Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 筑波大学落合研究室の研究チームが開発した「Goshuin 2.0: Construction of the World’s Largest Goshuin Dataset and Automatic Generation System of Goshuin with Neural Style Transfer」（御朱印2.0）は、テキストから御朱印を自動生成する学習ベースのシステムだ。訓練用のデータセットは、寺社1000カ所以上を訪問し取得した御朱印を基に大規模にデータ化した。 御朱印とは、日本の神社やお寺に参拝した証として集められるものだ。御朱印はおおむね、印章と寺社の名称や本尊／祭神の
大画面ディスプレイ1台 vs. 複数枚ディスプレイ──作業効率がいいのはどっち？ 2009年発表の論文を紹介
被験者8人（企業で知的財産管理業務に携わる人たち）に17インチのディスプレイ1台（これをSmall条件とする）、24インチのディスプレイ1台（同Large条件）、17インチのディスプレイ2台並置（同Dual条件）の3つの環境を使ってもらい、実験を行った。 ディスプレイ環境変更の前後約2週間ずつ、被験者のPC操作ログを収集した。操作ログには、マウスやキーボードによるウィンドウ操作（ウィンドウのアクティブ化、移動、サイズ変更）が含まれ、これらが要する総時間を算出した。 その結果、Small条件では作業時間の8.5％をウィンドウ操作に費やしており、現行のウィンドウシステムの改善が必要だと示唆した。Large条件ではウィンドウ操作コストの削減は見られなかったが、Dual条件では13.5％の削減を確認した。よって、ウィンドウ操作コストの観点からは、大画面単一より複数ディスプレイの方が優れているといえ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 明治大学中村聡史研究室の研究チームが発表した「コミックにおける読者依存性の高い地雷表現回避手法の実現」は、漫画の読書中に見たくないシーンを予告し、そのページを読むときに回避できるシステムを提案した研究報告だ。 途中で出てくる“グロテスクなシーン”を見たくないなどの個人的に遭遇を回避したい場面だけを避け、作品全体を読み進める読書体験を可能にする。 ここでいう“見たくないシーン”とは、読者一人一人がそれぞれ思うシーンであって、多くの人が一般的に思うシーンではないことに留意したい。 漫画を読んでいると苦手なシーンに遭遇してしまう場合がある。リアルな虫やグロテスクな生首、不気味なお面、親から児童へ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
「Wikipediaっぽい記事」を自動生成できるAIシステム「STORM」 米スタンフォード大学が開発【研究紹介】 レバテックラボ（レバテックLAB）
米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models」は、AIモデルを使い、Wikipedia風の記事を生成するシステムの開発に関する研究報告である。GitHubのリポジトリはこちら。 ▲STORMは、記事にしたいワードから網羅的かつ深い内容の記事を生成することができる。 近年、大規模言語モデル（LLM）は文章生成タスクにおいて目覚ましい性能を示している。しかし、Wikipediaのような網羅的かつ内容の深さを備えた記事を一から生成することは、依然として挑戦的な課題である。記事の生成には、事前の調査やアウトラインの作成など、執筆前の段階における準備が重要な役割を果たすが、従来の研究ではこの点に着目したものは少ない。 この研
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テキストから御朱印を自動生成するシステム、筑波大が開発 寺社1000カ所以上から御朱印収集、データ化
漫画で見たくない“地雷シーン”を事前に警告する技術 明治大が開発
PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発