drivesketch @drivesketch こどもの教育市場で、いまだに公文式とそろばん教室に一定の人気がある理由も同じかも。事前に「計算」を鍛えることで、計算で消費される認知リソースをなるべく下げ、「数学的思考」になるべく多くのリソースを割けるようにするねらい。 x.com/tokoroten/stat… ところてん @tokoroten あとは、「子供向けのプログラミングスクール」で、なんで「キーボードタイピング」の授業が行われているのか？という話でもあったりする タイピングは慣れないと認知負荷が高すぎて、タイピングに認知リソースの大半を持ってかれてしまうので、コードを認識することすら困難だったりする

米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした

NOROMA グループ代表　高岡利光 @noroma_net 直営店麺屋NOROMA本店 奈良市西大寺国見町1-1-1 MENYA BIBIRI 奈良市七条町165-1 FC店 麺屋NOROMA 郡山イオン店 麺屋NOROMA 草津イオン店 監修店 新スタミナらーめんNOROMA 博多豚骨NOROMA亭　12月1日OPEN予定 noroma-japan.net NOROMA グループ代表　高岡利光 @noroma_net 全国のスシローさん@akindosushirocoにて 麺屋NOROMA 監修の鶏そばが 本日より10月14日の期間数量限定で提供させて頂きます。むちゃくちゃ嬉しいです。 是非ともご賞味ください。 お店の味をそのまま再現している自社通販やnoroma-japan.net 奈良市ふるさと納税でもお店の味をそのまま再現している商品を購入して頂けます。 furusato-tax

Geoloniaは、2024年10月10日、オープンソースの住所正規化エンジン「normalize-japanese-addresses」のバージョン3を公開した。 新バージョンでは、住所マスター自体を、デジタル庁が公開している「アドレス・ベース・レジストリ（ABR）」を元に作り直した（前バージョンまでは、国土数値情報や郵便局データをベースに動作）。これにより「地番住所」までの正規化に対応、住所の網羅性、精度が向上して、更新頻度も安定化するという。

音楽が車の運転の行動や習慣にどのような影響を与えるかを米国で調査。ジャンル別だと、運転中にメタルを聴いている人は、他のドライバーにクラクションを鳴らす可能性、信号無視をする可能性、飲酒運転で検挙される可能性、重大な交通事故を起こす可能性が最も高いという。 オフロード愛好家のためのサービスを提供するExtremeTerrainが1,000人の米国人ドライバーを対象に調査を実施しました。 メタルを聴いているドライバーは、上位にランクインしたくないカテゴリーでも上位にランクインしています。 すべての音楽ジャンルの中で、メタルを聴いているドライバーは、他のドライバーにクラクションを鳴らす（回答者の25%）、信号無視をする（回答者の65%）、重大な交通事故を起こす（回答者の28%）、飲酒運転で検挙される（回答者の10%）でトップにランクインしています。 車の運転中にイラッとする感情「ロードレイジ」に

nobu akiyama @nobu_akiyama 東京の郊外で国際安全保障、核の問題やってます。よく出没する場所：国立、霞が関、DC、NY、ウィーン、広島。 大瀧詠一と佐野元春とDonald Fagen (Steely Dan)。 リンク Wikipedia チェレンコフ放射 チェレンコフ放射（チェレンコフほうしゃ、英: Čerenkov radiation）とは、荷電粒子が空気や水などの媒質中を運動する時、荷電粒子の速度がその媒質中を進む光速度よりも速い場合に光が放射される現象。チェレンコフ効果ともいう。このとき放射される光をチェレンコフ光、またはチェレンコフ放射光という。 この現象は1934年にパーヴェル・チェレンコフによって発見され、チェレンコフ放射と名付けられた。その後、イリヤ・フランクとイゴール・タムにより、発生原理が解明された。これらの功績により、この3名は1958 72

RAGに関する主要な論文まとめていきます。(過去の分含めて随時更新予定) 見つけたものからまとめているので、最新の2024年以降の論文多めです。 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(22/05/2022) 一言紹介❓ LLMって、事前学習された知識に関しては答えてくれるけど、最新のニュースだったり、専門的な情報や組織固有の情報には対応できないよなぁ 💡 外部知識をLLMに検索させよう!→RAGの誕生 Abstract日本語訳大規模な事前学習済み言語モデルは、そのパラメータに事実知識を蓄積し、下流の自然言語処理（NLP）タスクに微調整されたときに最先端の成果を達成することが示されています。しかし、知識をアクセスして正確に操作する能力は依然として限られており、知識集約型タスクでは、タスク固有のアーキ

