天久保4丁目

[Eren Chen @ErenChenAI]

BrainCo showed off its latest bionic hand at WAIC 2026. Myoelectric control still works even when the hand is detached, which isn’t new.

But the soft, skin-like finish makes this one look almost real.

[天久保4丁目 @amkb4T]

チャッピーさん:
プレイリストという概念自体はデジタル時代に生まれたのではなく、
1949年：レコードを積む
1960年代：カセットテープで編集する
1980〜90年代：CD-RやMDで編集する
2000年代：iPodで編集する
現在：Apple Musicで編集する

なるほどね。

[天久保4丁目 @amkb4T]

番組中、レコードプレイヤーの映像見ていて、「ドーナツ盤再生する時アダプター嵌めてたけどなんでLPと同じ穴径にしなかった？」と生まれて初めて😅の疑問。チャッピーさんから🇺🇸レコード盤規格争い、家庭用レコードオートチャンジャー普及の話に驚き。

[NHK BS @NHK_BS1]

NHK BS1 07/18 18:00 ニューミュージック創世記　真実のライナーノーツ #nhkbs1 https://t.co/VBN9LiWmxg

[FabScene（ファブシーン） @FabSceneJp]

YouTube動画「3D-CAD民主化の40年史」を配信しました https://t.co/XpLUGj3LDb

[天久保4丁目 @amkb4T]

初3Dプリント🎉　感動でした。
カップコーヒ自販機の「ただいまコーヒー淹れています」みたいなライブ映像も面白いね。
#BambuLab

[天久保4丁目 @amkb4T]

「オープンソース」以前から回路図を公開——眠らない情熱に彩られた秋月電子通商の55年 https://t.co/JhF8jLCGwr @FabScenejpより

[天久保4丁目 @amkb4T]

https://t.co/pQ6kqTQvbC

[天久保4丁目 @amkb4T]

コードも回路図もシリアル可視化も1画面で、無料のArduino統合開発環境 https://t.co/opoh9Wb6Kn @FabScenejpより

[天久保4丁目 @amkb4T]

繋がった♪
#WX06

[天久保4丁目 @amkb4T]

マイクロソフト独自のLinuxディストリビューション「Azure Linux 4.0」パブリックプレビュー開始。Azureに最適化、WSLでも利用可能に － Publickey https://t.co/epSOpn1gt4

[天久保4丁目 @amkb4T]

米Anthropic「AIの自己進化が始まった、世界はAI開発を一旦止めるべき」 AIの開発速度が人間の認知や物理的な制約を完全に突破する水準に｜ビジネス+IT https://t.co/BxS1GRX6pp #sbbit @bitsbbitより

[天久保4丁目 @amkb4T]

ソース: XenoSpectrum https://t.co/HCCr9SnjtJ

[天久保4丁目 @amkb4T]

ソース: GIGAZINE https://t.co/IlAH93b2LL

[天久保4丁目 @amkb4T]

(GoogleColabコード付き)日本語も完璧！次世代の音声合成モデル「VoxCPM2」を試してみた｜Masayuki Abe https://t.co/Vu6oaQYmay

[天久保4丁目 @amkb4T]

https://t.co/aQwL1ypCjW

[天久保4丁目 @amkb4T]

Every Dev Board Explained in 6 Minutes https://t.co/u1GBdVP7IB @YouTubeより

[天久保4丁目 @amkb4T]

ソース: Coral Capital https://t.co/A6qnx8SExf

[国立国会図書館 NDL @NDLJP]

NDLOCR-Liteを公開しました。ノートPC等の一般的な環境で動作する軽量なOCRです。英活字や手書きにも試行的に対応しています。
マウス操作のみでお使いいただけるようWindows及びMacに対応したアプリもご用意しました。是非お試しください！
https://t.co/ZMNWfVfI0J
使い方
https://t.co/P0hCRLAgda

[天久保4丁目 @amkb4T]

ソース: GIGAZINE https://t.co/5mZtIumZM6

[Kosuke @kosuke_agos]

Googleが「プロンプトを繰り返し入力するだけ」で、LLMの性能が劇的に向上することを証明する衝撃の研究を発表しました。

プロンプトを単に「2回繰り返して入力する」だけで、特定のタスク精度が21%から97%まで跳ね上がる事例が確認されました。

その衝撃の仕組みと合理性を3つのポイントにまとめました。

1. 処理の「構造的非対称性」
LLMは左から右へテキストを処理します。つまり、冒頭のコンテキストを読んでいる時点では、末尾にある「質問」の内容を知り得ません。これが構造的な盲点となり、重要な情報を見落とす原因になります。

2. 精度の「劇的向上」
プロンプトを2回繰り返すことで、2回目の処理パスでは「質問」を含めた全情報にアクセスした状態でコンテキストを再評価できます。Gemini、ChatGPT、Claude、DeepSeekなど主要モデルで効果が実証されており、まさに「二度読み」の効果を物理的に再現します。

3. コストの「実質ゼロ」
驚くべきは、この手法による遅延がほぼゼロである点です。入力処理はハードウェア上で並列に行われるため、時間は増えず、出力トークン数も変わりません。追加学習も複雑なエンジニアリングも不要な、最も合理的なハックです。