ニューラル ネットワーク:ニューラル ネットワークは、ノードを使用してコンピューターがデータを処理するのを支援するコンピューター アーキテクチャです。ノードは、人間の脳のニューロンに似ています。ニューラル ネットワークは、明示的なプログラミングなしで複雑なパターンを理解することを学習できるため、人気の生成 AI システムにとって重要です。たとえば、診断を行うために医療データをトレーニングするなどです。

RAG:この頭字語は「検索拡張生成」の略です。AI モデルが何かを生成するときに、RAG により、モデルはトレーニングされた内容以外のコンテキストを見つけて追加できるため、最終的に生成されるものの精度が向上します。

AI チャットボットに、トレーニングに基づいて実際には答えを知らない質問をしたとします。RAG がなければ、チャットボットは間違った答えを思いつくだけかもしれません。しかし、RAG があれば、インターネット上の他のサイトなどの外部ソースをチェックし、そのデータを使用して答えを導き出すことができます。

トランスフォーマー:トランスフォーマーは、シーケンスの各部分が互いにどのように関連しているかを処理する「アテンション」メカニズムを使用するニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種です。Amazon には、これが実際に何を意味するかを示す良い例があります。

次の入力シーケンスについて考えてみましょう。「空の色は何色ですか？」 トランスフォーマー モデルは、色、空、青という単語間の関連性と関係を識別する内部数学的表現を使用します。その知識を使用して、「空は青いです。」という出力を生成します。

トランスフォーマーは非常に強力であるだけでなく、他の種類のニューラル ネットワークよりも速くトレーニングできます。

レイ トレーシングはここ数年のリアルタイム 3D グラフィックスの最も驚くべき進歩の 1 つであると大々的に宣伝されているにもかかわらず、レイ トレーシングは、光が反射面から跳ね返る様子をリアルにシミュレートするために必要な非常に要求の厳しい計算を行わずに、ほとんど同じ外観を実現する、レイ トレーシング以前のビデオ ゲームで使用されていた「事前焼き付け」の照明トリックよりも実際にはそれほど見栄えがよくないということです。 

それ以来、大幅に最適化され、レイ トレーシングをオンにしても実際に問題なく動作するようになりましたが、発売当初のサイバーパンク 2077 は、その良い例でした。レイ トレーシングをオンにすると、平均フレーム レートが 120 から 40 に低下します。目を細めてよく見ると、路上の水たまりが、環境に一致する 2D テクスチャで反射を「偽造」しているのではなく、街のネオン サインを正確に反射していることに気付くでしょう。これは、最新のビデオ ゲームを最大設定で実行するために何千ドルも費やすつもりだとしても 、あまり良いトレードオフではありません。

新しい研究によると、「デジタルスイッチング」（ビデオを頻繁に切り替えたり、早送りして早く見ようとする行為）は、切り替えを始める前よりも退屈に感じさせるそうです。次のビデオに移る前に、一度に 1 つのビデオを最後まで見たほうがよいでしょう。

複数の短い動画の間を移動したり、長い動画を早送りしたりすることを許可された参加者は、1つの動画を最初から最後まで早送りせずに視聴した人に比べて、より高いレベルの退屈を報告しました。動画を生で見ている人のほうが、はるかに良い結果でした。

「近年、インターネットはかつての面影を失い、もはや情報やつながりの自由な世界ではなく、むしろ広告や扇情的なコンテンツの極度に殺菌された荒野になってしまったため、私たちは何か目新しくて馴染みのあるものを切望している」

「エッチなコピペでテキストを連鎖させて大きなニュースを伝えることが、私たちの世代の最大の貢献になると思います」

「宝くじを買うのは誰ですか？」

「貧しい人々です。彼らにとって、ミームコイン（ジョークやトレンドに基づいた暗号通貨）を買うことがお金を稼ぐ唯一の方法です。毎月100ポンドを貯金するだけでは裕福にはなれません」

。「成功者と見られるためにはランボルギーニとオーデマ・ピゲが必要だという考えは、多くの人を本当に歪めています」

Appleは折りたたみ式iPhoneの開発を続けており、早ければ2026年にも登場する可能性がある。この携帯電話は、クラムシェル型のSamsung Galaxy Z Flipのように水平に折りたたむと噂されている。

このデバイスには社内で「V68」というニックネームが付けられており、「アイデアは概念段階を過ぎて」おり、現在は「サプライヤーと開発中」である。

報道によると、Appleは、携帯電話を開いたときにできる折り目を平らにすることにまだ取り組んでおり、また、デバイスをより薄くしようともしている。

折りたたみ式デバイスの開発とは別に、Appleは来年のiPhoneを機械式絞りでアップグレードする準備を進めている可能性がある。機械式絞りにより、被写体に焦点を合わせたまま画像の背景をぼかす被写界深度効果を実現できる。