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一方で、トランスフォーマーなら少なくともなにか小さな物体が落ちてくるシーンである、と画面を文脈として理解することができる。小石の過去フレームにおける位置＆速度などから、「このあたりに物体がある」と確信を持った上で処理できるわけだ。
講演タイトルは「AIで賢くさぼって成果を出す仕事術」。橋本氏は「サボるの語源」をChatGPTで調べ、フランス語の「サボタージュ」が語源で、その由来は工場労働者が抗議の手段として「サボ（木靴）」を機械に投げ込んだことだと説明。さらにChatGPTでそ ...
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