さまざまなデータベースをもとに、自然言語の使用頻度を調べるためのPythonライブラリが「wordfreq」です。そんなwordfreqが、「AIで汚染され更新不可能となってしまった」と開発者のRobyn Speer氏が報告しています。 wordfreq/SUNSET.md at master · rspeer/wordfreq · GitHub https://github.com/rspeer/wordfreq/blob/master/SUNSET.md wordfreqがデータベースとして利用しているのは、2021年までにオンライン上で公開されていた自然言語のスナップショットです。しかし、「2021年以降、人間の使用言語に関する信頼できる情報を持っている人がいなくなった」ことを理由にwordfreqを更新することができなくなったとSpeer氏が報告しました。 記事作成時点で、インター

ホーム > 新着情報：プレスリリース > 2024年09月 > AIによってナスカ調査が加速したことで、既知の具象的な地上絵の数がほぼ倍増し、地上絵の目的が明らかになった 掲載日：2024.09.24 本発表の主なポイント 山形大学ナスカ研究所とIBM研究所の共同研究プロジェクトの成果が、Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) に掲載されることが決定した。 AIによって加速化された調査によって、6か月間の現地調査で新たに303個の新地上絵が特定された。これにより、ナスカ台地で確認済みの地上絵の数はほぼ倍増した。 巨大な線タイプの地上絵は、主に野生動物が描かれており、直線と台形の地上絵によって構成されるネットワークに沿って分布している。これらは、共同体レベルの儀礼活動に使用された。 小型の面タイプ（レリーフタイプ）の地上絵

地球にかつて土星のような輪があった可能性があることを示す証拠を発見したとする研究結果が発表された。約4億6600万年前に存在したと思われるこの輪は、地表に隕石を降り注がせただけでなく、氷河期を引き起こした可能性もある。 学術誌Earth and Planetary Science Lettersに掲載された今回の研究をまとめた論文の筆頭執筆者で、豪モナシュ大学地球大気環境学部の教授を務めるアンディー・トムキンスは「数千万年にわたり、この輪の物質が徐々に地球に落下し、地質記録に見られる隕石衝突の急増を引き起こした」と指摘している。 衝突クレーター オルドビス紀（4億8800万年～4億4400万年前）と呼ばれるこの時代のプレートテクトニクスを再現し、この時代に形成された小惑星衝突クレーター21個がすべて、当時は赤道から緯度30度以内だった領域にあることを、研究チームは発見した。当時の大陸地殻の

6割以上の人が「人間の上司よりAIを信頼する」と答えたとの調査結果があるように、人はしばしば人の言葉よりAIの言葉に耳を貸す傾向を見せます。人間が説得しようとするとかえって意固地になってしまうことが多い陰謀論者の誤った信念を、AIとの会話で長期的に改善することができたとの論文が発表されました。 Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI | Science https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq1814 AI chatbots might be better at swaying conspiracy theorists than humans | Ars Technica https://arstechnica.com/science/2024/09/s

添川💉💉💉💉😷 @soekawaarit0 高専卒として言うけど、そもそも普通科の高校が成績足りてないのに進級させるなんて意味不明で無茶苦茶なことしてるからFラン大に皺寄せが行くんだよ。高専だったら1年から平気で留年するんだから、普通科も同じことしたら良いだけだよ。高校の進級を厳しくしたら良いだけ。 x.com/S_Limonene121/… れもねーど @S_Limonene121 この発想まじで危なくて、教育水準の最低ラインの最後の砦を保つのはいわゆるFラン大なんだよ 東大京大とFラン大の機能は似て非なるもので、東大京大は日本の代表としてて世界との競争をしてトップを引き上げるのが役目だが、Fラン大は教育水準の最低ラインを保つボトムを押し上げるのが役目 x.com/myuuuuun/statu…

