私は英語のリスニングで聞き取れなかったり、うまく話せなかったりして悩んでいました。しかし、英語のYouTubeを見始めてからリスニング力が向上し、以前よりも口から自然と英語が出るようになりました。 どう学んでいるか紹介します。(高校生記者・ラパン＝3年) 英語のVlogを見る きっかけは学校でTOEICを受けたことです。リスニングを得意にするために、ネイティブの発音に慣れておこうと思い、英語のYouTubeを見始めました。イギリス人やアメリカ人がYouTubeにアップしているVlogを見ています。 Vlogとは「Video blog」の略で、日常生活などを動画でまとめ、発信したものです。Vlogではイギリスやアメリカのリアルな生活や友達との会話、街並みなどを簡単に知ることができます。友達や家族との会話を聞くことで、教科書では学ぶことのできない言い方や発音などがスラスラと入ってきます。あまり

using System.Windows.Threading; Dispatcher.CurrentDispatcher.InvokeAsync(async () => { // いろいろな処理... // メッセージループを終了させる Dispatcher.CurrentDispatcher.BeginInvokeShutdown(DispatcherPriority.Normal); }); Dispatcher.Run(); WPF とか WinForms とかでは、フレームワークがすでにメッセージループを回しているので、自分で Dispatcher.Run() する必要はない。 JavaScript 自分で書く必要なし。 Python asyncio.run(最初に実行するasync関数)

1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。2024年初っ端の第27回目は、「礼儀は不要」「モデルに質問させる」「良い解答には報酬」など、大規模言語モデルの返答が向上する「プロンプト26の原則」をはじめとする5つの論文をお届けします。 画像から動く3Dシーンを生成する「DreamGaussian4D」のサンプル【画像】 複数の自律AIエージェントが過去の経験を共有して未知のタスクを処理するモデル「Experiential Co-Learning」この研究は、大規模言語モデル（LLM）に基づく自律エージェントの進化に焦点を当てており、これらのエージェントが単独で、または人間の介入なしでさまざまなタスクを処理する能力を持つことを示しています。ただし、これまでのエージェントは過去の経験を活用してタスクを効果的に解決することに一定の制限があるという問題がありま

年明けの暇な時間を利用して読んでみました。 書籍のリンク 技術書としての感想 良かった点 悪かった点 注意点 総評 技術書としての感想 良かった点 とにかく文章が分かりやすい 色々な用語の使い方に違和感がない 言葉にすると簡単ですが、本当に分かりやすかったです． 具体例が豊富 図が豊富 コード例が豊富 実験例が豊富 まず、「〇〇 な場合に命令の処理が詰まって遅くなります」といった説明の後に、「では、具体的にこういったケースを考えてみましょう」という具体例を持ってくる展開が多く、とても親切だと感じました．また、このような具体例の説明のときにほぼ必ず図が用いられています．特に全体を通して頻繁に出てくる命令流の図は非常に分かりやすかったです．また、コード例とそれを用いた実験も豊富でした．具体的には、キャシュの章では実際にキャッシュミスを意図的に起こすコード・キャッシュヒットを意図的に起こすコード