信じている誤情報の訂正記事を避ける傾向がある人は4割強、研究
誤情報を信じている人の43％がインターネット上で示された該当情報に関する訂正記事のクリックを避ける傾向にあることを、名古屋工業大学の田中優子准教授（認知科学）らが明らかにした。訂正の効果をあげるには訂正情報をアクセス可能な状態にするだけでなく、誤情報を信じている人に届ける社会的・技術的仕組みが必要だとしている。 フェイクニュースやデマなどの誤情報は、それが正しいと信じている人がインターネット上でSNS（交流サイト）などを通じて共有し、拡散してしまう。誤情報の広がりを抑える対策として、ファクトチェックで訂正記事を出すなどの取り組みが世界中に広がるが、必ずしもうまくいっていない。田中准教授らは、「誤情報を信じている人がその誤情報に対する訂正記事のクリックを選択的に避けることがあるのか」との問いをたて、行動を分析する実験を行った。 実験ではまず、20～69歳の男女に年代や性別に偏りがないように呼
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」
独自ナレッジをノーコードでChatGPTに連携！Azure OpenAI「Add your data」 「「やってみた」記事はもう十分」という方はもう少し詳しくみてみるセクションからご覧ください！ 先月のMicrosoft Buildで発表されて注目を集めていた、Azure OpenAIでコーディングなしで社内のナレッジを組み込んだ回答をするChatGPTが作成できる機能「Add your data」がパブリックプレビューになりました🎉🎉🎉🎉 今まではこのようなアーキテクチャを独自で構築する必要があったため、なかなかハードルが高いものでした。 こちらのアーキテクチャはサンプルとして公開されているのでご興味があれば見てみてください。 やってみる ではセットアップしてみましょう。 今回はすでにCognitive Searchのリソースがある前提で進めます。 Azure OpenAIのプ
最適化はCDNがやればいい
題名に「CDN」と書きましたが、いわゆる「エッジ」のことです。オリジンありきなのであえてCDNと呼びました。とはいえ、オリジン自身がエッジにある可能性もあります。 メタフレームワークを作る Sonikというメタフレームワークを作っています。まだDevステージなんでどんなことができるか可能性を探っている最中です。 このフレームワークの特徴はとにかくエッジファーストです。 SSRしたバンドルの大きさを極力小さくする。 Islandsアーキテクチャを採用する。 DenoのFreshを参考にする。 CloudflareのBindingsを扱いやすくする。 Honoの上に乗せる。 とりあえずStreamingはサポートしない。 で、こういうのを作っていると、フレームワークは最小限にして、Core Web Vitalsのスコアを上げるために身を削る最後の部分はCDNに任せてしまった方がいいってことです
AnyData | あらゆるデータからAIで新しい価値創造へ
あらゆるデータに対応手書き文字や活字を含む 文字情報のテキストデータ化から、 画像データを元にした 物体検出・画像分類、表データを元にした 数値の予測・判断など、 あらゆるデータに対応しています。
Maxime Chevalier-Boisvertさん「Optimizing YJIT’s Performance, from Inception to Production」 ～RubyKaigi 2023 2日目キーノート | gihyo.jp
RubyKaigi 2023 キーノートレポート Maxime Chevalier-Boisvertさん「Optimizing YJIT’s Performance, from Inception to Production」 ～RubyKaigi 2023 2日目キーノート 最近のRubyインタプリタの進化において非常に重要なトピックの一つが、JITコンパイラの登場です。特にShopifyのJITコンパイラチームを中心に開発されたYJITは、世の中で広く使われているRailsアプリケーションを有意に高速化できるJITコンパイラとして、既にproduction-readyであると評価されており、各所で採用が進んでいます。 RubyKaigi 2023 2日目のMaxime Chevalier-Boisvertさんによるキーノートでは、開発チームがYJITを開発するにあたってどういったアプロ
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