6次元の揺らぎがもたらす準結晶の奇妙な物性 | 東京大学
東京大学 日本原子力研究開発機構 発表のポイント 6次元結晶の3次元空間の断面とみなせる「準結晶」の比熱が異常に大きくなる現象を、実験と機械学習シミュレーションで追求し、高次元での原子のゆらぎが原因であると突き止めた。 準結晶のシミュレーションには膨大な計算が必要で、これまでは簡単なモデルでしか行われてこなかったが、今回、高精度かつ長時間の機械学習シミュレーションを行い、実験と比較することが可能になった。 この結果は、複雑な物質において実験と比較可能な機械学習シミュレーション手法を確立できた事を意味しており、準結晶を用いた新たな熱電材料など様々な材料にこの手法を適用することで、材料開発が加速すると期待される。 高次元の揺らぎが3次元空間に影響を与える様子の概念図 Credit: UTokyo ITC/Shinichiro Kinoshita 概要 東京大学情報基盤センターの永井佑紀准教授、
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Google、PDF論文を劇的に読みやすくするChrome拡張「Google Scholar PDF Reader」 米Googleが「Google Scholar PDF Reader」というPDF形式の論文を読みやすくするChromeブラウザ拡張機能の提供を開始した。 プラットフォームやOSに依存せず、クリーンで、文章の構造が一貫しているPDFは、学術文書の標準的なフォーマットとして広く利用されている。しかし、一方で、引用されている他の文献にジャンプするのが難しかったり、あるいは特定のセクションを閲覧したくても、PDFの構造上、簡単に移動できないなど、閲覧性に関して不便と感じる面もある。Googleは「Google Scholar」という学術論文の検索エンジンを提供している。シンプルで分かりやすい画面構成で、良質な学術文書を効率的に見つけられるサービスである。Scholar PDF R
AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】
TOPコラム海外最新IT事情AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 AIが自分自身に報酬を与えて進化する「自己報酬型言語モデル」 米Metaなどが開発、実験でGPT-4を上回る【研究紹介】 2024年1月23日 米Metaと米ニューヨーク大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Rewarding Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が自分自身に報酬を与えることで繰り返し学習する「自己報酬型言語モデル」を提案した研究報告である。このモデルは、自身が生成した問題に対する応答に報酬を割り当て、その結果をトレーニングデータとして使用。自己を反復して訓練することで、精度を向上させられる。 keyboard_arrow_down 研究背景 keyboard_arrow_down 研究内容
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