原田健自 情報学研究科助教、大久保毅 東京大学特任准教授、川島直輝 同教授は、テンソルネットワーク（TN）をベースとした生成モデルの新しい構築法を提案し、その有効性を示しました。生成モデルはほとんどの場合ニューラルネットワークがベースとして使われており、ネットワーク構造の最適化についてはまだあまり研究が進んでいません。本研究では、ツリー型TNとして表現された波動関数と確率分布の対応関係を利用したボルンマシンを考え、これに対してネットワーク構造最適化を行う生成モデル構成方法（適応的テンソルツリー：ATT）を提案し、その有効性を実証しました。具体例として、株式の騰落パターンのデータからATTによって生成モデルを構築すると、学習が進むにつれて株式銘柄間の相関関係が自然とネットワーク構造に反映されていく様子が観察されました。ATTによってどのようなサンプルに対しても生成モデルを構築することができる
Down the rabbit hole: Implementing SSH port forwarding over AWS Session Manager
I’m Formal’s newest hire. I graduated from Stanford two months ago, and my first day on the job was Monday, January 20. After a fast onboarding setting up my work laptop and phone, I was quickly added to our customer-shared channels. That day, one of our customers paged us asking for help with an issue they were having. Two of the many protocols that the Formal Connector supports include SSH and A
100% Open Source Toolkit for Large Language Models: Train, Tune, Eval on your own Machine Transformer Lab is proud to be supported by Mozilla through the Mozilla Builders Program What is Transformer Lab? Transformer Lab is an open source platform that allows anyone to build, tune, & run Large Language Models locally, without writing code. We imagine a world where every software developer will inco
Preclinical CRO Market Size, Share, Trends Report 2032 | MRFR
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting products, companies, and tr
8年間の進化！CARTA MARKETING FIRMが機械学習基盤を刷新した理由とその成果 - CARTA TECH BLOG
TL;DR CARTA MARKETING FIRMのデータサイエンスチームは、8年間にわたり機械学習基盤を進化させてきました。Luigi、AWS SageMaker、Prefectと変遷する中で、「データサイエンティストが最も付加価値を生み出す部分に集中し、時間を費やすことができる基盤」という目標に着実に近づいています。 Luigiでは開発環境構築や運用負荷が高く、柔軟性に欠けていました。 SageMakerではインフラ構築の複雑さやStep Functionsの制約が課題でした。 Prefectの導入により、Pythonのみでインフラからバッチ処理まで記述可能になり、A/Bテストの実施が容易になりました。また、ログ監視の一元化により運用効率が大幅に向上しました。 この進化を通じて、データサイエンティストの生産性と施策の実験サイクルが大幅に改善されました。 概要 CARTA MARKET
Now available for free on all public repositories: Copilot Autofix for CodeQL code scanning alerts · GitHub Changelog
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
I meant to write about this when I started my blog in 2009. Eventually Lush kind of faded out of my consciousness, as it was a lot easier to get work doing stuff in R or Matlab or whatever. The guy who was maintaining the code moved on to other things. The guys who wrote most of the code were getting famous because of the German Traffic Sign results. I moved on to other things. I had a thought bu
GitHub now provides a warning about hidden Unicode text - GitHub Changelog
BackAI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities an
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】生成AI ユースケース創出 Boot Camp in 大阪 西日本で製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、池田、森です。 2024年 6月 27日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ユースケース創出 Boot Camp」と題したイベントを開催しました。 生成 AI の進化は目覚ましく、テキストだけでなく画像や動画の分野でも急速な発展を遂げています。総務省の情報通信白書によると、日本企業における生成 AI の業務利用は 46.8%にとどまっており、他国と比べて大きく後れを取っています。 この背景には、多くの企業が「ユースケース創出」に課題を抱えていることがあります。帝国データバンクの調査によると、生成 AI の活用を考える約 6割の企業でユースケースが決まっていないようです。生成 AI の効果的な活用には
This book introduces the mathematical foundations and techniques that lead to the development and analysis of many of the algorithms that are used in machine learning. It starts with an introductory chapter that describes notation used throughout the book and serve at a reminder of basic concepts in calculus, linear algebra and probability and also introduces some measure theoretic terminology, wh
