🎙️ 今回のエピソードでは…
AI技術の進化とその影響に迫ります。特に話題となっている AIグラビアのリアルタイム生成 を中心に、ゲストの西川さんを迎えて、以下のテーマについて深掘りしました。
🧠 主なトピック：
• AIグラビアってどうやって見分けるの？
• LinuxとWindows、AIに向いてるのはどっち？
• デュアルGPUの使いこなし術
• M4 MaxはAI開発にどこまで使える？
• プロンプト開発とGPU性能のリアルな関係
• 電力消費と解像度のトレードオフ
• ローカルLLMとクラウドの使い分け
• Apple Intelligenceのユニークな戦略とは？
• 撮影プロセス vs 生成AIの効率とクオリティ
• ガチャと生成AIの意外な共通点とは？
💡 こんな人におすすめ：
• 生成AIやLLMに興味がある開発者
• GPU選びや環境構築に悩んでいる人
• AI時代のクリエイティブやビジネスに関心がある人
• AppleのAI戦略に注目しているユーザー
🗣️ リスナーからのフィードバックも交えながら、未来の仕事やプログラミングの楽しみ方、AIによる効率化や限界についても考察しています。
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📌 AIの「いま」と「これから」を知るためのヒントが詰まった1本です！
ぜひ最後までお楽しみください！
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▽Chapters
00:00 自己紹介とゲストの紹介
05:43 AIグラビアの見分け方とその課題
12:07 Linux vs Windows: AI 開発の選択
17:50 メモリ管理とパフォーマンス
22:08 M4 Max の実用性と限界
26:29 GPUとAIの性能比較
30:59 電力消費と物理的なリスク
35:56 GPUの選択とパフォーマンス
45:43 AIと規制の未来
50:18 AIの限界と未来
54:43 プログラミングの進化と変化
59:36 未来の仕事とAIの関係
01:05:31 生成AIの進化と影響
01:10:10 撮影プロセスと時間管理
01:15:08 新しいグラビア撮影のスタイル
01:20:41 ローカル環境でのAIの活用
01:21:51 PC性能の進化とその影響
01:24:00 AIの進化と必要なスペック
01:26:20 AIの普及と今後の展望
01:27:07 オープンAIと競合の動向
01:30:31 AIの生成能力とその限界
01:34:02 コード生成とリファクタリングの重要性
01:34:56 AI生成システムの可能性
01:35:42 プログラミングの新たな楽しみ
01:36:39 ハードウェアの選択とその影響
01:37:38 サービス利用のメリットとデメリット
01:38:39 GPUの性能と選択基準
01:39:39 最新技術の実用性と期待
01:40:39 ローカルとクラウドの使い分け
01:41:37 実際の使用体験とその重要性
01:42:43 生成AIの未来とその影響
01:47:39 Apple Intelligenceの新たな視点
01:51:39 AppleのAI戦略とその強み
01:53:39 AIの未来とAppleの役割
01:58:38 まとめと今後の展望
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