na/na-k10015022901000
これの『受験生必携アイテム「赤本」もAI』"...受験の小論文の自動添削です。..."の「観光による地域振興の是非」の自動添削の話の部分、背景を考えるとおもしろい＞＜
(長いので分割＞＜)
オレンジが普段しまくってるような、法規の原文や元になってる論文、海外ニュースの日本語報道であれば現地の詳報やその周辺情報等、なるべく元の情報に近いものを探して比較して考察するみたいな事をしないのであれば、
どうせLLMの回答とそこらの人々(自称専門家含む)の信頼性なんてどっこいどっこいなので、普通にLLMに頼りまくればいいし、なんだったら「プロが言ってる」で思考停止せずLLMに検証してもらう方がよほどマシであるから、どんどんLLMに聞きなさいマジで＞＜
これ読み返すと、LLMの回答と人間の回答をどう扱うのかって点について示唆的ですごくおもしろい＞＜
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/115869050711364918
単純に言えば、Geminiが間違えていた事例(そしてオレンジが指摘した事例)ではあるので、「それ見たことか！ AIなんて引用するに値しないのだ！」となる＞＜
でも、なんでそもそもGeminiが誤ったかと言えば、"日本の教育現場や行政でよく使われてしまう「その場しのぎの応急処置」というニュアンスに引きずられてしまっていました" からであって、
つまり、(LLMが学習に使えるアクセス可能な)『日本の教育現場や行政の文書が、そもそも引用するに値しないものであった』から、間違っちゃったって事になる＞＜
では、何を引用すればいいのか？＞＜
それをLLM以上に出来る人間がどこにどれだけ居るんだよってなるし、日本語で障碍者福祉に関する書物の著者に絞っても、ADAの原文に関する知識がある人がどれだけ居るのか？＞＜
文献を主体で見るならば、LLMですら読んでいる公式な文書を読んでいる著者によって書かれている書物の割合はどの程度か？＞＜
「まさかとは思いますが、専門家を名乗っている人物が書いた書物には誤りが含まれていないとでもお思いでしょうか？＞＜」と言いたい＞＜
そしてこれはあくまでAlternativesであって、本来は車イスでも利用できるように映画館を作らなければならず、とても古い映画館で改修が不可能な時に許される代行措置であり、さっきオレンジがGeminiに対してツッコミを入れたのもその話＞＜
Geminiはそこらの人間と違ってADAを読んでいるので、オレンジの簡潔な指摘でもどう問題であったかを理解し、訂正した＞＜
車イスで映画館がどうのこうの騒動の時に、オレンジは、ADAの原文を引用して説明したけど、あの時にそこまでした日本の障碍者福祉の専門家はひとりでも居たんでしょうか？＞＜
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/112126769931695809
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/112126779159288206
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/112126785062499087
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/112126794565163196
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/112126809925356120
「LLMの返答だから正しい」と考えるのはおかしいけど、LLMよりマシな人間なんてそんじょそこらにはまず居ない＞＜
それこそ、お役所の有識者会議なんかでさえも＞＜
- ＠orange_in_space
2017年 4月に登録
