大学教員として何年も課題レポートの採点をしてきたが、学生がじっくり取り組んだ内容かどうかは容易に判断できる。読み直しすらしていないと思われるレポートの大半は学習管理システムに残る提出時刻から期限ギリギリに間に合わせた状況が明白である。タイムマネジメントに苦労する経験は学生ばかりでなく、社会人も同様で、年代を問わない。タイムマネジメントは単にカレンダーを使ったスケジュール管理ではない。どのような
![時間管理知識の活用 - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d3a765dd68f10f3c9f6a08310fad150da7940bb9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Farticle-image-ix.nikkei.com%2Fhttps%253A%252F%252Fimgix-proxy.n8s.jp%252FDSXZQO3958983016102023000000-2.jpg%3Fixlib%3Djs-3.8.0%26auto%3Dformat%252Ccompress%26fit%3Dcrop%26bg%3DFFFFFF%26w%3D1200%26h%3D630%26fp-x%3D0.47%26fp-y%3D0.44%26fp-z%3D1%26crop%3Dfocalpoint%26s%3D69063a34c61fb1f926c7d8de380509a6)
米コーネル大学は10月19日(現地時間)、同学の研究機関が運営する論文投稿サイト「arXiv」(アーカイブ)について、基礎科学研究を支援する米国の財団「サイモンズ財団」と米国国立科学財団から1000万ドル超の寄付を受け取ったと発表した。寄付金はarXivのクラウド化やコードの最新化など、ITインフラの強化に充てるという。 arXivは1991年に立ち上がった、物理学や数学、コンピュータサイエンスといった分野の査読前論文などを無料で投稿・閲覧できるWebサイト。査読がない分、内容に誤りや不正がある可能性も高い一方、研究のペースが早く、査読を待つと内容が陳腐化しかねない分野の最新研究をいち早く確認・共有できる場でもある。 コーネル大学は寄付金の使い道について「200万件超の論文を含む、成長を続けるリポジトリ(データの保管場所)をクラウドに移行する。さらにコードを最新化し、研究者にとっての信頼性
関西Kaggler会 交流会 in Osaka 2023#3 オレオレKaggle開発環境発表資料 リポジトリ https://github.com/ktakita1011/my_kaggle_docker VSCode Remote Development https://code.visualstudio.com/docs/remote/remote-overview VSCode Docker Extention https://code.visualstudio.com/docs/containers/overview kaggle-gpu docker https://console.cloud.google.com/gcr/images/kaggle-gpu-images/GLOBAL/python?pli=1 pytorch installコマンドの参考 https://py
マーク・ザッカーバーグ(Mark Zuckerberg)は、メタの新しいSNSアプリ「Threads(スレッズ)」の利用を加速させるという約束を実現しつつある。 同アプリは史上最速記録となるペースでダウンロード数を伸ばしたものの、その後は少数のユーザーをかろうじてつなぎとめている状況だった。その多くは、X(旧Twitter)の代わりとなるようなアプリを探し求めていたユーザーだった。 ThreadsはTwitterに対抗すべく、Instagram(インスタグラム)の技術をベースにわずか15人のエンジニアが短期間のうちに開発したものだ。Twitterは、イーロン・マスク(Elon Musk)の支離滅裂な変革のせいで利便性も人気も下り坂となっていた。 Threadsは当初、必要最低限の機能しかないアプリだった。メタのザッカーバーグCEOは7月、Threadsはまだ完成していないと主張し、「このア
こんにちは、株式会社ACESでインターンをしている篠田 (@shino__c) と申します。普段は博士課程の学生としてNLPの研究をしています。 ここ数ヶ月で ChatGPT に加えて GPT-4 等の大規模言語モデル (LLM) が次々とリリースされていますね。 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) はAPIの使用料が安いことから、多くの人が気軽にLLMを使用できるようになり、AI、特にNLPを売りにしている多くの企業は技術的にどうやって競争優位性を築けばいいのか模索しているのではないでしょうか。 その問いに対する1つの答えになりそうなものに、Retriever というものがあります。 例えば、社内にある外部には出せない文書を元に顧客からの質問に答える質問応答のサービスを作りたい場合、ChatGPT のような LLM の訓練にはそのようなデータは使われていないため、prompt
