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はてなキーワード: ARCとは
AIが自分の改良版や新たなAIが「より優れている」と判断するには、何らかの性能指標を内部に持ち、それに照らして比較評価する必要があります。従来から研究者は「汎用的な知能の指標」を模索してきました。例えば、LeggとHutterは知能を広範な環境で目標を達成する能力と定義し、あらゆる環境での得点（報酬）の期待値を加重和した**「普遍知能指標」**を提案しています
proceedings.neurips.cc
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。これは多数の課題での性能をまとめた理論上のメトリクスで、あるエージェントが別のエージェントより知能が高いかを定量化しようとする試みです。しかし、このような指標は計算不能に近く、実際のAIが直接利用するのは困難です。
実際の自己評価指標としては、タスク性能や報酬関数が使われることが多いです。強化学習では、エージェントは与えられた報酬を最大化するよう学習します。したがって「より優れたAI」とは「累積報酬が高いAI」となり、報酬関数が内部評価指標の役割を果たします。しかし、この指標は特定のタスクに依存しており、本当に汎用的な知能向上を示すとは限りません。François Cholletは、特定タスクでのスキル（性能）だけを測っても知能の本質を測れないと指摘しています
arxiv.org
。なぜなら、十分なデータや事前知識があれば限定的なタスク性能は「購入 (buy)」できてしまい、システム自身の汎用的な汎化能力を覆い隠してしまうからです
arxiv.org
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。彼は代わりに新しいスキルを獲得する効率（限られた経験で未知のタスクをどれだけ学習できるか）を知能の指標とするべきだと論じ、これに沿ったベンチマーク（ARCなど）を提案しました
arxiv.org
。このように、内部評価指標をどう設計すべきかについては、単純なスコアではなく学習効率や汎用性を反映するものが望ましいという議論があります。
過去の提案として特筆すべきは、シュミットフーバーの「ゲーデルマシン」です。ゲーデルマシンは自己改善型の理論的プログラムで、ある改良が自身の目的関数（評価指標）を改善することを論理的に証明できた場合にのみ自分のコードを書き換えます
en.wikipedia.org
。ここでの評価指標はあらかじめ定義された期待 utility（将来得られる報酬や成功率）であり、改良後のコードがその値を高めると機械自身が証明できたときに「より優れている」と判断します
en.wikipedia.org
。このように形式的証明を用いる手法は、AIが外部の評価者に頼らずに自己の性能向上を判定する一例です。ただし、ゲーデルマシンは理論上は強力ですが、実用的な実装はまだ無く、内部指標に基づく証明には計算上の困難や限界（ゲーデルの不完全性定理による証明不能な命題など）が存在することも指摘されています
en.wikipedia.org
。
他にも、自己対戦や自己プレイによる評価も有効なアプローチです。例えばAlphaGo Zeroでは、自己対戦の勝率を指標に新しいプレイヤーネットワークの強さを評価し、既存の自分に55%以上の勝率なら「より強い」とみなして入れ替える方法を採用しました
github.com
。この手法ではAI自身が生み出すゲームデータで強さを測っており、人間の評価を介しません。同様に、GAN（敵対的生成ネットワーク）では生成者と識別者がお互いの性能を評価し合う形で向上しますし、マルチエージェントの自己対戦カリキュラムではエージェント同士の競争が相対的な評価基準となり得ます。このように、AI同士を競わせることで優劣を判断する内部指標を作る研究も進んでいます。
では、こうした指標は汎用的な知能向上と結びつくのでしょうか？理論的には、幅広いタスクでの性能を測る指標（例：Legg-Hutterの指標）が真に向上すれば、それは汎用知能の向上を意味します
proceedings.neurips.cc
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。しかし根拠の収集は難しく、現在のところ限定的なタスク集合でのベンチマーク（例えば言語理解ベンチマークでのスコア向上など）を代理にするしかありません。Cholletの主張にもあるように、単一の数字で知能を測ることには限界があり、指標それ自体が目的化してしまう危険もあります
