- 著者らは、事前学習された拡散モデルを用いて多視点錯視を生成する方法を提案している。
- この方法は、回転、反転、色の反転、傾き、ジグソーパズルの並べ替え、ランダムな並べ替えなど、さまざまな変換をサポートしている。
- この方法では、画像の異なるビューまたは変換から得られたノイズ推定値を整列して平均化し、拡散ステップを取る。
- 著者らは、線形性や統計的一貫性など、この方法が機能するためにビューが満たさなければならない条件について論じている。
- 直交変換、特に順列行列を使うことで、解釈可能で視覚的に意味のある錯視を作り出すことができる。
- この論文では、この分野の関連作品の例と参考文献を紹介している。
- この記事では、視覚的アナグラム、錯視、イメージ・イリュージョンの生成における拡散モデルと生成AIの応用を探求している。
- AIによって生成されたアートワークの使用や、複数の解答を持つパズルの作成におけるジェネレーティブAIの可能性をめぐる議論がある。
- コメントでは、提供された例への賞賛、さまざまなタイプのイリュージョンへの興味、高いRAMとGPUランタイムにアクセスするコストについての議論など、さまざまなトピックに触れている。また、ビデオゲームや車の試乗についても簡単に触れられている。
- アマゾンの元人事担当者が、同社の業績向上計画「ピボット」によるトラウマ体験を語り、PTSDを発症した。
- ピボットは、業績を向上させることよりも、 業績指標を満たさない従業員を排除することに重点を置いていた。
- このプロセスは、国外退去を余儀なくされたビザを持つ労働者を含む従業員に悪影響を及ぼした。
- アマゾンはこの証言に反論し、不正確な情報が含まれており、大多数の従業員の経験を反映していないと主張している。
- その人物は最終的にアマゾンを退職したが、退職前に株式投資を確保した。
- 対談では、アマゾンの業績向上計画(PIP)に対する批判、障害を持つ社員が直面する課題、ジョブホッピング、キャリア成長の問題、FAANGの企業文化、軍人と民間人の技術者としてのキャリアなどを取り上げている。
- 参加者は、パフォーマンス・マネジメントの慣行、面接プロセス、経営陣の決定に対する不満を表明している。
- この対談では、レイオフ、解雇における人事の役割、業績不振社員の処遇に関する懸念についても議論され、ハイテク業界における人材配置と代替報酬体系における戦略的意思決定の必要性が強調されている。