以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「“Disenshittify or Die”」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic 先週末、ラスベガスで開催されたDefcon 32に参加し、トラック1で「脱メタクソ化か、死か！ ハッカーはいかにして計算手段を掌握し、クソボスたちのメタクソ化への飽くなき強欲に対抗する新しき良きインターネットを構築できるか」という単独講演を行う光栄な機会を得た。 https://info.defcon.org/event/?id=54861 これは昨年の講演「インターネットのメタクソ化（Enshittification）を止める大胆な計画」の続編で、その講演でのプラットフォームの衰退（「メタクソ化」）に関する私の分析には多くの国際的な関心が寄せられた。 https://www.youtube.com/watch?v=rimtaSgGz_4 Defcon
![「脱メタクソ化か、死か」 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c41d621fcbbca4e07e3709013fc76a23cf304bdb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F08%2F9271a4dfe5a21142_2.jpg)
フロントエンドの状態管理の改善に対する取り組み
こんにちは！株式会社COMPASSの井上です。プロダクト開発ユニット、システム開発部、アプリケーション開発チームに所属しています。普段はキュビナマネージャー（QM）のフロントエンドエンジニアとして、新規機能の開発、既存機能の改修などを行っています。海外を放浪することが好きで、コロナの時には一度断念せざるを得ませんでしたが、最近ではベトナムやタイに滞在していました。今後は東南アジアの様々な国を訪問してみたいと思っています。 本記事では、キュビナのフロントエンド開発における状態管理について、現状抱えている課題とその解決方針について書いていきます。現在取り組み中の内容になっており、ある程度大きな方針については検討をしているものの、解決までの道のりはまだ少し長いかなという状況です。ですが、少しでも共通の課題を抱えている方々の参考になればと考えています。 この記事はこんな方におすすめ キュビナ（特に
政治的な党派は，それぞれに，自分たちが優位に立てる論点を必要としてる．バイデンのもとで雇用市場は信じられないほどの堅調が続いているので，各種の右派は自分たちに「ちがうちがう，ホントは物事は酷いことになってるんだ」と言い聞かせるための理由を必要としている．そういうお得意の論点のひとつが，これだ――「雇用はみんな外国人にもっていかれているし，アメリカ人は移民に取って代わられている．」 ひどく誤解を招くグラフについては，つねづねみんなに注意喚起してる．上のグラフも，まさにそういうやつだ．このグラフは，以前の記事で誤りを論じてきた．左右に別々の軸を使うことで，アメリカ生まれの人たちの雇用の減少が，外国生まれの人たちの雇用の増加よりもずっとずっと小さいってことが見えなくなってしまっている．というか，アメリカ生まれの人たちの雇用がわずかに減少しているのすら，ひとえに，ベビーブーマー世代の大量退職による
EC2ってなんやねん
1. はじめに どもども、東京喰種にどハマり中の井上弥風（いのうえみふう）です 今回は「EC2ってなんやねん」です 1.1 この記事を書こうと思った理由 現在インフラ案件でAWS構築に取り組んでいて、プロジェクト内でELBを利用していることからELBの内部機能を完全に理解したいと思っていました 手始めに「ロードバランサーってなんやねん」という記事を書き、その流れで「ELBってなんやねん」も書いてみたのですが、ELBの背後にあるEC2の冗長化やオートスケーリングの部分がいまいちピンときませんでした そこで、まずはELBの背後にあるEC2についてしっかりと理解することから始めようと思い、この記事を書くことにしました！って感じです 1.2 記事のゴール この記事を通じて、ELBを完全に理解するための基礎として、その背後にあるEC2が何なのか、どのように利用されるのかを明確にすることが当記事のゴー
弥助関連史料とその英訳 / English translated historical documents related to Yasuke - 打越眠主主義人民共和国
はじめに Introduction 筆者の連絡先 How to contact me 信長公記 The Chronicle of Nobunaga 池田家本『信長公記』Shinchoko-ki Ikeda-hon 尊経閣本『信長公記』Sonkeikaku-bunko manuscript 尊経閣本の信頼性に関する議論 Discussion of the reliability 天正9年のイエズス会史料 Jesuit Documents in 1581 天正9年3月11日の書簡 Letter of April 14, 1581 天正9年9月11日の書簡 Letter of October 8, 1581 家忠日記 Ietada Diary 弥助に関する最後の記録 Last record of Yasuke 天正10年10月20日の書簡 Letter of November 5, 1582 書
重力って何だろう？【後編】
