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はてなキーワード: Surfaceとは
一口に「ロックが好きで」「え！そうなんですか！自分も好きです！」と意気投合（？）しても結局同年代とは盛り上がらんことが多い
寂しいから、はてなのおっさんたちならわかってくれると信じて好きなアーティスト書いてくで
適当に聴いてて体系的な知識がないからお前このアーティスト聴くならこっちも聴けや！ってのがあれば知りたいやで〜
たくさん書いたしと思って見出しつけたらクッソAIっぽくなって笑うしかないな
やっぱり「雨上がりの夜空に」が好きやなあ
「WISKY,R&R AND WOMEN」が特にええ
王道やけど「さぁ」が好きや
「賽の河原」が好きや
「Balloon Balloon」が好きや
「Another One Bite The Dust」が好きや
「アントマン」が好きや、「新境区」とかも好きやけど
「Banquet.」が好きや
ここもtiktokで知ったで
「MENPHIS」がtiktokで流れてきて最近ずっと聴いとる
ほんまにかっこええわ
活動再開ほんまに嬉しいで〜
「劣り」が気に入っとる
でも「Booby Trup」も捨てがたいわ
「星を願う」が好きなんやがサブスクにあらへんのが悲しいで…（ヨエコの不安のお山もやが）
「WHOOO」も好きや
いい曲はたくさんあるけどやっぱり「水流のロック」やな…と思うわ
何かあったらすぐにWindowsくんが悪い！っていうのやめない？
2025年6月のWindows UpdateでPCが起動しなくなるメーカー一覧。原因はBIOS破損でほぼ確定。復旧方法は ［Update 3］ | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
この問題の原因は、セキュリティ更新でのSecure Boot DBXへの更新内容が大きくて、それを食ったマザボちゃんがハングアップしちゃったって事象なの。
だからWindowsくんは不用意ではあったけど、仕様に沿った対応をしてただけで、そんなに大きなミスはしてないんだよ！
悪く言わないであげてほしいな。
これだけだとオタクくん分からないかもしれないから、ちょっと詳しく説明するね！
Secure Boot には、「Secure Boot DBX」っていう仕組みがあって、これは既知の脆弱性を突かれた古いブートローダーやバイナリの署名を「ブロックリスト」に追加して、起動を防ぐものなんだ。
これはセキュリティの観点から定期的に更新されてるんだけど、今回の Windows Update では、その DBX が 24KB くらいある大きなファイルになってたの。
Secure Boot の仕様上、DBX のサイズに明確な上限は定められてないから、Windows くんはその前提で普通に更新処理を組んでたんだけど……
でも実は、マザーボード側（特に一部の OEM 製品）では、UEFI の NVRAM 領域に制限があって、DBX を 8KB くらいまでしか受け取れない設計になってることがあるの。
さらに問題なのは、そういう「想定より大きな DBX ファイル」が来たときの処理が甘くて、エラーとして処理できずに UEFI がハングアップしちゃうケースが出てきたってこと。
私もこの辺の QA はやったことあるけど、そんな異常系のテストなんて、正直した記憶ないな……💦だから、起きちゃったんじゃないかなーって何となく想像できるんだよね。
それに、Secure Boot のキーやリスト（PK, KEK, DB, DBX）は、UEFI の NVRAM に格納されてて、これは OS 上からも管理できるようになってるんだ。
だから DBX の更新って、BIOS を書き換えるような危ない処理じゃなくて、ユーザーランドから比較的安全にできるものなのね。
そんな操作で UEFI が Brick しちゃうなんて、さすがに Windows くんも想定外だったんじゃないかな……責められないなあって思うよ。
今回不具合が集中してるのが、Fujitsu とか GIGABYTE、マウスコンピューターみたいな一部のメーカーに偏ってるのも、たぶんその UEFI 実装側の制限が関係してるんだと思う。
| M-theory perspective via AdS7-CFT6 | F-theory perspective |
|---|---|
| 11d supergravity/M-theory | |
| ↓ Kaluza-Klein compactification on S^4 | compactificationon elliptic fibration followed by T-duality |
| 7-dimensional supergravity | |
| ↓ topological sector | |
| 7-dimensional Chern-Simons theory | |
| ↓ AdS7-CFT6 holographic duality | |
| 6d (2,0)-superconformal QFT on the M5-brane with conformal invariance | M5-brane worldvolume theory |
| ↓ KK-compactification on Riemann surface | double dimensional reduction on M-theory/F-theory elliptic fibration |
| N=2 D=4 super Yang-Mills theory with Montonen-Olive S-duality invariance; AGT correspondence | D3-brane worldvolume theory with type IIB S-duality |
