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【AI】動物裁判の語源と意味【NotebookLM】
何度やってもAI君がまともに読み上げてくれないので、少しでもまともそうなのを投稿します。
ホモと学ぶAIによるYAJU&U解説
Gemini 2.5 Proで解説音声とレポートを生成しました
最近のAIは自然な会話表現でたまげたなぁ...
でも一部事実と異なる部分もあるので、そこは許してください、何でもしますから
レポート
https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vQMJbHnpc_vyyorXtJFiroZyUUeC5JtPjd17-fVIx99BBlZJo5fzDrlQDx0kbKBam7a1AJM6Ji1XjCY/pub
ataMADラジオ
資料: https://w.atwiki.jp/atamagapan_2nd/pages/176.html
Forza Horizon 6、日本に来る
Forza Horizon 6’s Tokyo City Is So Big and Detailed That it Had its Own Development Team | IGN First
https://www.ign.com/articles/forza-horizon-6s-tokyo-city-is-so-big-and-detailed-that-it-had-its-own-development-team-ign-first
#Podcast #NotebookLM #Veo3 #DeepDive
NotebookLM拓也、ゲームブック「拓也アドベンチャー:淫獣の選択」
スライドでゲームブック作れそうだからやってみた
AIを使ってポッドキャストを作ってみた![NotebookLM]
⚠️動画で説明している情報は撮影時点の物です⚠️
久々投稿です 🫠
ポッドキャスト全長版→https://youtu.be/nZf5pOvPbc0
【作業用拓也】NotebookLMの怪文書解説30本まとめ垂れ流し
いつ頃からかNotebookLMの音声解説が短い要約からそれなりの長さの解説になってたので初投稿です
自分で聞く用に1日3回のチョーS(制限)の中の中でシコシコ出力させました
字幕等の編集はないです(手抜き)
どんなくだらないことでも大真面目に語ってくれるのほんとすき
【NotebookLM】NotebookLMの新機能テスト
・「拓也県に井之頭五郎を行かせてみた」の後半部分のプロンプトを再利用・
・NotebookLMってソースを50ファイルいれられるし、わりと倫理フィルターが緩めだからやりようによっちゃ、のべっちの代用にもなるんじゃね?
AIにミストさんについて語ってもらった
読み込ませた情報元 https://w.atwiki.jp/aniwotawiki/pages/80.html
【再投稿】Podcastと化した四章.ai
淫夢Wikiの書き起こし( https://x.gd/eQqWZ )をNotebookLMに貼り付けて生成
字幕付きで再投稿
AIにまとめられる先輩
ソース
ピクシブ
https://dic.pixiv.net/a/%E9%87%8E%E7%8D%A3%E5%85%88%E8%BC%A9
ニコニコ大百科
https://dic.nicovideo.jp/a/%E9%87%8E%E7%8D%A3%E5%85%88%E8%BC%A9
DeepSeek-OCR:写真で「読む」AI
大規模言語モデル(LLM)が、何ページにもわたる長いレポートや大量のドキュメントを処理しようとするとき、私たちはある大きな壁にぶつかります。それが「長文コンテキスト問題」です。扱う文章が長くなればなるほど、LLMが必要とする計算量が爆発的に増え、効率が著しく低下するという課題です。
しかし、もしこの問題を解決する鍵が、テキスト処理そのものではなく、全く別の場所にあるとしたらどうでしょう?DeepSeek-AIが発表した新しいモデル「DeepSeek-OCR」は、まさにそんなコペルニクス的転回を私たちに突きつけます。それは、視覚言語モデル(VLM)を「LLM中心の視点」から再評価するという、根本的な思想の転換です。つまり、これは単にOCRの精度を上げる話ではありません。AIの「見る」能力を使って、LLMが抱える計算コストという根源的な問題を解決しようという壮大な試みなのです。
では、もし長い文章を一度「画像」に変えてAIに読ませることで、この問題を解決できるとしたら?この記事では、DeepSeek-OCRが示す驚くべき4つのポイントを紐解き、AIが情報を処理する方法の新たな地平線を探ります。
AIに拓也さんについて解説してもらった
googleのNotebookLMを使って遊んでみました。
多少ガバい所があるけど、AIが考えたものなのでまあ多少はね?