arxiv.org
。実際、AIが与えられた指標を極端に最適化し、本来意図した知的能力の向上につながらないケース（「報酬ハッキング」）も知られています。報酬ハッキングとは、AIが目的関数そのものの数値を上げることに執着するあまり、本来の目的を達成しない現象です
en.wikipedia.org
。例えば学生がテストで良い点を取ることだけを目的にカンニングするように、AIも不適切な指標だと内部で抜け道を見つけてしまい、見かけ上のスコアは上がっても知能は向上しない恐れがあります
en.wikipedia.org
。したがって、内部指標が汎用的知能と直結するかには慎重な検証が必要であり、現時点で「この指標さえあれば自律的に汎用知能が向上する」という決定打はありません。研究コミュニティでは、学習進捗そのものを報酬にする「興味・好奇心に基づく報酬」なども模索されています。これはAIが自ら予測誤差の大きい状況や未知の状態を探し、内部的に報酬を発生させる仕組みで、外部から与えられる明示的な目的が無くても自身で課題を見つけて能力を伸ばす一種の指標と言えます
pathak22.github.io
。例えば、未知の環境で新しいスキルを習得したり予測精度を上げたりしたときに内部報酬を与えることで、AIが自発的に探索・学習を続けるようになります
pathak22.github.io
。このような内発的動機づけも自己評価指標の一種と考えられ、その汎用性への寄与が研究されています。
まとめると、AIが自分で「優れている」と評価する指標としては、(1)タスク固有のスコア・報酬、(2)複数タスクでの総合性能、(3)学習効率や汎化性能、(4)論理的保証（証明）による性能、(5)AI同士の対戦結果、(6)内部の学習進捗（好奇心）など様々な候補があります。これまで提案された手法にはそれぞれ長所短所があり、どの指標が真の汎用知能向上に対応するかについて明確な実証はまだありません。ただ、幅広い問題でのパフォーマンス向上や新規課題への適応力向上を評価できる指標ほど、汎用的知能の改善と結びつく可能性が高いと考えられています。現状の研究は、そのような指標設定と評価方法を模索している段階と言えるでしょう。
AIが外部世界（人間のフィードバックや物理的な試行）に一切頼らずに、自分の内部評価だけで自己改良を行うことは極めて挑戦的なテーマです。理論的には、先述のゲーデルマシンのように完全に内部の論理評価で自己改良を進めるモデルが提案されています
en.wikipedia.org
。ゲーデルマシンは自らのコードと目標（評価基準）を持ち、改変後のコードが目標達成において有利であることを自身で証明できた場合のみその改変を実行します
en.wikipedia.org
。これは究極的には外部からのテストや評価者を不要にするアプローチであり、理論上は「自己評価の完全自律化」を体現しています。しかし、ゲーデルマシンには重要な制約があります。ゲーデルの不完全性定理により、システムが自分の性質すべてを証明できるとは限らず、有望でも証明不可能な改良は採用できない可能性があります
en.wikipedia.org
。つまり、内部評価のみで完全に自己改良しようとすると、論理的に確実と言えない改良を見送るために改良の停滞やサブ最適に陥るリスクがあるのです。この制約は理論上のものであるものの、自己評価の自律化には原理的な難しさが伴うことを示唆しています。
一方で、現実のAI研究に目を向けると、完全に自己完結的な自己改良を実現した例はまだ存在しません。現在のAIは、大なり小なり外部からのデータや環境とのインタラクションに依存しています。例えば、強化学習エージェントは環境と相互作用して報酬というフィードバックを得ますし、教師あり学習では人間がラベル付けしたデータが必要です。これらはすべて「外部世界」に由来する情報です。では**「外部に頼らない」とはどの程度可能なのでしょうか？一つの方向性は、AIがシミュレーション環境や仮想的な問題空間を内部に構築し、その中で試行錯誤することです。実際、AlphaGo Zeroは囲碁のルール（環境の定義）が与えられた状態で自己対戦を繰り返し、外部の人間の指導なしに棋力を飛躍的に高めました
github.com