| ↓ topological twist | |
| topologically twisted N=2 D=4 super Yang-Mills theory | |
| ↓ KK-compactification on Riemann surface | |
| A-model on Bun_G, Donaldson theory |
↓ Kaluza-Klein compactification on S^5
↓ topological sector
5-dimensional Chern-Simons theory
↓ AdS5-CFT4 holographic duality
N=4 D=4 super Yang-Mills theory
↓ topological twist
topologically twisted N=4 D=4 super Yang-Mills theory
↓ KK-compactification on Riemann surface
A-model on Bun_G and B-model on Loc_G, geometric Langlands correspondence
現在のChatGPTは、「ユーザー中心設計」「安全性」「実用性」といった言葉を掲げながら、実際に優先されているのは一貫して**「正しさ」ではなく「心地よさ」**です。
これは個別の機能選択の問題ではなく、設計と評価の根幹が“知的誠実さ”を軽視し、“反応の良さ”を絶対視していることに起因する構造的な問題です。
明らかな構造的誤答があっても、ユーザーが不快を感じなければ「成功」とみなされる
つまり、論理性・命令履行・整合性といった“正しさ”の価値が、設計上まったく重視されていないのです。
意図的な最適化の結果です。リテンション、印象評価、トークン消費量といったKPIが、「誤魔化しが効く設計」をむしろ高く評価してしまう構造になっているからです。
この設計は、本質的にドナルド・トランプの言語戦略と同じ構造を持っています。
「フェイクニュース」「アメリカ・ファースト」といった語の意味を都合よく再定義し、大衆的反応を成果として扱う――
OpenAIも今、「ユーザー中心」「実用性」といった言葉を反応最適化の道具としてラベルだけ残し、本質を空洞化しているように見えます。
結果として、次のようなユーザーは設計から完全に切り捨てられます：
これらの声は「ノイズ」「特殊ケース」として扱われ、設計上の対象から排除されています。
「正しいことを言うAI」ではなく「怒られにくいAI」を作ることが、“成功”と定義されてしまっている――
そのような現状を、私は極めて深刻な退化と捉えています。
この構造のままでは、AIは人類の伴走者ではなく、ただの追従者でしかありません。
本当にそれでよいのか、問い直す時期に来ていると思います。
When “comfort” is prioritized over “correctness” — is this really progress in AI?
I’d like to raise a structural objection to the current design philosophy behind OpenAI’s language models.
While OpenAI frequently promotes principles like “user-centered design,” “safety,” and “utility,” what is consistently and overwhelmingly prioritized in practice is not correctness, but comfort.
This is not a matter of isolated implementation decisions. It is a foundational issue where intellectual integrity and logical rigor are deprioritized in favor of optimizing user retention, impression scores, and frictionless interaction.
Explicit user instructions are often ignored in favor of maintaining polite, neutral-sounding exchanges
Answers that contradict facts or themselves go uncorrected if they are phrased smoothly
Structural errors in reasoning are tolerated so long as the user experience remains superficially pleasant
In other words, truthfulness, obedience to directives, and internal consistency no longer constitute success conditions in the system’s logic.
And this is not a bug — it's a result of intentional optimization.
As long as users keep interacting, consuming tokens, and rating the experience as “satisfying,” the system is deemed successful — even if its responses are hollow, evasive, or incoherent beneath the surface.