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「◯aaS」系のサービスは非常に多く、 聞き慣れないワードがどんどん出てきて戸惑う方も多いのではないでしょうか。 こちらの投稿↓によるとネタ系やマイナー系も含むと「910個ある」とも言われており、すべてを把握するのは不可能です。 そこで、今回は特にエンジニア視点でよく耳にしたり、重要と考える「◯aaS」を厳選して解説します！ 「知っておくべき度」 として５つ星で評価したので、4つ星以上のサービスは目を通しておくと、実務で使える知識の引き出しが広がると思います。 カテゴリ説明 今回紹介する「◯aaS」は、以下の4つのカテゴリに分
Apple Intelligence対応ショートカットアプリから、Private Cloud Computeへのリクエストが可能に | NEWS | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC25において、MacのショートカットとSpotlightの新機能について説明する「App Intentを使用したショートカットおよびSpotlight向け機能の開発」を公開しています。 この中で、デバイス内のローカルLLMではなく、AppleのMachine Learning Researchが発表したエキスパート混合型のサーバーベースモデル「Private Cloud Compute」にリクエストを送信することが可能だと説明しています。 これは、ショートカットのApple Intelligenceの中に「Cloud」として用意されているアクションを選択することで可能になります。 サーバーモデルは、推論 FLOPS の半分以下で、Ali
GitHub Copilot now available for Copilot Individual and Copilot Business (Public Beta) · GitHub Changelog
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Copilot Chat now has a 64k context window with OpenAI GPT-4o · GitHub Changelog
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Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge AI agents are quickly becoming an integral part of customer workflows across industries by automating complex tasks, enhancing decision-making, and streamlining operations. However, the adoption of AI agents in production systems requires scalable evaluation pipelines. Robust agent evaluation enables you to gaug
After studying how companies deploy generative AI applications, I noticed many similarities in their platforms. This post outlines the common components of a generative AI platform, what they do, and how they are implemented. I try my best to keep the architecture general, but certain applications might deviate. This is what the overall architecture looks like. This is a pretty complex system. Thi
5年でアドビの機械学習リーダーに昇進した女性のメソッド…「迅速なプロトタイピング」と「弱さを受け入れる」ことで人生は変わる | Business Insider Japan
私のキャリアアップの鍵は、常に適切な機会を見つけ、適切なタイミングで適切な場所に身を置き、そして時にはプロジェクトをゼロから立ち上げることだった。 アイデアを具体化して共有するこの業界で働く上で重要なことの一つは、アイデアを実際の製品へと落とし込むことだ。 「言うより見せよ（Show, don't tell）」というフレーズを耳にしたことがあるかもしれない。多くの人はアイデアを共有するが、コンセプトの証明や、他人が実際に触れられる具体的なものを持っていることは少ない。 他の人がテストできる何か実体のあるものがある方が、単にアイデアを語るだけよりもはるかに効果的だ。 私は常に、自分のアイデアを人々が試せる何かに落とし込むことを心がけてきた。初期のプロトタイプを作成し、プロダクトマネージャーや上層部に渡していた。もし彼らが気に入れば、製品開発を前に進めることができた。 うまくいかなかった場合に
Multiple new models are now generally available in GitHub Copilot · GitHub Changelog
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2025 Japan All AWS Certifications Engineers の発表 | Amazon Web Services
AWS JAPAN APN ブログ 2025 Japan All AWS Certifications Engineers の発表 本記事は AWS T&C グローバル パ―トナー イネーブルメント本部の山田による寄稿です。 本年度も大変多くのご応募を頂きありがとうございました。厳正なる審査の結果、2025 Japan All AWS Certifications Engineers に選出された方を発表します。 概要 「Japan All AWS Certifications Engineers」とは、AWS Partner Network (APN) に参加している会社に所属し、「AWS 認定資格を全て保持している」AWS エンジニアの皆様を対象にした表彰プログラムです。本年は AWS Certified AI Practitioner、AWS Certified Data Engin
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
# The Madness of High-Flyer: The Approach to LLM by an AI Giant that Few See 暗涌Waves (2023-05-23 22:50) Written by 于丽丽 Edited by 刘旌 Translated by Cosmia Nebula High-Flyer is probably the most exotic among the swarming multitude of competitors in the battle of large models. This is a game destined for the few, and while many startups are adjusting their direction or even retreating after the big pl
AppleはAIプラットフォームの「Apple Intelligence」を展開しており、2025年3月31日(月)にリリースされた「iOS 18.4」「iPadOS 18.4」「macOS Sequoia 15.4」で、日本語版がiPhoneやiPadなどで利用可能になりました。そんなApple Intelligenceの性能を改善するため、Appleが「プライバシーを保護しつつユーザーデータをAIの改善に利用する方法」について説明しています。 Understanding Aggregate Trends for Apple Intelligence Using Differential Privacy - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/differential-pri