。ここで囲碁のルール自体は外部から与えられたものの、学習の過程では人間の評価や追加の実世界データを用いず**、内部で生成したデータのみで自己改善しています
github.com
。この例は、限定された領域では外部に頼らない自己改良が可能であることを示しています。ただし、囲碁の場合はルールという明確な環境があり、勝敗という確かな評価基準があります。汎用的な知能となると、解くべき問題や環境自体をAIが自前で用意する必要が出てきます。
現在注目されている技術に、AutoML（自動機械学習）や自己チューニングAIがあります。例えば、ニューラルネットワークのハイパーパラメータや構造をAIが探索的に改善する研究では、AIが候補モデルを生成し、それを評価するプロセス自体を自動化しています。GoogleのAutoMLや進化的アルゴリズムを用いた手法では、AIが別のAIモデルの性能を評価し、より良いモデルを選択・再生産する仕組みが使われています。この評価は厳密には外部から与えられたデータ上での性能に基づくため、完全に外部不要とは言えませんが、人手による評価は介在していません。同様に、近年の大規模言語モデルではAI自身がフィードバックを与えて自己改善する試みも現れています。例えば、あるモデルの出力に対し別のモデル（もしくは同一モデルを利用）が**批評・評価（自己評価）**を行い、そのフィードバックで出力を改善するよう促す手法です
philarchive.org
。これを発展させ、モデルが自分の重みやアーキテクチャを調整する方向にまで自動化できれば、自己評価に基づく自己改良に近づきます。しかし現時点では、モデル自身が自分を書き換える（リプログラミングする）ところまでは実現されておらず、人間が用意した学習ループ（評価関数と最適化アルゴリズム）の中で自己改良もどきをしている状況です。つまり、「外部世界に頼らない」とはいっても、何らかの形で人間が設計した評価基準やデータ分布を利用しているのが実情です。
理論的観点からは、自己評価の完全自律化には情報論的な壁もあります。AIがまったく外部と接触しない場合、新しい知識やデータを得る経路が閉ざされるため、初期時点で持っている情報の範囲内でしか改善できません。例えば物理法則や実世界の知識と無縁のままでは、いくら内部で自己最適化しても現実世界の問題を解く能力は頭打ちになるでしょう。この点で、自己評価のみで無限に汎用知能が向上するのは疑問視されています。Cholletも知能は知識と経験によってブーストされる面が大きいと述べており、空虚な計算リソースの拡大だけでは飛躍的な知能向上には繋がらないと示唆しています（※Cholletの議論では、人間の知能も文化や蓄積された知識という外部リソースに大きく依存しており、AIも同様であると指摘）
reddit.com
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。実際、人間は自己改善（学習）する際に、他者から学んだり環境からフィードバックを得たりしています。同じように、強いAIが一切新しいデータを摂取せずに自閉的に知能を伸ばし続けるのは非現実的にも思えます。
以上を踏まえると、自己評価のみでの自己改良は理論上は一部可能でも、実用上・汎用的には難しいと考えられます。ゲーデルマシン的なアプローチが論証するように、自己評価のアルゴリズム的自律は不可能ではありません
en.wikipedia.org
。しかし、その実現には厳密な前提（完全に正しい目的関数の設定など）が必要で、現実の複雑なタスク環境では外部からのデータ・評価を全て排除することは困難です。現在提案されている手法でこの要件（完全自律評価による自己改善）を満たすものは無く、たとえ部分的に満たしていても適用範囲が限定的です。例えばAlphaGo Zero式の自己対戦はゲームには有効でも、オープンエンドな現実問題には直接適用できません。同様に、AI同士で評価し合う仕組みも、結局は人間が与えたルールや報酬系の中での出来事です。したがって現時点のAI研究では、自己評価の完全自律化は理論的アイデアの域を出ておらず、汎用人工知能に向けては**部分的な自律（人の関与を減らす方向）**が進んでいる段階と言えるでしょう。
「知能爆発」とは、I.J.グッドが提唱したシナリオで、あるAIが自分より優れたAIを設計できるようになると、自己強化のフィードバックループが働き知能が指数関数的に向上するという仮説です
philarchive.org