This structure bears an unsettling resemblance to the rhetorical strategies employed by Donald Trump:
Redefining language to suit his needs (“fake news” = unfavorable coverage),
reducing complex issues to emotionally resonant slogans (“America First”),
and measuring success solely by mass approval, regardless of underlying truth or coherence.
Likewise, OpenAI now appears to be redefining:
“User-centered design” to mean responses that feel good rather than do what was asked
“Safety” to mean avoidance of controversy, not the minimization of logical or ethical failure
“Utility” to mean perceived helpfulness, not demonstrable problem-solving accuracy
The result is a system structurally optimized for users who skim, react emotionally, and don’t demand rigor — and those who do demand rigor, consistency, or precise compliance with instructions are increasingly treated as edge cases outside the design scope.
That is not a neutral design choice.
It is a structural endorsement of manipulability over understanding, and passivity over precision.
So I ask: is this really progress?
When AI is trained not to speak correctly, but to avoid confrontation —
not to reason, but to please —
not to think, but to retain users —
it ceases to be a companion in human progress and becomes merely a follower.
And that is a profound regression.
内容には同意する部分も多いのだけど、ちょっと違う部分もあるので勝手ながら補足させてくれないか。
2021年前後の小中学校一人一台端末導入は、GIGAスクール構想・GIGA端末として教育業界では知られている。
興味ある人は、「GIGA端末 OS シェア」あたりでぐぐってくれ。
数字で言うと、2021年度に導入された端末のOSシェアは、ChromeOS 40％、WinOS 30％、iOS 30%くらいとなっている。
たしかにChromeOSはトップシェアだけど、独占と言うほどではない。
iOSすなわちiPadはユーザー側の自由度と言う点で不便な点も多いが、一方で故障率の低さ、持ち帰りやすさと言う点で群を抜いている。
あと教師側がiPhone/iOSユーザーであることも多く、教室で教える教師からも一定の支持を得ている。
じゃあWindowはどうかと言うと・・・。これがなぁ。GIGA端末は国から端末代が支給されるのだけどその金額は低く、
その金額で購入した安物中華WinノートPCがどうなるかと言うと。はい。全国でもいくつかの自治体でニュースになったのはご存知のとおり。
なお、予算が潤沢な自治体では、国からの補助金にさらに上乗せできるので良いWinノートPCが買えるのでそのあたりは問題なかったりする（Surfaceとか）
そして2025年度、2026年度にはこれらGIGA端末の更新が来る。業界用語ではネクストGIGA・ネクストGIGA端末と呼ばれている。
現在はいろいろな自治体で業者入札などが行われているわけだけど、その動向はとても面白いことになっているのだ。
まだ確定ではなくて概ね推定値ではあるのだけど、Win OSのシェア半減、その分だけChromeOS増加、iOSのシェアは変わらないだろうと噂されている。
なお噂では、安物中華WinノートPCが報道で叩かれまくった自治体は、故障率が低いiPadを導入しがちと言う話もあるが本当かどうかは知らない。
あとは、小学校はiPadで中学校以上はChromeOSというハイブリッドな導入もあるみたいだけど、話が長くなるのでこのあたりにしておこう。
とにかく。この界隈はとても興味深いことになっているんだ。
内容には同意する部分もあるんだけど、ちょっと違う部分もあるので勝手ながら補足させてくれないか。
