Git Tips and Tricks
Git Tips and Tricks Some things that people don’t tend to know about Git anymore, and some new things you might not have noticed. My FOSDEM 2024 talk on little known Git stuff that this blog series is based off. Years ago I used to do talks on advanced Git stuff. For the last decade or so, I've sort of assumed that everyone knew all the advanced command line stuff by now. However, in the last few
Bigger, Better, Faster: Human-level Atari with human-level efficiencyを読んだメモ - 水たまり
実験の結果が Atari 100k ベンチマークで、Human Normalized ScoreのIQM（26ゲーム中の上位25%と下位25%を除いた中間50%ゲームについての平均スコア）が1.045 学習時間は6 hours on single GPU とのことであり、魅力的。 Max Schwarzer氏（Google DeepMind）が筆頭著者として関わっている一連の研究があるようだ。 SPR（Self-Predictive Representations） Data-Efficient Reinforcement Learning with Self-Predictive Representations | OpenReview モデルフリー手法に補助タスクとして数手先までの表現を予測する補助タスクを組み込むことで性能向上 日本語解説 : 【DL輪読会】Data-Efficien
キャプティブポータルの仕組みと変遷 - hgot07 Hotspot Blog
この記事を開いたということは、おそらく「キャプティブポータル (Captive Portal)」についてある程度はご存じのことと思います。無線LANを使おうとすると、ぱかっとブラウザやポップアップを開いて、利用規約を表示したりログインを要求してくる、うざったいアレです。 煩わしい手動ログイン操作を無くして、自動接続で快適な無線LANを実現したいなら、WPA2 Enterpriseなり、その拡張のPasspointなりを導入すればよいです。セキュリティも高まるし、良いことだらけです……と言いたいところですが、実は欠点もあります。少なくとも現時点では (意味深)。セキュアな公衆無線LANが普及すれば、キャプティブポータルの技術がまったく不要になるかというと、そうでもなさそうです。この話は別の機会に譲るとして、今回はキャプティブポータルの仕組みと変遷についてまとめてみます。 macOSのCapt
ニューラルネットワークの中身を分割してAIの動作を分析・制御する試みが成功、ニューロン単位ではなく「特徴」単位にまとめるのがポイント
GoogleやAmazonが投資するAIスタートアップのAnthropicの研究チームが、ニューラルネットワークがどのように言語や画像を扱っているのかを解き明かす研究において、個々のニューロンを「特徴」と呼ばれる単位にまとめることでニューラルネットワークの中身を解釈しやすくなるという研究結果を発表しました。 Anthropic \ Decomposing Language Models Into Understandable Components https://www.anthropic.com/index/decomposing-language-models-into-understandable-components 大規模言語モデルは多数のニューロンが接続されたニューラルネットワークで、ルールに基づいてプログラミングされるのではなく、多数のデータを元にトレーニングを行うことでタス
最近見かける新しいライセンスについて - Kengo's blog
Elastic社のブログをきっかけに、最近見かける新しいライセンスについて個人的に調べてみた。私は専門家ではないので要注意。公開情報も隅々まで追えているわけではないし。 なお一部ライセンスはOpen Source Initiative (OSI)による承認を受けていないので、ここではオープンソースライセンスではなく単に「ライセンス」と書くことにする。 新しいライセンスが誕生している背景 従来のオープンソースライセンスが再頒布以外の利用をあまり想定していなかった。 Open-core modelないし完全オープンソース戦略を採る企業が自衛策を必要とした。 既存のライセンスが難解なため、理解しやすいライセンスが求められた。 OSS活動を収入に繋げるためのモデルが試行錯誤されている。 新しいライセンスを導入しているプロジェクト（一例） プロジェクト ライセンス Elastic SSPLと独自ライ
Building a baseline JIT for Lua automatically
This is the Part 2 of a series. Feel free to read the prequel for more context: Building the fastest Lua interpreter automatically Building a good VM for a dynamic language takes a ton of engineering. The best-performing VMs (e.g., JavaScriptCore, V8, SpiderMonkey) employ at least 3 VM tiers (interpreter, baseline JIT[1] and optimizing JIT), and pervasively use hand-coded assembly in every VM tier
Russ Coxの自己複製zipファイル - karasuyamatenguの日記
Quine の圧縮ファイル版のつくりかたをCox氏が種明かしする。 http://research.swtch.com/zip なんと次のようなファイルを作ることが可能なのだ： $ gunzip < r.gz > r $ cmp r r.gz $ 内容 「turtles all the way down」の逸話 「the way down」テーマのユーモラスな画像 Quineの歴史とpython, scheme, go言語による実例 Lempel-Zivの仕組み zipフォーマットレベルでロジックを解説 自己複製するファイル実例： r.gz r.tar.gz r.zip これらを生成するgoプログラム こんな難問を娯楽とするぐらいでなければ偉大なハッカーにはなれないんだろうか… いつか理解したいポスト： http://research.swtch.com/zip
高速ハッシュアルゴリズム – YOSBITS
この記事は特に高速なハッシュアルゴリズムをまとめた資料です。 暗号的な強度が重要でない場合に使用できるアルゴリズムと暗号強度が考慮されたアルゴリズムがありハッシュ関数の利用環境あわせて検討すべきである。また、実行速度は実行環境に依存するので実際の実行環境で実測して判断するべきである。 MurmurHash 2008年に”Austin Appleby”が考案した非暗号ハッシュアルゴリムです。このアルゴリズムは暗号化処理などに向いていない。MurmurHash3 は現在のバージョンで、32ビットまたは128ビットのハッシュを生成する。MurmurHash2 は古いバージョンで、32ビットまたは64ビットのハッシュを生成する。64ビットのハッシュ値生成するソースには2つの変種がある。64ビットプロセッサ用に最適化された用の MurmurHash64A と32ビットプロセッサ用に最適化された Mu
K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめよう、という論文 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
クラスタリングに用いられるK-meansのクラスタ数決定方法については長く議論されてきた歴史があり、このブログでも以前ちょろっと取り上げたことがあります。 で、Twitterを眺めていたらタイムラインに面白い論文が流れてきました。それがこちらです。 タイトルを読んで字の如く「K-meansのクラスタ数を決めるのにエルボー法を使うのはやめろ」という論文なんですね。全体で7ページと非常にコンパクトで読みやすい内容なので、簡単にまとめて紹介してみようと思います。なおいつもながらですが、僕の技術的理解が不足しているが故の誤りなどが混じる可能性がありますので、その際はコメント欄などでご指摘くださると幸いです。 あるtoy dataに対するK-meansの結果 目検に頼らないエルボー法について考える ならば、既存のクラスタ数決定法の中では何を選ぶべきか そもそもK-meansが有効でないケースもあるこ
[pdf]大規模言語モデルに基づく チャットボット研究の進展 光田 航 日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所
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![[pdf]大規模言語モデルに基づく チャットボット研究の進展 光田 航 日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6504bb2a8b77e98dbf6ce8fd759307845d3f14b9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flh5.googleusercontent.com%2Fz2uJT4HunqXApHiD4YkfB-sgPhPbkUwxEGZOWdyiiuPOGyIY0iUHtdWMI_lf4wlIA6g%3Dw1200-h630-p)
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In value-based deep reinforcement learning, a pruned network is a good network
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