スタートアップのピッチ大会で5回優勝した、私なりの勝てるプレゼンの作り方 - 宮田昇始のブログ
Startup Aquarium 2025 に、Nstock社で参加しました！ スタートアップで働くことに興味をもった人たちが、有料チケットを買って、土曜のお昼にも関わらず、なんと参加者3,300名という、世界最大級のスタートアップキャリアフェアです。 メインイベントは、54社が3分間でピッチ（プレゼン）する「スタートアップピッチ」。私もSmartHRの初期ぶりに、作り込んだピッチで挑み、なんと優勝することができました。 カンファレンスのピッチ大会と違い、審査員はいなくて、ピッチを見た来場者の投票で1位だったのですが、便宜上優勝とさせてください。 Open Network Lab 2015「Demo Day」 TechCrunch Tokyo 2015「スタートアップバトル」 B Dash Camp 2016「Pitch Arena」 IVS 2016「Launchpad」 Startup
言語モデルの物理学 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
言語モデルの物理学 (Physics of Language Models) とは、FAIR (Meta) の Zeyuan Allen-Zhu が提唱した、言語モデルの研究を進めるためのコンセプトです。ざっくり言うと、「あのモデルはこう」とか「そのモデルはこのモデルよりもこう」というような博物学的な知識を深めるのではなく、17世紀にケプラーやニュートンが物理学において行ったような原理に基づいた研究を進め、「言語モデルはなぜこのような振る舞いをするのか」という問いに答えられるようになるべきという考え方です。 言語モデルの物理学の特徴は大きく2つあります。 第一は、ウェブから収集したコーパスを使わず、きっちりコントロールされたデータセットを使って言語モデルを訓練するということ。ウェブは誰も全体像を理解できないほど複雑で、ノイズにまみれています。本物の物理学でも空気抵抗や摩擦があると、「鉄球は
「乗り遅れたら、次のバスは1年後」…。京都名物の「年1便・春分の日運行バス」成立の背景と、大混雑も「路線は年々減少」のワケ（東洋経済オンライン） - Yahoo!ニュース
乗車できるのは年1回・春分の日のみ、片道だけ。そんなバス路線「京都バス・95系統」の運行日が迫ってきた。 当日は多くのバスファンが京都に集結、もともと「乗客の減少」が理由で定期運行をとりやめた路線なのに、バス2台が満杯になることもあるという。 ここまで乗客でにぎわっているにもかかわらず、なぜこの路線は「年1回運行」となったのか。また、最盛期は11路線もあったという「京都バス・春分の日限定運行路線」の行方とは？ 【画像17枚】全国からファンが集まる「年1運行・春分の日バス」はこんな感じ ■京都観光に使える！ ただし「バスが来るのは年1便」 京都バス・95系統は、京都市北部の一大観光スポット「大原」「鞍馬」を、乗り換え不要・最短距離でダイレクトに結ぶ。両エリアを直通する交通機関はこのバス路線のみ、バス・電車を乗り継いで2時間近くかかるところを、たった30分で移動できてしまう。 こう書くと、「京
AI Blindspots
Blindspots in LLMs I’ve noticed while AI coding. Sonnet family emphasis. Maybe I will eventually suggest Cursor rules for these problems. Stop DiggingBlack Box TestingPreparatory RefactoringStateless ToolsBulldozer MethodRequirements, not SolutionsUse Automatic Code FormattingKeep Files SmallRead the DocsWalking SkeletonUse Static TypesUse MCP ServersMise en PlaceRespect the SpecMementoScientific
松尾豊 | 論文の書き方
※2005年時点に記載された情報です 松尾ぐみの論文の書き方 論文を書くことは、研究を進める上で重要なプロセスのひとつです。 研究者の業績も論文によって評価されます。ここでは、松尾ぐみの学生と一緒に論文を書いていく中で、よく注意点として出てくることをまとめて整理してみました。 なお、松尾ぐみのテーマに即していますので、違う分野の人は参考にならないかもしれません。 論文は、自分の研究日記でも苦労日記でもありません。卒論や修論は、自分がやったことをできるだけ主張する、 苦労した点を伝えるという点で、 ある意味、研究日記でも構わないでしょう。しかし、ジャーナルの論文や国際会議の論文は違います。 こういった論文は、新しい知見を読者に伝えるためにあります。読者が必要としている情報、知りたい情報を、過不足なく書く必要があります。 自分の苦労話や、横道に入るような研究は書く必要はありません。 自分がやっ
Whisper関連：文字起こし技術リサーチメモ（ASR / STT）
Whisper 関連の GitHub Repository まとめ OpenAI Whisper 登場により、文字起こし関連技術が飛躍的に進化したような印象があるが、Whisper 関連技術にはどのようなものがあるか。 OpenAI 公式 Whisper whisper.cpp c, c++ ベースの Whisper: リアルタイムストリーミングも可能 Buzz デスクトップで利用可能な Whisper アプリ: Available on Mac, Windows, and Linux brew install --cask buzz で install 可能 Faster Whisper 最適化されていて最大4倍ほど高速 CTranslate2 を利用して Transform 関連の処理を最適化している様子 pyannote.audio 話者分離 (Neural speaker diar