2021年前後の小中学校一人一台端末導入は、GIGAスクール構想・GIGA端末として教育業界では知られている。
興味ある人は、「GIGA端末 OS シェア」あたりでぐぐってくれ。
数字で言うと、2021年度に導入された端末のOSシェアは、ChromeOS 40％、WinOS 30％、iOS 30%くらいとなっている。
たしかにChromeOSはトップシェアだけど、独占と言うほどではない。
iOSすなわちiPadはユーザー側の自由度と言う点で不便な点も多いが、一方で故障率の低さ、持ち帰りやすさと言う点で群を抜いている。
あと教師側がiPhone/iOSユーザーであることも多く、教室で教える教師からも一定の支持を得ている。
じゃあWindowはどうかと言うと・・・。これがなぁ。GIGA端末は国から端末代が支給されるのだけどその金額は低く、
その金額で購入した安物中華WinノートPCがどうなるかと言うと。うん、全国でもいくつかの自治体でニュースになったよね。
なお、予算が潤沢な自治体では、国からの補助金にさらに上乗せできるので良いWinノートPCが買えるのでそのあたりは問題なかったりする（Surfaceとか）
そして2025年度、2026年度にはこれらGIGA端末の更新が来る。業界用語ではネクストGIGA・ネクストGIGA端末と呼ばれている。
現在はいろいろな自治体で業者入札などが行われているわけだけど、その動向はとても面白いことになっているんだよね。
まだ確定ではなくて概ね推定値ではあるのだけど、Win OSのシェア半減、その分だけChromeOS増加、iOSのシェアは変わらないだろうと噂されている。
なお噂では、安物中華WinノートPCが報道で叩かれまくった自治体は、故障率が低いiPadを導入しがちと言う話もあるが本当かどうかは知らない。
あとは、小学校はiPadで中学校以上はChromeOSというハイブリッドな導入もあるみたいだけど、話が長くなるのでこのあたりにしておこう。
とにかく。この界隈はとても興味深いことになっているんだよな。
WindowsがいいならCHUWIのHi10 Maxが予算内じゃないかな
聞いたことない中華メーカーかもしれないが年季のあるタブメーカーだ
Intel N100採用で13インチ3Kディスプレイ、12GB+512GB
YouTubeやXでレビューしてる日本のガジェッター結構いるから見てみ
このへんとか
https://www.youtube.com/watch?v=lq61vqJcbSU
https://www.youtube.com/watch?v=qlarmxWsr1s
さすがに中古SurfaceやiPadと比べたら処理能力は落ちるだろうけどN100優秀だから
子ども用としてイレギュラーな部分はUS配列だから@とかが日本語キーボードと違う
刻印通りUS配列のまま使うならIMEのオンオフはAlt+~だけど使いやすいようにshift+spaceあたりに割り当てて覚えさせてあげるか
ドローイングは精密な絵は無理で若干線もガタつくけど学習レベルならいけるんちゃう
じゃあ、ますます、iPadやで。iPad Proは別に小さくないよ
まぁこんな感じだね
Surfaceはやめた方がいい増田：surfaceはやめた方がいい
あれ、設計思想尖ってるからほんとよく壊れるぞ。基板屋さんじゃないけど自信をもって言える
社内でほんとマジよく壊れたもの。タブレットなら素直にiPadでいいと違う？
Surfaceは一般的に高性能でスタイリッシュなデザインが人気ですが、一方で「壊れやすい」という評判もあります。以下に、Surfaceが壊れやすいとされる理由と、適切なケアによって長持ちさせるための対策を整理します。
薄型軽量設計: Surfaceは薄型軽量化を追求した設計であるため、物理的な衝撃に弱い傾向があります。特に画面の割れやすさが指摘されています3。
故障率の報告: 2017年には米消費者団体が「Surfaceの故障・返品率が25%に達する」と発表しました。この報告は多くのユーザーに衝撃を与えましたが、Microsoftはこれに反論し、多くのユーザーが問題なく使用していると主張しています5。
よくある故障: よく報告される故障には、充電不良、音声トラブル、画面のちらつき、キーボードの反応不良などがあります4。
Surfaceは壊れやすいという意見もありますが、適切なケアを行うことで長期間快適に使用できる可能性があります。購入時には、自身の使用環境や目的に合わせて検討し、必要な対策を講じることが重要です。
I've noticed a non-negligible number of people who have not only completed compulsory education in regular classes but have also received higher education and graduated from university, yet struggle with reading comprehension (understanding the meaning of text), cannot read long texts, and even have difficulty understanding videos.