GitHub - Brandon-c-tech/RAG-logger: RAG Logger is an open-source logging tool designed specifically for Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications. It serves as a lightweight, open-source alternative to LangSmith, focusing on RAG-specific logging n
{ "timestamp": "2024-03-20 10:00:00", "query": "What is machine learning?", "total_time": 8.5, "steps": { "query_understanding": { "name": "query_understanding", "start_time": 1234567890.0, "end_time": 1234567891.0, "duration": 1.0, "metadata": { "detected_intent": "definition_query", "topic": "machine_learning", "confidence": 0.95 } }, "text_embedding": { "name": "text_embedding", "start_time": 1
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
※この投稿は米国時間 2024 年 9 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 組織が生成 AI ソリューションを大規模にデプロイしようとすると、多くの場合、運用上の課題に直面します。GenOps（生成 AI 向け MLOps）は、これらの課題に対処します。 GenOps は、DevOps の原則と ML ワークフローを組み合わせて、本番環境で生成 AI モデルのデプロイ、モニタリング、メンテナンスを行います。GenOps により、生成 AI システムがスケーラブルかつ高い信頼性のもと、継続的に改善されるようになります。 なぜ MLOps では生成 AI にとって難しいのか？生成 AI モデルには、従来の MLOps の手法では不十分な独自の課題があります。 スケーリング: 何十億ものパラメータには特殊なインフラストラクチャを要する。 コンピューテ
Bone Densitometers Market Size, Growth, Trends, Report 2032
✉ info@marketresearchfuture.com 📞 +1 (855) 661-4441(US) 📞 +44 1720 412 167(UK) 📞 +91 2269738890(APAC) Global Market Outlook In-depth analysis of global and regional trends Analyze and identify the major players in the market, their market share, key developments, etc. To understand the capability of the major players based on products offered, financials, and strategies. Identify disrupting pro
人間の記憶特性がLLMにも存在することが明らかに！
3つの要点 ✔️ 人間の記憶特性とLLMとの類似性を調査するための様々な実験を実施 ✔️ プライマシー効果やリーセンシー効果、反復による記憶の強化といった人間特有の現象がLLMにも現れることを確認 ✔️ LLMが人間の生物学的な記憶のメカニズムを研究するために有用なツールであると証明 Aspect of human memory and Large Language Models written by Romuald A .janik (Submitted on 7 Nov 2023 (v1), last revised 8 Apr 2024 (this version, v3)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence(cs.AI);
Announcing the Public Beta of GitHub Copilot Extensions 🎉 · GitHub Changelog
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GitHub CopilotのAIモデルとして「OpenAI o1-preview」「Claude 3.5 Sonnet」「Gemini 1.5 Pro」が選択可能になりOpenAI以外の選択肢が生まれる
AIコーディングツール「GitHub Copilot」で大規模言語モデルとして「OpenAI o1-preview」「OpenAI o1-mini」「Claude 3.5 Sonnet」「Gemini 1.5 Pro」が利用可能となることが明らかになりました。GitHub CopilotでOpenAI以外の言語モデルが利用可能になるのは初めてのことです。 Bringing developer choice to Copilot with Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet, Google’s Gemini 1.5 Pro, and OpenAI’s o1-preview - The GitHub Blog https://github.blog/news-insights/product-news/bringing-developer-choice-to-copil
New Google Cloud certification in generative AI | Google Cloud Blog
Google Cloud announces first-of-its-kind generative AI leader certification Organizations are rapidly integrating generative AI in ways that directly impact all employees, not just technical teams. We’re seeing this across a variety of customer use cases. For instance, Mark Cuban's Cost Plus Drugs reports employees saving an average of five hours weekly using Gemini in Gmail for tasks like draftin
We introduce MLE-bench, a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineering. To this end, we curate 75 ML engineering-related competitions from Kaggle, creating a diverse set of challenging tasks that test real-world ML engineering skills such as training models, preparing datasets, and running experiments. We establish human baselines for each competition using Ka