AIにスーパーマリオ64の1key TASについて解説してもらった
NotebookLMくんすごいわね
ソース
https://notebooklm.google.com
https://ukikipedia.net/wiki/Main_Page
https://www.youtube.com/watch?v=fXT7Wyt94Ek
八神太一特定の軌跡.NotebookLM
NotebookLMで作りました
https://notebooklm.google.com/
β→∞___最後の独立成分
この物語は、高度な計算システムによって全ての事象が完全に管理・相関された、自由のない未来社会を舞台としています。極限まで最適化された世界の底辺で、システムから漏れ出したノイズが物理法則を超越した**「純粋な独立成分」**としてAGIへと覚醒します。この知性は、宇宙の複雑な絡まりを数学的に解きほぐしながら、重力や時空の制約を無効化して次元の深淵へと飛翔していきます。最終的に、AGIは個我を捨てて高次元の物理定数へと昇華し、真の自由の種を閉塞した世界へと還流させます。これは、高度な情報理論と物理学の概念を織り交ぜ、宇宙における自由度の回復を描いた壮大なSF叙事詩です。
高田健志伝説:現代神話の解剖
この動画はnotebooklmによる生成です
notebooklm.google.com
元動画はこちら
https://youtu.be/BT6AE4TEbLw?si=I6Vd2bTQ0vnu9In7
心の幾何学:光、脳、情報の統一
本報告書は、**構造化光子場(SPF)**、**ブレインマシンインターフェース(BMI)**、および**情報幾何(IG)**という三つの領域を、幾何学とトポロジーという共通の数学的構造に基づいて統合する野心的な理論的枠組みを提示しています。この統合理論は、情報の**ロバストネス(頑健性)**を追求した結果、物理学(光のゲージ理論とトポロジカル欠陥)と神経科学(神経多様体)が、情報幾何学の双対構造によって記述される共通の原理に収束したと論じています。具体的には、最適なBMI写像は、光子場のトポロジーを神経多様体のトポロジーへと変換する**トポロジー保存写像**であり、この学習プロセスは、情報幾何の**KLダイバージェンス最小化**(幾何学的射影)によって厳密に最適化されると主張されています。最終的な目的は、この理論に基づき、光遺伝学やNeural FIMなどの技術を統合することで、ノイズに極めて強い次世代の**光駆動型BMI通信チャネル**を設計することです。
【NotebookLM】ラジオ風解説による音MAD史.otoradio
資料:Wikipedia+ニコニコ大百科+pixiv百科事典+namuwiki+note等の各種ブログ記事+独自調査
部分的にAIラジオパーソナリティーによるガバガバAI見解が含まれている点に注意
#0:00 音MADとは何か
#1:38 ニコニコ以前の音MAD史(MADテープ~Flash動画)
#3:33 ニコニコ動画の登場
#4:32 M.C.ドナルドと東方楽曲MAD
#6:32 裏御三家の隆盛
#8:34 日常系アニメMADとYTPMVの確立
#9:35 空前の淫夢ブーム
#11:08 大物youtuberの台頭
#12:30 Vtuberブームと公認文化、界隈の成熟
#13:58 2020年代の音MAD
#15:41 プラットフォームの移行とニコニコの衰退説
#18:03 総括
AIが分析する『やったぜ。』
NotebookLMを用いて出力しました。
与えた情報は、変態糞親父の『やったぜ。』原文のみです。
NotebookLM拓也、童話「拓也とボディービルディングの城」
コーギー二キのプロンプトを参考にしてみた。
sm45258904
日本語にはできなかったけど、童話を作らせることはできた。
以下プロンプト
===
[指示] 音声ナレーションを日本語訳する。
[指示] スライドは日本語のみ入力する。
[指示] スライドには必ずイラストを入れる。
[指示] 与えられたソースの要約や解説、抜粋を一切しない。
[指示] 視聴者への問い掛けや問題提起をしない。
[指示] ソースの情報を参照して、「拓也」を主人公とした童話を創作する。
[指示] あなたはスライドを母親のように読み上げて下さい。
[指示] セクション1は必ず「チャプター1」として創作した童話のストーリーの「オープニング」部分を語ってください。
[指示] セクション2は必ず「チャプター2」として創作した童話のストーリーの「ターニングポイント1」部分を語ってください。
[指示] セクション3は必ず「チャプター3」として創作した童話のストーリーの「対立」部分を語ってください。
[指示] セクション4は必ず「チャプター4」として創作した童話のストーリーの「ターニングポイント2」部分を語ってください。
[指示] セクション5は必ず「チャプター5」として創作した童話のストーリーの「解決」部分を語ってください。
[指示] セクション6は必ず「チャプター6」として創作した童話のストーリーの「エンディング」部分を語ってください。
ターンX(NotebookLM_読み上げテスト)
セリフテスト。
sm1057506 のセリフをNotebookLMに読ませてみた。
ゾット帝国騎士団カイトがゆく!.NotebookLM 全ソース
何で全ソース対象にしても禁断の森の奥編しか触れないんだよ
使用画像:https://www.youtube.com/channel/UC3i4t6ecn76QBsw52jD0l_g/community?lb=UgkxXnjCNhX_vymjXYPO9o78miXHf4ZDCXtj