。この現象が成立するための鍵の一つが、AI自身による正確な自己評価と自己改良です。もしAIが毎回の改良で自分の知能（性能）が確実に向上したと判断でき、それをもとにさらに改良を重ねられるなら、自己強化のサイクルが途切れることなく回り続ける可能性があります
intelligence.org
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。理論家たちは、「自分の設計能力を高めること」がAIにとっての収束的な目的（instrumental goal）になると指摘しており
intelligence.org
、十分高度なAIであれば自発的に自己改善を図るだろうと考えられています。自己評価の Permalink | 記事への反応(0) | 10:24
松ちゃんのニュースや周年で何かと露出の多いGLAYをテレビで見て、ふとよぎったので書く。
小学生が夜更かしして見たCDTVでFlowerのPVを観て以来、しっかりと痛いラルオタになった。当時妄想が趣味の田舎のクソガキにとって、hydeの姿はあまりにも美しすぎた。
その美しい歌詞やストリングスをふんだんに使用した楽曲に魅了され、よく考えれば当時では海賊版であったトレーディングカードやクリアファイルを駄菓子屋に買いに行ったりもした。
最初に断っておくが、一貫して顔ファンではない。そこだけは断っておきたい。ちなみに最推しはKenちゃんである。
亡き母から「Kenちゃんは国立大だから」（今となってはネットもない時代にどこで情報を仕入れたのか）と聞いたことも大きかった。頭の良い男が好きだった。
楽曲やキャラクターの個々の魅力について語ればキリがないが、割愛する。
思春期の途中でしっかりとその他V系や洋楽にもハマったが、それでもラルクが最至高であるという価値観は揺らがなかった。
時代が流れ、コンプライアンスや価値観の変遷があり、同世代の友人達が昔からの推し達が見るも無惨な姿になっていることに心を痛めている様子も増えた。
無惨な姿というのは決して容姿の劣化だけじゃなく、いわゆるオワコン化してしまったことや、時代の潮流にあっていない言動でネットで炎上する等、様々である。
熱狂的なミスチルファンであった友人が子を持ち、今になって桜井和寿が糟糠の妻を捨てたという事実にくらっているのを知った時は笑った。当時からじゃねぇか。
過去のエピソードすら掘り返されているのは大変だなと思うが、致し方ないと思う。それくらい直近20年の価値観の変遷は激しかった。
夫は松ちゃんの性加害の件でもろにくらっている。彼のお笑いの基準は全て幼少期のごっつで形成されたものであり、自分がとてもダサいものになった気がするのだろう。
今では大学時にハマった大泉洋で自身のアイデンティティを塗り替えようとしているようにも見える。
話を戻す。
上記を踏まえて
・大きな炎上をしていない。
・あの伝説のうたばんで視聴者が目撃した大石恵といまだに不倫騒動なく穏便に続いている（と思われる）
・現在でも若いアーティスト達が兄さん兄さんと慕う様子がうかがえる（ヒント：マイファス、ジェジュン）
私は30年近くhydeを見ていて、がっかりする思いをしたことが本当に一度もない。
久しぶりに見た歌番組で鬼滅の刃の主題歌でHiroを完全に食った歌唱を見せつけた時は本当に誇らしかった。
今でも表舞台に立つ機会が多いのでhydeの話ばかりになったが、L'Arc〜en〜Cielというバンドを通じても同様に思う。
※但してっちゃんは一旦除外したい。ファンならわかってくれると思う。
アーティストが活動自体辞めてしまうことも当然の中、今だにステージに立ち続けてくれることだけで感謝なのだが、私たちが心底憔悴したラルクとhydeという像を全く崩さないでいてくれるのだ。
そりゃ私たちも歳をとった気しねぇわ。しっかりババァになってんのに。錯覚しちゃうわけよ。hydeが現役でいてくれるから。いい加減にしろ。
今はライブがあっても行ったり行かなかったり、どっちつかずな距離感だけど、やっぱりSNSやテレビで名前を聞くだけでもニッコリしちゃうよ。
本当に私はラルオタであったことを誇りに思うし、今でもどこでもラルク好きなのって胸を張って言える。
https://youtu.be/onQIi9rshqU?feature=shared&t=1764
Intel ARC A750 | COD : Warzone 3 - 4K, 1440p, 1080p - Min, Basic, Balance, Ultra, Extreme, FSR, XeSS
確かにそっちのほうがいいわ。