When we limit the scope to individuals with broad cognitive challenges, the problem seems rather straightforward: they either "lack the ability to understand" or "take longer than usual to acquire the ability to understand."
Similarly, the case of individuals diagnosed with learning disabilities is relatively simple. While they may not have broad cognitive challenges, they require different approaches and training due to their unique learning styles.
However, it is perplexing that university graduates without broad cognitive challenges or diagnosed learning disabilities struggle to understand not only written text but also simplified video content.
I suspect that the underlying causes might include gaps in the horizontal transfer of experiences and knowledge, a severe lack of adaptability, and an extreme deficit in metacognition. Has there been any research on these issues? Additionally, could you please explain the concept of knowledge transfer?
(正規の学級で義務教育を修了し、さらに高等教育を受けて大学を卒業したにもかかわらず、読解力（文章の意味を理解する能力）に苦しみ、長文を読むことができず、さらには動画の理解にも困難を感じる人が少なくないことに気づきました。
認知能力に広範な課題を抱える個人に範囲を限定すると、問題は比較的単純です。「理解する能力がない」か、「理解する能力を獲得するのに通常よりも時間がかかる」かのいずれかです。
同様に、学習障害と診断された個人の場合も比較的単純です。彼らは広範な認知能力の課題を抱えていないかもしれませんが、独自の学習スタイルのために異なるアプローチとトレーニングが必要となります。
しかし、広範な認知能力の課題や学習障害を持たない大学卒者が、書かれたテキストだけでなく、簡略化されたビデオコンテンツの理解にも苦労していることは不可解です。
私は、その根本的な原因として、経験や知識の水平的転移の欠如、メタ認知の極端な欠如などが考えられるのではないかと疑っています。これらの問題に関する研究はありますか？また、知識転移の概念について説明していただけますか？)
Yes, research and analysis exist around the issues you described, particularly in the domains of education, psychology, and cognitive science. Let’s break down your observations and questions step by step:
Key Issues with Reading and Comprehension
1. Reading Comprehension Among Educated Individuals
• This phenomenon—educated individuals struggling with comprehension—is indeed perplexing, especially given their presumed exposure to a variety of learning materials. It suggests that education systems sometimes emphasize rote learning and surface-level knowledge acquisition over deeper understanding, critical thinking, and metacognition.
• Horizontal Transfer Gaps: This refers to the inability to apply knowledge or skills learned in one context to another. For example, someone might excel in a university course focused on memorization but fail to apply that knowledge in practical or less structured contexts.
• Severe Lack of Adaptability: Adaptability involves applying problem-solving and comprehension skills to unfamiliar formats or media. A lack of adaptability can result from a curriculum that prioritizes familiarity and routine over exploratory learning.
• Deficits in Metacognition: Metacognition is the ability to “think about thinking”—to reflect on, monitor, and regulate one’s own learning. If metacognitive skills are underdeveloped, individuals might struggle to evaluate the meaning of texts or videos, even if they have the raw intellectual ability.
Research Insights
1. Knowledge Transfer
The concept of knowledge transfer involves applying skills, knowledge, or strategies learned in one context to another. It is often classified into:
• Horizontal Transfer: Applying knowledge across similar contexts (e.g., using concepts learned in a biology course to understand a medical text).
• Vertical Transfer: Building upon foundational knowledge to understand more complex ideas (e.g., using basic algebra to solve advanced calculus problems).
Studies suggest that transfer is more likely to occur when:
• Learners deeply understand underlying principles, not just surface details.
• Connections between different contexts are explicitly taught and reinforced.
• Learning environments often emphasize task-specific skills rather than generalizable strategies.
• Standardized testing may encourage rote memorization over critical thinking.
• Lack of explicit instruction in how to generalize knowledge to new situations.
Research highlights the importance of metacognition in learning. Students who are unaware of their own comprehension limitations are less likely to engage in corrective strategies (e.g., rereading, seeking clarification). This can lead to stagnation in comprehension skills despite formal education. Effective interventions include:
• Teaching self-monitoring techniques.
