AI Will Become Mathematicians’ ‘Co-Pilot’
Fields Medalist Terence Tao explains how proof checkers and AI programs are dramatically changing mathematics Mathematics is traditionally a solitary science. In 1986 Andrew Wiles withdrew to his study for seven years to prove Fermat’s theorem. The resulting proofs are often difficult for colleagues to understand, and some are still controversial today. But in recent years ever larger areas of mat
フランソワ・ショレ - LLM は AGI につながらない - 真の解決策を見つけるための 100 万ドルの賞金｜AIに仕事を奪われたい
大規模言語モデル(LLM)は、データベースのサイズを拡大してもシステムのインテリジェンスは全く向上しません。私は、人間の子供には使わないような「memorization(暗記)」という言葉を使っているように感じます。algebraの任意の問題を解ける場合、私たちは「彼らはalgebraを暗記した」とは言わず、「彼らはalgebraを学んだ」と言います。私たちには100万ドルのプライズプールがあり、ARCの85%のベンチマークに到達した最初のチームに50万ドルの賞金が出ます。今から3カ月以内にARCを突破できれば、賞金額を引き上げます。彼らは、フロンティア研究の出版を完全に閉鎖してしまい、今や大規模言語モデルがその場の酸素を吸い取ってしまっているため、みんなが大規模言語モデルを扱うようになってしまいました。 さて、今日はGoogleのAI研究者でKasasの作者であるFranois Chol
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
グラフニューラルネットワーク - Forkwell Library #50 https://forkwell.connpass.com/event/315577/ での講演スライドです。 サポートサイト：https://github.com/joisino/gnnbook グラフニューラルネット…
自己対戦で強化学習する三目並べ AI をPyTorchで実装 - Qiita
PyTorch の社内勉強会の題材にしたいと思い立ち、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を用いた自己対戦型強化学習の三目並べ AI を実装したので公開します。見通しの良いシンプルな実装を目指しました。結局、それなりのコード量になってしまいましたが。 動作環境 Google Colaboratory の CPUランタイムにて動作を確認しました。 概略 おおまかな処理フローは次図の通りです。盤面情報を受け取った先攻方策と後攻方策は、○×を書き込む場所を返します。この先攻方策と後攻方策に AI を実装し自己対戦させます。 盤面情報は、空白マスをゼロ、先攻 ○ を+1、後攻 × を-1とした形状 (H,W)=(3,3) の二次元配列とします。 盤面座標は、場合により二次元座標と1次元に展開したフラット座標を使い分けます。 三目並べの
Harry Potter and the Methods of Rationality | Petunia married a professor, and Harry grew up reading science and science fiction.
HPMOR.com is an authorized, ad-free mirror of Eliezer Yudkowsky‘s epic Harry Potter fanfic, Harry Potter and the Methods of Rationality (originally under the pen name Less Wrong). The story is complete now, so the rss feed for the story mirror won’t be updating any more, although any further Author’s Notes will continue to show up in that rss feed. The canonical location of HP:MoR is currently at
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました （METI/経済産業省）
経済産業省と総務省は、生成AIの普及を始めとする近年の技術の急激な変化等に対応すべく、有識者等と議論を重ね、関連する既存のガイドライン（注）を統合・アップデートし、「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました。 （注）AI開発ガイドライン（平成29年、総務省）、AI利活用ガイドライン（令和元年、総務省）、AI原則実践のためのガバナンスガイドラインVer1.1（令和4年、経済産業省） 概要 AI戦略会議（座長：松尾豊 東京大学大学院工学研究科教授）で取りまとめられた「AIに関する暫定的な論点整理」（令和5年5月26日（金曜日））において、近年の生成AIの普及を踏まえ、既存のガイドラインに関して必要な改訂などを検討する必要性が示されました。それを受けて経済産業省及び総務省では、既存のガイドラインを統合・アップデートし、広範なAI事業者向けの統一的で分かりやすいガイドラインの検討を
The Bitter Lesson
Rich Sutton March 13, 2019 The biggest lesson that can be read from 70 years of AI research is that general methods that leverage computation are ultimately the most effective, and by a large margin. The ultimate reason for this is Moore's law, or rather its generalization of continued exponentially falling cost per unit of computation. Most AI research has been conducted as if the computation ava
Rich Sutton's Home Page
Richard S. Sutton, FRS FRSC Research Scientist, Keen Technologies Professor, Department of Computing Science, University of Alberta Principal Investigator, Reinforcement Learning and Artificial Intelligence Lab Chief Scientific Advisor, Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) Senior Fellow, CIFAR Department of Computing Science 3-13 Athabasca Hall Edmonton, Alberta Canada T6G 2E8 email rsutt
今さら聞けない!? AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！
Bedrockの入門書、アマゾンのクラウド書籍でベストセラー1位です！ https://www.sbcr.jp/product/4815626440/
【ローカルLLM】llama.cppの量子化バリエーションを整理する｜Baku
「llama.cpp」はMacBookなどでLlamaベースの大規模言語モデルを動かすことを目標とするアプリケーション。一応CPUのみでも実行でき、GPUの非力な環境でも動かしやすい。 llama.cppの量子化モデルllama.cpp(GGML)では量子化によるモデルサイズ縮小が進んでいる。例えば、下記のHuggingFaceのRepoを見ると、GGML量子化モデルは「q4_0, q4_1, q5_0, q5_1, q8_0, q2_K, q3_K_S, q3_K_M, q3_K_L, q4_K_S, q4_K_M, q5_K_S, q5_K_M, q6_K」と多岐にわたる。 Model cardに解説があるものの、専門的で素人にはサイズ以外の違いが分からない。もう少しやさしい説明がないか調べたところ、llama.cppの"quantize"コマンド内に整理されていると知ったので、和訳し
Spreadsheets are all you need.ai – A low-code way to learn AI
“I have seen nothing which could come close in traceability and accessibility to understand transformers and LLMs” Maximilian Hentschel (AI Principal Product Manager) Yesterday I knew nothing about how AI works. But today that changed thanks to these two awesome resources 👇@karpathy's Intro to Large Language Models: https://t.co/gcWxKwdI0U@ianand's Spreadsheets-are-all-you-need: https://t.co/E9LI
音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
では、一人の音楽素人がAIの力を借りたら、どの程度までコンセプトアルバムが作れるか、試してみました。思いついたのは、今日（2月27日）の11時30分ごろ。まず、ChatGPTにこう指令することから始めました。 ロックのコンセプトアルバムを作りたいので、12曲のタイトルと歌詞、そしてその曲調をそれぞれ英語で記述して そうすると、ChatGPTは12曲の概要を作ってくれました。 1. "Echoes of Eternity"曲調: エピックなインストゥルメンタルイントロ。壮大なストリングスとパワフルなドラムス。 歌詞の一部: （インストゥルメンタル） 2. "Shadows in the Moonlight"曲調: ミステリアスなヴァースとクライマックスへ向けて構築されるコーラス。 歌詞の一部: "In the silver glow, secrets come to dance, / Sha
AI生成で３０万枚作ってわかったこと｜jun555
２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
アルトマン氏、半導体業界再編に数兆ドル調達へ
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GitHub - rrthomas/hpmor: PDF, ePUB and Mobi versions of “Harry Potter and the Methods of Rationality”, from LaTeX source
Remove the AI bloatware from Logitech’s mouse driver – The Robservatory
LLMの現在 - Speaker Deck
GitHub - stitionai/devika: Devika is an Agentic AI Software Engineer that can understand high-level human instructions, break them down into steps, research relevant information, and write code to achieve the given objective. Devika aims to be a competiti
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