Note: Updated on February 21, 2025. At Sakana AI, we believe the path to develop much stronger AI systems is to automate the development of AI using AI. We aim to develop AI systems that can create even more capable and efficient AI systems. In the past year, we introduced an AI system that can automate the creation of new AI foundation models, at a fraction of the cost. We showed that LLMs can in
Amazon’s Exabyte-Scale Migration from Apache Spark to Ray on Amazon EC2 | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Amazon’s Exabyte-Scale Migration from Apache Spark to Ray on Amazon EC2 Large-scale, distributed compute framework migrations are not for the faint of heart. There are backwards-compatibility constraints to maintain, performance expectations to meet, scalability limits to overcome, and the omnipresent risk of introducing breaking changes to production. This all becomes especia
Releases now expose digests for release assets - GitHub Changelog
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脱人間中心HCIとデジタルネイチャー（計算機自然）について / Human-Computer Interaction (HCI) Advent Calendar 2024｜落合陽一
落合陽一です．HCIのアドベントカレンダーがあって12/25が空いていたので書くことにしました．忙しい人は最後だけ読もう．（この記事８万字以上ある：しかし１時間で書いたのでエラーがあったらごめんなさい） はじめに私がPIとしてデジタルネイチャー研を始めたのは2015年のことで，当時27歳でした．それから来年の5月で10周年．なかなか長い旅だなぁと思います．ビジョンペーパーを最初に書くのも良いのですが，そろそろビジョンペーパーを書くかという頃合いになってきたので最近はそんな準備をしています． 今回は脱人間中心HCIとデジタルネイチャー，まず，AIにサクッとweb情報をまとめてもらってからちょっとした本論に入るのがよかろうと思っています．（人類は前提条件の共有に最も時間がかかる） https://digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp/vision/ デジタルネイチャ
Translating All C to Rust
After more than two decades of grappling with memory safety issues in C and C++, the software engineering community has reached a consensus. It’s not enough to rely on bug-finding tools. The preferred approach is to use “safe” programming languages that can reject unsafe programs at compile time, thereby preventing the emergence of memory safety issues. The TRACTOR program aims to automate the tra
Chatbot Software Begins to Face Fundamental Limitations | Quanta Magazine
On December 17, 1962, Life International published a logic puzzle consisting of 15 sentences describing five houses on a street. Each sentence was a clue, such as “The Englishman lives in the red house” or “Milk is drunk in the middle house.” Each house was a different color, with inhabitants of different nationalities, who owned different pets, and so on. The story’s headline asked: “Who Owns th
This post is a long form essay version of a talk about PyTorch internals, that I gave at the PyTorch NYC meetup on May 14, 2019. This talk is for those of you who have used PyTorch, and thought to yourself, "It would be great if I could contribute to PyTorch," but were scared by PyTorch's behemoth of a C++ codebase. I'm not going to lie: the PyTorch codebase can be a bit overwhelming at times. The
Updated rate limits for unauthenticated requests - GitHub Changelog
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テンソルネットワークによる生成モデル―株式騰落パターンから相関構造が発現―
Hello from Transformer Lab | Transformer Lab
Lush: my favorite small programming language
【開催報告】生成AI ユースケース創出 Boot Camp in 大阪 | Amazon Web Services
Introduction to Machine Learning
【2025年最新版】◯aaS系（IaaS,PaaS,SaaS,AIaaS,SECaaS等）を整理してみた - Qiita
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Building A Generative AI Platform
Windows 版 Chrome で Cookie のセキュリティを向上させる
Two interviews with the founder of DeepSeek — LessWrong
Apple Intelligenceでユーザーデータを用いてプライバシーを保護しつつAIを改善する方法をAppleが説明
GitHub Skyline CLI extension now available · GitHub Changelog
GenOps: 生成 AI 向けに MLOps が進化 | Google Cloud 公式ブログ
MLE-bench: Evaluating Machine Learning Agents on Machine Learning Engineering
Sakana AI
PyTorch internals : ezyang’s blog