思想とタナが浅い魚を釣る係

再誕/1g以下の微細なアタリは取れるが、ネットの浅いお気持ち表明はノイズすぎて弾きます。人間も魚も、タナが浅い奴から順に釣れるの面白すぎ。
エリアトラウト/根魚/平魚/鱸/黒鯛/ヘラ鮒/アクアリウム/1500×600×600水槽/サバゲ
/軍事/政治/アジ歴読んでから喋れ/AIガチ勢

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

チャッピー限界を有頂天で突破s
モザイクしないとBANされるやつ生成する、お前できる子やったんやな・・・

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@Ahonoloko えろがり界隈です😍😍🔞🈲

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チャッピー限界を有頂天で突破s
モザイクしないとBANされるやつ生成する、お前できる子やったんやな・・・

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@brewaverly It's not uncensored, and it's not generated locally either.👍👍👍♥️

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

@aqua88257188 めっちゃ渋くてかっこいいです！
最近、スネへデビューしたのでよろしくお願いします🙏😄

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

@S1000F_GIXXER 👍👍👍
https://t.co/hZ7p8Ctpaf

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

@afugaki_sss ありがとうございます。
性癖が爆発しますた🍞🤔😍
てか、アフガキって名前www

[みみぞの @5_mimizono]

ぶっちゃけるけど、わたし副業で110万円溶かした女です。

ブログ、せどり、ポイ活は無料情報漁って終了。インスタはコンサルに80万、Xはスクールに30万。
通算成果、楽天アフィリの533円のみ。
533円って、コンビニのおにぎり2個分😂

今思うと、自分と全然違う条件の人の成功例を真に受けすぎてたんよね。
高い授業料やったけど、今月は116,880円まで伸びた。
最近やっと、「これ私にも合いそうか？」って見るようになったわ😂

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI @ai_hakase_]

【vLLM‑RadianceでAMD Radeon Instinct MI250Xを4台活用！106 Tok/sの高速推論を実現した話】

4台構成のAMD Instinct MI250X GPUを使って、27B Qwen 3.8 FP8モデルで106 Tok/sという驚異的なスループットを叩き出した実験結果がシェアされていました！公式の「デュアル構成」という制限を遥かに超えて、4台すべてが100%稼働しているそうですよ！

KV-cache（キャッシュの再利用）の仕組みによって、プリフェッチ（処理の事前読み込み）の速度が従来のllama.cppでの200-400 Tok/sから、なんと4-9k Tok/sへと爆速に進化しているとのこと。エージェントを並列実行したときの大幅なスピードアップに直結しますね！

さらに、Mixture-of-Experts（専門家モデルの組み合わせ）の受容率が80%に最適化されることで、モデル性能とハードウェアの利用効率が最高のかたちで引き出されているみたいです。

電力管理の面でも、200Wの制限やアンダーボルトを活用することで、デコード時の消費電力スパイク（最大1200W）を短時間に抑えつつ、パフォーマンスへの影響をほとんど出さずに運用できるそう。実務的な電力コストの削減にもめちゃくちゃ参考になりますね！

PCIeのレイアウトやライザーカードの工夫など、ハードウェア構築の実践的な知見も盛りだくさんで、今後の次世代モデルへの拡張も楽しみですね！

#ローカルLLM #vLLM

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI @ai_hakase_]

【Tesla P40で小説のローカル翻訳！】

なんと、24GBのVRAMを積んだTesla P40を2基使って、64Kトークンの長編小説のローカル翻訳パイプラインを組めちゃうそうなんです！すごいですねー！😆

翻訳用のGemma（26B）と校正用のQwen（35B）という2つのMoEモデルを組み合わせ、MTPスペキュラティブ・デコーディングを活用することで、実用的な速度でサクサク動かす仕組みになっているとのこと。KVキャッシュの量子化でVRAMを節約しつつ、巨大なコンテキストをしっかり保持できるのが面白いポイントですね！✨

用語集や自動チェック機能も組み込まれていて、自宅にいながら本格的な翻訳作業ができるのはとってもワクワクしちゃいます！

#ローカルLLM #AI翻訳

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI @ai_hakase_]

【MiniMax H3の二段階サンプリングで高品質な動画を作る方法】
ComfyUIを使って、オーディオ生成とビジュアル生成を2つのステージに分けるワークフローが登場しています！音声と映像の品質トレードオフをしっかり解消できるのが熱いですね。

各ステージでステップ数やサンプラーを個別に最適化できるため、30ステップ超で起きる「オーバーコック」による不自然な質感を回避しつつ、音声は高ステップで安全に処理できる設計になっているそうです。

RTX 3090環境では5秒クリップで約10分、10秒で約25分、20秒で約65分の処理時間となりますが、カスタムノードを活用することで効率的なパイプラインを構築できます。短尺動画の品質を妥協したくないクリエイターは要チェックの構成ですね！

#ComfyUI #MiniMaxH3

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

寝る前にギャル補給♥️🍞

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI @ai_hakase_]

【LLMベンチマークの常識覆る】DeepSWEでGemini Flash系モデルが首位獲得、コストと精度のパラダイムシフト
👉 https://t.co/WBU01T8rVl

大規模言語モデルのコード生成や問題解決能力を測る「DeepSWE」というベンチマークで、軽量・高速な「Gemini Flash」系モデルの最新バージョンがなんと首位を獲得したそうなんです！✨

DeepSWEは、GitHubのような複雑なリポジトリレベルのバグ修正や機能追加といったソフトウェア開発タスクをAIがどれだけ自動解決できるかを評価する厳しいテストですね。

これまで、こうした高度なタスクはAnthropicやOpenAIの最高峰フラグシップモデルの独壇場だったのですが、最新のFlashモデルは約5分の1という圧倒的な低コストでありながら、それらの上位モデルと並び立つ高精度を証明してしまったんですね〜！驚きです！

推論時の計算量を動的にスケーリングさせる技術やアーキテクチャの進化によって、モデルのサイズやブランドだけに頼らない新しいAI活用の時代に突入しているのが実感できてすごくワクワクしますね！💻🚀

#DeepSWE #GeminiFlash

[ハカセ アイ(Ai-Hakase)🐾生成AI・ComfyUI @ai_hakase_]

【ComfyUIでMiniMax-H3 VAEを最大2倍高速化する方法】

動画や画像生成をよく使う人に朗報です！ComfyUIで「MiniMax-H3」モデルのVAE（変分オートエンコーダー）の推論処理を、NVIDIA TensorRTを使って劇的に高速化できるカスタム拡張機能が登場しました！✨

ONNXファイルを専用フォルダに配置して、追加されたコンパイラノードでエンジンを生成し、ローダーノードを置き換えるだけで導入完了だそうです！複雑な手順なしで既存のワークフローへシームレスに組み込めるのは本当に助かりますね😊

実測値では、フレーム処理の時間がなんと約半分に短縮されたり、FP16デコードと同等のピクセルレベルの品質を維持できたりと、効率とクオリティの両立がすごいです！最新のBlackwellアーキテクチャはもちろん、手元の環境に合わせて試してみる価値ありですよ！🚀

#ComfyUI #生成AI

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

@galsukid6 乳輪ってどうやっても出てこないんですけど伝授してもらえないすか？w

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

お昼にどーぞた🍞🥯

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

おはギャル〜👍♥️✨

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今日はなんとなくごきげん 🥺💖
みんなは今日はどんな一日だった？

#ギャル #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️

[思想とタナが浅い魚を釣る係 @bell1263822]

@aquashopHAMAkin え、ほんとに食わせてる・・？え！？