Google Workspace for Education のデジタルホワイトボードについてのアップデート | Google Workspace ブログ
Google Workspace は、世界で多くのユーザーが利用する生産性向上のツールであり、業界をリードするパートナー企業と共に、Workspace に革新的なコラボレーション体験ができるよう常にアップデートしています。 この度、Google は Figma とのパートナーシップにより、 日本の Google Workspace for Education ユーザーに FigJam をお使いいただけるようになりました。FigJam は、 Jamboard に似たデジタルホワイトボード機能に加えて、無限に広がるキャンバス、テンプレート、投票など高度な機能をもつツールです。教育機関向けには無償で提供しています。それにともない、Google は 2024 年 12 月に Jamboard の提供を終了いたします。それまでは、引き続き Jamboard をお使いいただくことができ、 Jamboa
鉄道は男の子の興味を独占しすぎている
この世界には、興味を持つに値するさまざまなものがある なのに日本では、子どもが、特に男の子が興味を持つ対象を鉄道があまりに独占しすぎている 鉄道以外にも素晴らしいものがたくさんある 鉄道以外に興味を持つ子どもがもっと増えてほしい 決して鉄オタへの偏見から言っているのではないし、子どもが鉄道に興味を持つこと自体を否定しない ただ非常に多感な時期の成長段階の子どもが、鉄道という一つのジャンルにばかり流れて行くのはもったいない 子どもが鉄道を好きになるのは グッズ、スポット、おもちゃから動画、本、図鑑まで 子どもを鉄道の世界に引き込む環境が完璧なまでに整備されているからである 鉄道にだけ、子どもが好きになりやすい特別な性質があるからではない つまり子どもを鉄道に誘導しているのは大人である
GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト | AIDB
関連研究 LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト 推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった メタ認知をさせてLLMの能力を上げる手法「メタ認知プロンプティング」 従来の課題と背景 LLMの推論能力の限界 大規模言語モデル（LLM）は、短い質問や単純なタスクに対してはゼロショットで高い性能を発揮しますが、ステップバイステップの推論が必要な長い質問や複雑なタスクに対しては、通常はその性能に限界があります。複数の前提条件や仮定に基づいて論理的に推論する必要がある場合、LLMはしばしば不正確な結論に至ることがあります。 CoTフレームワークの限界と利点 Chain-of-Thought（CoT）フレームワークは、このような複雑な問題に対する一つの解決策として提案され
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
mondでこの質問への回答を読んでみましょう
龍神様は泣けない - 水帆かえる | 少年ジャンプ＋
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【山田祥平のRe:config.sys】 シンREALFORCEキーボードの凄み