LLMにJSONやソースコードを出力させるStructured Generationの技術 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationとは 大規模言語モデル(LLM)はよくチャットボットとしての活用が目立ちますが、LLMの入出力を外部のプログラムに繋ぎ込むことでより高度な自然言語処理システムを作ることができます。 例えばOpenAIのCode Interpreter1はLLMをPythonの実行環境と接続することで、ユーザ
AI/MLシステムの量産体制を目指して（前編：課題と戦略）
背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分がMLチームのスコープであり、今回はその中の赤枠で示された部分の役割として実施した内容をまとめました。 AI/ML技術の進展とその影響 近年、AI/ML技術の進歩は目覚ましく、その活用範囲と必要性が急速に広がっています。このため、ML専門チームに限らず、データを活用しようとするあらゆるチーム
Manus tools and prompts
agent loop �jG �� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Various
『Ave Mujica』“史上最狂のバンドアニメ”はどこへ向かうのか 衝撃の展開を一気に振り返る
「史上最狂のバンドアニメ」と銘打たれて誕生したTVアニメ『BanG Dream! Ave Mujica』。自ら「史上最狂」を名乗るのはいささか大胆というか、「強気」である。 しかし本編を観た視聴者にとってこのキャッチコピーはむしろ極めて妥当というか、「謙遜」であると感じられることさえあるだろう。 いかなる「舞台装置」がAve Mujicaを最狂の物語に誘ったのか。クライマックスを目前に「Ave Mujicaの世界」を振り返ろう。 怒涛のスピードで駆け抜ける衝撃展開 本編を視聴してまず感じることは、何よりもその「スピード」である。 物語冒頭時点で主人公バンド・Ave Mujicaはメジャーデビューを果たしており、武道館ライブがブッキングされており、そして第4話で解散。どういうことだろうか。 そもそもAve Mujicaは結成時点からメンバー間に軋轢を抱えていた。とくに言い争っていたのはバンド
大いなる力には何の責任も伴わなかった » p2ptk[.]org
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「With Great Power Came No Responsibility」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 昨夜、トロント大学イニス・カレッジで行われる年次ウルスラ・フランクリン講演のためにトロントを訪れた。 この講演は「大いなる力には何の責任も伴わなかった：メタクソ化はいかにして21世紀を征服し、我々はいかにしてそれを打倒できるか」と題されたもので、この主題に関する一連の講演の最新作である。この連続講演は昨年ベルリンで行ったマクルーハン講演から始まった： https://pluralistic.net/2024/01/30/go-nuts-meine-kerle/#ich-bin-ein-bratapfel そして夏のDefconの基調講演へと続いた： https://pluralistic.net/2024/08/17/
![大いなる力には何の責任も伴わなかった » p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6299cf9637a32cda0a237123a4c550706880984/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F03%2Ffranklin-lecture.jpg)
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[論文レビュー] Diffusion Models for Cayley Graphs
Kriváň in haze - Ludmila Hynková - Google Arts & Culture
GitHub - wq2012/awesome-diarization: A curated list of awesome Speaker Diarization papers, libraries, datasets, and other resources.
LLM-based speaker diarization correction: A generalizable approach
generative-ai/gemini/grounding/intro-grounding-gemini.ipynb at main · GoogleCloudPlatform/generative-ai
Discovering novel lead-free solder alloy by multi-objective Bayesian active learning with experimental uncertainty - npj Computational Materials
人工知能を信頼するとはどういうことか
Ask! NIKKEI RAG検索技術の深層
GitHub - YingfanWang/PaCMAP: PaCMAP: Large-scale Dimension Reduction Technique Preserving Both Global and Local Structure