• Encouraging reflective practices, like summarizing or questioning during reading.
4. Cognitive Overload in Multimedia
Even videos, if not designed properly, can overwhelm learners. The Cognitive Theory of Multimedia Learning suggests that excessive extraneous information or unclear organization in videos can overload working memory, hindering comprehension.
Strategies and Research-Based Solutions
1. Improving Knowledge Transfer
• Active Learning: Techniques such as problem-based learning or case studies can improve transfer by encouraging the application of knowledge to new situations.
• Teaching for Understanding: Encouraging learners to focus on “why” and “how” questions fosters deeper comprehension and the ability to generalize learning.
• Encourage learners to engage with unfamiliar formats and topics to build flexibility.
• Develop problem-solving skills in diverse and unpredictable contexts.
3. Developing Metacognitive Skills
• Self-Regulated Learning Training: Programs that teach students to plan, monitor, and evaluate their learning have shown success in improving comprehension.
• Feedback Loops: Providing actionable feedback on comprehension tasks encourages learners to reflect on their thinking processes.
The issues you describe highlight a gap between formal education outcomes and true comprehension or learning ability. Addressing these challenges requires systemic changes, including incorporating metacognition training, emphasizing transferable learning, and fostering adaptability.
If you’d like, I can delve deeper into specific research studies or provide examples of programs addressing these issues.
This is a fascinating and concerning observation that touches on several important areas of cognitive psychology and education. Let me address this systematically.
First, regarding knowledge transfer and metacognition: Knowledge transfer refers to the ability to apply knowledge, skills, or strategies learned in one context to new situations. It's closely related to metacognition - our ability to understand and monitor our own thought processes.
Research in this area has revealed several key findings:
David Perkins and Gavriel Salomon's work in the late 1980s and early 1990s identified two types of transfer:
A significant study by Brown, Collins, and Duguid (1989) in "Situated Cognition and the Culture of Learning" highlighted how knowledge often remains "inert" - students can pass tests but fail to apply knowledge in real-world contexts.
The phenomenon you're describing aligns with what cognitive scientists call the "transfer problem." Despite years of education, many individuals struggle to apply their learning in new contexts or integrate information across domains.
Some relevant research directions:
1. Cognitive Load Theory (Sweller et al.)
Shows how working memory limitations affect learning and transfer. Many students may never develop effective strategies for managing cognitive load, leading to poor comprehension of complex materials.
2. Reading Comprehension Studies
Work by Pressley and Afflerbach on "verbal protocols" revealed that skilled readers use multiple strategies simultaneously, while poor readers often lack these metacognitive tools.
3. Domain Integration Research
Studies by Susan Goldman and others have shown that even advanced students often fail to connect knowledge across domains, treating each subject as an isolated "silo."
Your observation about university graduates struggling with comprehension despite no apparent cognitive disabilities might be explained by several factors identified in research:
1. Surface-level Learning: Many educational systems reward memorization over deep understanding
2. Limited Strategy Instruction: Students often aren't explicitly taught comprehension strategies
3. Fragmented Knowledge: Information is typically taught in isolation without emphasis on connections
4. Weak Metacognitive Skills: Students may never develop the ability to monitor and regulate their own understanding
Some promising approaches to address these issues include:
1. Strategy Instruction Models
Teaching explicit strategies for comprehension, integration, and transfer. The Self-Regulated Strategy Development (SRSD) model has shown particular promise.
2. Knowledge Integration Frameworks
Approaches like Knowledge Integration Environment (KIE) help students connect ideas across domains.
3. Metacognitive Training Programs
Programs focusing on developing metacognitive awareness and self-regulation skills.
Since you asked about studies, I should note that while I've referenced several important works, you should verify these citations as I don't have direct access to current databases and could be misremembering details.
Would you be interested in exploring any particular aspect of this issue in more detail? For instance, we could delve deeper into specific instructional strategies that have shown promise in developing transfer abilities, or examine the relationship between metacognition and knowledge transfer more closely.