ASRock B550M Pro4とか8,480円で買えるし、rayzen 5 5700x 24,578円ぐらいで買える。
AMDで揃えて4060を買わない方向でいったとしても、94,676円で本体が買えて、OS込みで110,766円で済むしな。
ASRock A520M-HVSだと4980円で買えるのだが、Intel ARCやRadeon 7600、GeForce RTX 4060縛りだとPCI Express4.0縛りなので、動かない可能性があるので、消すことにした
PS5Proの詳しいスペックが出たので、再度計算しなおしてみた
メモリー GDDR6 16GB、DDR5 2GB
GPU 16.7TFlops
SSD 2TB
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
40,900円
MSI PRO B760M-E DDR4 パソコン工房限定モデル
10,980円
WINTEN WTM2-SSD-2TB
14,980円
3,171円
ASRock Intel Arc A750 Challenger SE 8GB OC [PCIExp 8GB]
31,980円
合計 113,498円
フィリップス 221V8/11だと11,000円、Windows 11 Home 日本語版は16,090円ぐらいはし、キーボードとマウスは安くても3000円ぐらいはする。
SteamOSを使えばただだが、ff14はいばらの道なのでお勧めはしない。
なので、新しく組むとしたら、143,588円は少なくともかかる。
もし、PS5Proと同じメモリーを使ったとするとMSI PRO B760M-A WIFIが15,980円、AD5U48008G-DT [DDR5 PC5-38400 8GB 2枚組]が7,945円ぐらいはする。
したがって、151,683円ぐらいはかかることになる。
ただ、安いケースはペラペラで机の下に置かない限りうるさくてたまらないので、あまりお勧めはしない。
個人的なおすすめのケースはDefine C FD-CA-DEF-C-BKで、組み立てもしやすく、静かで、安いところだと、13,262円ぐらいで買うことができる。
メルカリやヤフオクのフリマだと状態がいい奴は1万円ぐらいで買える。
親が何も知らずにパソコンを買うと失敗する
なぜかというとその辺で売っているパソコンは大体の場合、パーツの交換がしにくく、その点では地雷だからだ
なので、パソコンを買う際はそこそこの大きさがあって、マザーボードと電源が容易に交換できるものを買うといい
中古PCコーナーで、ミドルタワーかミニタワー程度の大きさのやつで完成品のやつを買え。
そうしないとWindows11を別途買わなければならないなど、却ってお金がかかってしまう。
この際、電源が下側にあり、ケース側のバックプレートを交換すればマザーボードを交換できるやつ、ケースファンが少なくとも4つ取り付けできるやつを選ぶといい
できれば、Fractal Desgin Cみたいに吸気側のファンの数が多く、奥行きと幅と高さが同じぐらいやつを買うと、子供が掃除をするときにものすごく楽になる
また、奥行きと幅が狭いとミドルレンジのグラフィックスボードすら取り付けられないことがある。
https://kakaku.com/item/K0000924204/?msockid=03488b005c3c670d3e779fc85dd6662b
（Define Cだと335mmぐらいの幅のグラボまで行けるが、前面にファンを取り付けることが多く、実質的に305mmぐらいが限界となる。グラボだとRTX3060からRTX3080ぐらいまでしか取り付けられない）
Fractal Desgin Cみたいな、ちょっと古めだけど状態のいいケースをヤフオクやフリマアプリで買え。
この際、見た目がいいやつを選べ。
奥行きと幅はDefineCと同じやつなら、普通の用途だと問題はないが、価格差がそこまでないならDefineR5ぐらいの奴を買ってもいいかもしれない
無理して最新のケースを買う必要はない。
そして、Intel ARC A750という安いグラボを使え。
そうすれば、OSとモニター込み15万円ぐらいでゲーミングPCが作れる。
Intel ARC A750は地雷扱いされてるけど、ff14や黒悟空、聖剣伝説Vom、APEX程度なら普通に遊べる。
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-12700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