「日本でAzure OpenAI Serviceを活用している企業数は560社以上」──日本マイクロソフトが10月23日に開催した、AIに関するメディア向け説明会にてそのように明かした。2023年1月のサービス提供から約9カ月での成果で、全世界では1万1000社を突破。中でも日本では、金融や自治体での利用が他国よりも非常に速く進んでいるという。 Azure OpenAI Serviceは、Azureから米OpenAIが提供する「GPT-3.5」や「DALL-E」などのAIモデルのAPIにアクセスできるサービス。各企業のセキュリティポリシーに合わせつつ、AIモデルをアプリケーションに組みことができる。 同社のクラウド&AIソリューション事業本部長で執行役員でもある岡嵜禎常務は「なぜこれだけ利用が進んでいるかというと、クライアントにとって効果が分かりやすく、『これはいけるぞ』と手応えを感じても
「我々はオープン技術だけで、AI(人工知能)計算に最適のAIコンピューターを設計・開発していく。4社抜きで可能だ」。 カナダのスタートアップ、テンストレントのジム・ケラーCEO(最高経営責任者)は断言する。4社とは米国のエヌビディア、インテル、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ(AMD)、英アームを指す。GPU(画像処理半導体)世界シェアの80%をエヌビディアが占めるなど、誰もが皆、4社の製品を何らかの形で使っている。4社不要とは大胆だが、ケラーCEOは「逆転の流れを(私も業界も)経験ずみ」と力強く語った。 半導体の猛者が続々集まる ケラーCEOはプロセッサー設計の大御所と呼ばれる。米ディジタル・イクイップメント(当時)の高性能プロセッサーAlphaを設計したのを皮切りに、AMD、米アップル、米テスラ(自動運転向けチップ)、インテルなどで、プロセッサー設計に従事し、手腕を発揮してきた。 テ
コーダー御用達キーボードHHKB ことHappy Hacking KeyboardシリーズのPFUが、新ラインとなる製品『HHKB Studio』を発表しました。 HHKB Studioはコンパクトな筐体にミニマルなキー配列は従来のHHKBそのまま、鍵盤中央にポインティングスティックを搭載。 さらにキーボード側面にはスライド操作できる4つのジェスチャパッドを備え、マウスやトラックパッドに手を伸ばさずポインタの移動やクリエイティブアプリの操作が可能です。 キーボードとして最も重要なキースイッチは、ホットスワップ対応のメカニカル式を採用。 デフォルトでは押下圧45gで静音のリニアスイッチを採用しますが、ユーザーが好みのキーを好みの打鍵感や色に交換できます。 HHKBといえばミニマルなキー配列で余計なものを足さない哲学で長らく愛されて来ましたが、新型HHKB Studioは従来のHHKBとは独立
C++はRustが登場する前から成熟度の高い言語だった。開発者はC++からRustに切り替える必要があるのだろうか。必ずしもそうとは限らない。C++とRustの品質、両言語の相違点と類似点を調べて、どちらのプログラミング言語を選ぶかを決めたい。 C++はRustが登場する前から成熟度の高い言語だった。開発者はC++からRustに切り替える必要があるのだろうか。必ずしもそうとは限らない。 新たなプロジェクトに携わるプログラマーは、プログラミング言語の選択肢が不足することはない。プログラミング言語「C++」と「Rust」は、 ブラウザベースのソフトウェアからビデオゲームに至るまで、さまざまなプロジェクトに適しており、それぞれに利点がある。 C++は効率的で信頼性の高いプログラミング言語だ。信頼性、パフォーマンス、スケーラビリティの高さから開発者はC++を選ぶ。C++の標準テンプレートライブラリ
こんにちは。CX事業本部Delivery部のakkyです。 少々旧聞となりますが、今年9月にMojo言語がローカルで実行できるようにリリースされました。 MojoはSwiftの開発者が立ち上げたModular社が開発している新しいプログラミング言語で、Pythonの文法とRustのメモリ安全性を兼ね備えたコンパイラ型プログラミング言語です。 AI開発に使用することが想定されていて、SIMDのファーストクラスサポートなども特徴的です。実際にllama2.mojoというLlama2の実行環境の実装も行われています。 現在はPythonとの完全な互換性はありませんが、Pythonインタプリタを呼び出すことでPythonコード/ライブラリを呼び出すことができ、将来的にはMojo自体がPythonのスーパーセットとなることを目指しているそうです。 10月19日にはMacのApple silicon(
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く