【徹底解説】研究論文に基づいた効果的なスクラムチームを決定づける6つの要因と5つの発見 | サーバントワークス株式会社
はじめに この記事は、【徹底解説】シリーズの一環です。Daniel Russo氏と共著したスクラムチームに関する学術論文の非技術バージョンになります。Daniel氏は、オールボー大学の教授で、経験的ソフトウェア工学を専門としています。私は、組織心理学者であり、調査開発と統計が好きなスクラムの実践者です。なお、私たちの論文は、現在、学術的なピアレビューを受けています。 スクラムチームの効果性 どうすれば、スクラムチームをより効果的にすることができるでしょうか。書籍、ポッドキャスト、ブログ記事、オンラインで見つける資料のほとんどは、この質問に関係しています。「スケーリングフレームワークは、効果性に対してどのような影響を与えるだろうか」、「スプリントゴールはどうだろうか」、「どうすればチームがもっとオーナーシップを持てるようになるのか」、「スクラムマスターやアジャイルコーチが、演習やワークショッ
ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ
2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、GoogleのBardやMicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。 Understanding Large Language Models - by Sebastian Raschka https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models ◆目次 ・主要なアーキテクチャとタスク ・スケーリングと効率性の向上 ・言語モデルを意図した方向へ誘導する ・人間のフィードバックによる強化学習(
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Science | AAAS
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3178158.3178198