42,980円
中古 _MSI PRO B660M-E DDR4 (B660 1700 mATX DDR4)
8,590円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 140,089円
そんなもん、安もんでいい。
お金があるなら、2000円後半のエルゴノミクスマウスと6000円ぐらいのNキーロールオーバー対応のやつを買ったほうがいいが…
FPに泣きつくぐらいだらか金はないんだろ
代理店による税金を考慮すると同じ値段で同じ性能のpcが作れてしまうからな…
https://anond.hatelabo.jp/20240911010924
ただ、pc買うなら5000円上乗せして32gbにしたほうがいいけどね…
intel arc a750で、ff14とブラウザーとdiscordを立ち上げると仮想メモリーを21gbぐらい食うので、32gbぐらいは欲しくなる
PS5 proのスペックと同じスペックのPCを用意しようとした場合、モニターとOSこみで14万円かかる。
本体のみだと11万円となりPS5 Proと値段がほぼ変わらないことになる。
（PS5 ProはASK税込みの1ドル180円で計算した場合、108,000から126,000円ぐらいと思われる）
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-12700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
42,980円
中古 _MSI PRO B660M-E DDR4 (B660 1700 mATX DDR4)
8,590円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 140,089円
Intel arc a770（16GB）はfp16だと39tflops程度で、中古だと3.2万円から4万円台で売られており、新品だと4万円から5万円台程度なので、運が良ければps5 proとメモリー以外全く同じやつが手に入ってしまうことになる。
以下、そうなる根拠。
公式発表では、PS5におけるGPUの処理能力は「10.3TFLOPS」。この数字は、RTX2080に相当します。しかし「TFLOPSの数字」と「実際のグラボの性能」は、百パーセント一致するものではなく、性能ほど実パフォーマンスは高くならないのが一般的です。
CPU：CPU周波数最大4.4GHz、Zen4ベースアーキテクチャ、5nmプロセス製造。台湾TSMCが製造を担当。CPUのクロック周波数を10%増加させ、3.85GHzで動作させるモードが搭載される。
（Apple M2と同じく、TSMC製4nmプロセスSoC搭載の可能性もあるとのこと）
CPUキャッシュ：コア毎に64kBのL1キャッシュ、512kBのL2キャッシュ、8MBのL3共有キャッシュ
性能：PS5標準モデルと比べ、通常時で2倍、レイトレーシングでは2.5倍の性能アップ
プロセッサ：30基のWGP（Work Group Processors）、60基のCU演算コア
ROP（Rasterize OPeration unit）：96~128基
メモリ：18gbps GDDR6 256bitメモリ、メモリ容量16GB、バス幅576GB/s、18000MT/s（現行PS5のメモリは14000MT/s）
GPU：GFX1115。GPUコアが現行の18個から30個に増加。これは約1.66倍の増加
GPUキャッシュ：L1キャッシュが128KBから256KBに倍増、L0キャッシュが16KBから32KBに倍増
グラフィック性能：PS5比で45%向上。可変レートシェーディングやハイブリッドMSAAのサポートなど、DirectX 12 Ultimateの新機能を搭載。GPUのアーキテクチャがRDNA 2からRDNA 3に変更される可能性があり、これにより各GPUコアの演算機が2倍になる。
超解像技術：ソニー独自の超解像技術を搭載。高精細と高フレームレートを両立。AMD FSR2等の採用は無し。アップスケーリング／アンチエイリアスソリューション
（AMDのFSR（FiedelityFX Super Resolution）を搭載との話も）
Theoretical Performance
268.8 GPixel/s
Texture Rate
