GitHub - mcinglis/c-style: My favorite C programming practices.
These are my favorite C programming practices. Some rules are as trivial as style, while others are more intricate. I follow a few rules religiously, and others I use as a guideline. I prioritize correctness, readability, simplicity and maintainability over speed because premature optimization is the root of all evil. Write correct, readable, simple and maintainable software, and tune it when you'
KADOKAWAが受けた攻撃について、Black Suitが残した声明文を（意訳まじりで）邦訳してみた｜wakatono
KADOKAWAが受けた攻撃について、Black Suitが残した声明文を（意訳まじりで）邦訳してみた 自分が立てた仮説を検証できるかもしれないな、と、（KADOKAWAへのランサムウェア攻撃をしかけた）Black Suitが残した声明文を翻訳してみました。 翻訳することで、「（Black Suit側からは）こう見えてるんだな」というのがより詳細にわかりましたが、同時に「おまえらが攻撃しておいて何を言う」という読後感も… 邦訳文（意訳混じり）私たちは、およそ1ヶ月前にKADOKAWAのネットワークに侵入した。言葉の問題で少し時間がかかったものの、KADOKAWAの子会社のネットワークは相互に接続されていることを把握し、複雑なKADOKAWAのIT部門が構築した複雑なしくみを横断することができた。 私たちは、KADOKAWAのネットワーク構成が、適切に管理されていないことに気付いた。異なるネ
解説：生成AIのハルシネーションはなぜ起きるのか
大規模言語モデルが「ハルシネーション（幻覚）」を生成することはよく知られている。ただ、その仕組みから明らかのように、LLMの出力は本質的にはすべてハルシネーションであり、間違いが発覚したものがそう呼ばれているだけだ。 by Will Douglas Heaven2024.06.24 58 29 この記事の3つのポイント チャットボットは間違った情報を提供することがある 大規模言語モデルは統計的確率に基づいてテキストを生成する ハルシネーションを完全に防ぐことは不可能である summarized by Claude 3 2024年4月2日、世界保健機関（WHO）の新しいチャットボットが「善意の意図」の下にリリースされた。 リリースされたのは、「GPT-3.5」が搭載された新顔のバーチャル・アバター「サラ（SARAH：Smart AI Resource Assistant for Health
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DRIVE OS Linux
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松尾 千鶴｜Webデザインの先生 on X: "はじめて知った！！！このサイト。 たのし〜！かわい〜〜！！ https://t.co/glziTMZGsv"
Weather field reconstruction using aircraft surveillance data and a novel meteo-particle model
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TSMC、車載半導体にも先進的な3nm導入計画 「みなさんが乗るクルマにもTSMCの3nm製品が使われるようになる」
AIの普及で何が起こるのか？ AI普及とキャリア形成の課題 株式会社NextInt 代表 中山心太
サムスン電子515人がエヌビディアに移籍（朝鮮日報日本語版） - Yahoo!ニュース
difftastic/img/js.png at master · Wilfred/difftastic
https://iea.blob.core.windows.net/assets/18f3ed24-4b26-4c83-a3d2-8a1be51c8cc8/Electricity2024-Analysisandforecastto2026.pdf
Executive summary – Electricity 2024 – Analysis - IEA
Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 on X: "LLMのハルシネーションを検出するには複数の回答を生成し、同じ意味同士をまとめて一致するかを意味エントロピー（SE）で評価するのが有効だが高コストだった。代わりにSEは隠れ層から線形回帰で高精度で予測できる。LLMは生成前から自分が知っていないことを知っている https://t.co/pbsAzWzWiJ"