なんか作品内時間がやたら短い作品ってあるよな 初代ガンダムが3ヶ月の話だったり ダイの大冒険が3ヶ月の話だったり

マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi

やつはし┃ﾋﾄの1日に密着する。 @shota_it ━━━━━━━━━━━ 経営者が採用すべきNO.2 ━━━━━━━━━━━ ※本の内容、文字起こししてみた 1. 成熟していてエゴがない。 創業者のビジョンに賛同し実行するために、自身のエゴを抑えられる経験豊富な人物 2. 創業者、CEOとの相性が良い。 COOが創業者とうまく意思疎通できないと、対立と不幸な結末が訪れるだろう。 3. 会社や組織をスケールさせた経験がある。 1000人の組織のマネジメント経験と、20人から1000 人に会社を成長させた経験とは似て非なるものだ。 組織づくりだけではなく、急速なスケールが求めら れる場合は、過去に爆速成長を経験した人を探すとよい。 4. 起業家精神がある。 スケールの経験があると同時に、スタートアップで働いたことがある人(または大企業でゼロから何かをスケールさせた経験がある人)が理想だ。

西暦2万年の刑事 速水螺旋人 『大砲とスタンプ』『男爵にふさわしい銀河旅行』の速水螺旋人が再びバンチに登場！ 今とは全く異なる様相を呈しつつ、随所に現代の名残も見せる東京。そこで発生した首なしゾンビ事件が…!?

OpenAIの幹部が指摘した生成AIの懸念が現実のものになりつつある。それは、生成AIの中毒性だ。 事実、米国のQ&Aサイトには、生成AIにはまり、勉強などが疎かになっている若者の声が上がっている。 ある研究によれば、生成AIの使用用途の第2位は性的コンテンツの生成だという。生成AIとの性的ロールプレイに勤しむ人は着実に増えているようだ。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） ギリシャ神話に、ピグマリオン（ピュグマリオーン）という名前の王が登場する。 現実の女性に失望していた彼は、ある日、自ら理想の女性像を彫り上げる。その出来があまりに良かったのか、彼は彫像をひどく気に入り、そばから離れないようになってしまう。次第に衰弱するピグマリオンの姿を見かねた女神アフロディーテは、その彫刻に命を吹き込み、ガラテアという女性に変貌する――という物語だ。 自らの創造物に恋をするなんて……と思ったかもしれな

YYdzRYbf3kRqRoCvC5synGdcfDd0F3uC YYdzRYbf3kRqRoCvC5synGdcfDd0F3uC 45356849e9402c47a55d2abde31ff88e

生成AIは「発明創作のスピードを上げ、質も高める」ツールになりうる 日本弁理士会は、知的財産の専門家である弁理士により構成される組織。これまでも生成AIと著作権に関する説明会を開催してきた（昨年8月、今年3月）。 今回は、今年5月に政府の知的財産戦略本部が「AI時代の知的財産権検討会 中間とりまとめ」を公表したことを受けて、著作権以外の知的財産権（特許権、意匠権、商標権）とAIとの関係を中心に説明した。 中氏はまず、今回の説明のポイントとして「生成AIは、発明創作のための有効なツールと言える」と位置づける。 たとえば、特定の性質を示す材料を生成するために、複数の材料から好ましいものを選択するような作業においては、人間よりも生成AIのほうが速く、大量に作業を進めることができる。同様に、複数の部材を組み合わせて構造物を構成する場合でも、各部材の好ましい配置や形状を創作するなどの手間のかかる作業

みなさん、ローカルLLMで遊んでいますか？ 昨年末に、Ollamaが登場してから誰でも簡単にローカルLLMで遊べる時代がやってきました。そこで、僕もローカルLLMでどんなことができるんだろうと思って触りはじめたのですが、ローカルLLMを最大限に活用するためには、まずはどうやったらEmacsからローカルLLMを使えるようになるのかと考えるのはあまりにも自然な流れでした。 この記事では、ローカルLLMに関する基本的な知識から、EmacsからローカルLLMを扱う方法までを解説していきたいと思います。 ローカルLLMの基礎知識 # ローカルLLMとは、LLM（大規模言語モデル）をローカル環境、つまり自分のパソコンで扱えるようにしたモデルです。Facebookが開発しているLlamaが業界のトップランナーで、それをベースにしたモデルを色々な組織（中には個人もいるのかも）が開発しています。 そのLla