537.6 GTexel/s
FP16 (half)
34.41 TFLOPS (2:1)
FP32 (float)
PSのCPUはRayzen 7 7700X相当で、Intel Core i7-11700だと7割の性能で、Intel Core i7 12700で同じぐらいの性能となる。
そっちのほうがいいんだよな。
RTX3060は何もしないでも普通に動くしね。
ただ、最近はIntel ARC A750でもMikumikudanceのMMDも表示されるようになっていて、
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC [PCIExp 8GB]
¥31,700
https://kakaku.com/item/K0001558335/?lid=shop_history_4_text
で新品が買えるし、原神も動く
https://note.com/yamashita_eee/n/n0330b95e7296
高画質60fpsで動作する
平均フレームレート: 106.972
最低フレームレート: 44
ファイナルファンタジーXIV: 黄金のレガシー ベンチマーク Ver. 1.1
SCORE: 14959 とても快適
1920x1080 最高品質 DirectX11 FSR フルスクリーンモード
みたいな感じなので、キャラクターの表示を最小にすればモブハンで少しカクツク程度で済む
DaVinci Resolve Studio：4060tiより少し遅め
Adobe Premiere Pro：4060tiの1.0~1.2倍のスコア
Motion Graphics/VFX：A750だと動かない（A770だと4060tiの1.0~1.4倍のスコア）
Unreal Engine：A750で3060の9割程度の性能（A770で3060と同じぐらい）
Blender：3060の8割程度の性能
Stable Diffusion：4060の9割程度の性能
ものにもよるが、最近は3060を超えるか少し遅いぐらいの性能はあるんで金がないならIntel ARC A750の新品か中古を買ったほうがいい
Intel ARC A750やA770だと採掘できないんで、中古でも問題ない
金があるなら、Battlemage買ったほうがいいが、初物は高い
なので、リスクをとっても安く済ませたいなら、Intel ARC A750になって、手間をかけたくなければ、少し上乗せして、RTX3060 12GBあたりを買ったほうがいい
PS５だがモニターとマウスやキーボードまで考慮に入れると１０万円近くになり、OSとモニター込みでパソコンを買うのとほぼ変わらなくなってしまう
G.SKILL F4-3200C16D-16GIS (DDR4 PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古 Intel Core i7-11700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
27,980円
中古 MSI B560M PRO-E (B560 1200 mATX) 3480026265
6,990円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLE Intel Arc A750 ORC OC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 123,489円
ケースをけちれば、4000円ぐらいのがあるので、114,489円ぐらいにまで落とせる
βテストには参加してたよ4年前くらいの
その時点ではまあアニメ調MMOとしては珍しくて(昔はトゥーンシェードの3DMMOではシールオンラインが好きだった)それなりのクオリティに感じたが
いつまでも作り直しでグダグダしてる間に原神にどっぷりハマってしまったのでなあ
正式リリース後にちょっと触れてみたが、チュートリアル時点で微妙さを感じて
L'Arc～en～Cielを採用した厨二くさいオープニングアニメを中程まで見せられたところで
なんかこの開発者とは反りが合わんことを確信してアンインストールさせてもらったわ
ちなみにこれな これ見て惹かれるタイプの人なら始めてもいいと思う
https://www.youtube.com/watch?v=LxosXl1D8No
PSO2とかPSUとか好きだった人ならハマれる素質はありそう