「重力」はごく身近な力のひとつです。われわれ人間は地球上をふわふわ浮いているわけではなく、重力によって地上につなぎ止められていますし、どれほど高くジャンプしてもすぐに着地します。テーブルが大きく傾けば、その上に置いてあるものは床に向かってなだれ落ちます。 こうした現象はわれわれにとって“自然”なことであるため、ふだんから重力の存在を意識する人はあまりいません。しかし、重力は宇宙を形作る上で本質的に重要な役割を果たしてきました。重力が存在しなければ、太陽や地球はもちろん人間も誕生せず、「重力とは何か」などと頭を悩ませる者も存在しなかったはずです。 では、重力とはいったいどんな力で、ほかの力とは何が違うのでしょうか？ 重力についての理解は時代によって変遷し、現在では重力の存在そのものに疑問を投げかける研究者もいます。後半となる本稿ではアインシュタインの重力理論から量子重力理論までの現代的な重力
2022年に実施された不妊治療の体外受精で誕生した子どもは、過去最多の7万7206人だったとの調査結果を、日本産科婦人科学会が30日公表した。前年から7千人以上増えた。厚生労働省によると、22年の出生数は77万759人。およそ10人に1人が体外受精で生まれた計算になる。 治療件数は54万3630件で、前年より4万5千件以上増加。データを取りまとめた片桐由起子・東邦大教授（生殖医療）は「医療保険の適用が始まり、ハードルが下がったのだろう」と説明している。 体外受精は、精子と卵子を体外で受精させて子宮に移植する不妊治療で、22年4月から公的医療保険の適用対象となっている。
商品紹介に「ＡＩ」うたうと購買意欲低下か 米研究
製品に「ＡＩ」の説明を付けると人々を遠ざける可能性があることが示された新研究が発表された/gorodenkoff/iStockphoto/Getty Images （ＣＮＮ） 人類の新たな開拓地としてＩＴ大手が大金をつぎ込んでいる人工知能（ＡＩ）分野だが、製品やサービスを紹介する際にＡＩに言及すると消費者の購買意欲が下がる可能性があることがわかった。 今回発表された研究ではさまざまな年齢層の参加者を抽出して同じ商品を見せた。唯一の違いは、一方は「ハイテク」という表現を、もう片方は「ＡＩ」という表現を使っている点だ。 ワシントン州立大のダゴン・ガーソイ教授（ホスピタリティー企業経営）はＣＮＮの取材に対し、「掃除機やテレビ、消費者サービス、医療サービスなどを調べた。どの場合でも商品の説明でＡＩについて言及すると、その製品やサービスを購入または利用する意欲が大幅に低下した」と述べた。 今回の研究
「宏池会まで上川vs林で分裂！？」立候補しないだけで次期総裁戦を4→最大10人超の可能性もあるバトルロワイヤルに変えた男、岸田文雄
Mr.HR @MisterHR_japan 小渕・青木サイドに近い平成研議員は、石破氏のことを「過去の人」と表現。たとえ石破氏が推薦人を確保できても、議員の支持は伸びないと見られています。 平成研は茂木・石破ら、麻生派は河野・小林鷹之らで支持が分裂。現段階では、推薦人のメドは立っても、そこから先を計算しにくい状況です。
タグ 10ドル以下 注目銘柄10ドル以下の米国個別株20232023年 税率20242024年2024年ベストLEDマスク20ドル以下の小型個別株24hours market list24時間取引25％UP401ｋ401K40代50代50代 趣味50代おひとりさま50代でもあきらめない50代の達成感5月FOMC60000ppm70％上昇予測ACLXAIAI 英語学習AIチャットAI関連株AI搭載Allure 受賞AmazonAmazon Prime dayAMCAPPLAPRが上がって困る人はAPRレートとは「サヨウナラ」の始め方おいしいお寿司おいしい料理おうちでダイエットおすすめ スムージーおススメおススメ本お茶漬けお土産お尻お得な買い物かかと つるつるかかと ひび割れかかと ガサガサかかとクリームかかとケアかかと保湿かぶれかまってちゃんかゆみがんばり屋さんのこころのトリセツささやかなプ
はじめに 今回はparserの生成物である構文木についてのお話です。 普段は主にparserとlexerについて考えていますが、たまに構文木について考えを巡らすこともあります。 むしろparserの目指すべき実装が固まったいまだからこそ、その主な生成物である構文木の設計について考える必要があるとも言えます。 Rubyのparserの実装は複数あり、それぞれのparserが生成する構文木もまた微妙に異なります。 それらの構文木は各parserのユースケースに合わせてアドホックに必要な要素が追加されているように見え、なにか原理原則に従っているように思えませんでした。 そのため果たして構文木に設計というものがあるのだろうかという疑問をずっと抱いていました。 Rubyの開発ではユースケースを収集し、それらのユースケースに対してどのくらい応えられているかをもって設計の良し悪しを確認するというアプロー
「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第3回。数値予測に使われる「線形回帰」は、最も基本的な機械学習のアルゴリズムです。その概要と仕組みを図解で学び、Pythonとscikit-learnライブラリを使った実装と実践も体験します。初心者でも安心して取り組める易しい内容です。 連載目次 販売数の予測や売上の予測など、「データの傾向を把握して、将来の予測をしたい」と思ったことはありませんか？ 今回は、このような際に役立つ、機械学習の代表的な手法である線形回帰について学んでいきましょう。 具体的には、線形回帰の概要から、その仕組み、そしてPythonプログラミングによる線形回帰モデルの実装と評価まで、線形回帰の基礎スキルを短時間で習得することを目指します（図1）。線形回帰をマスターすると、ビジネスデータの分析や予測に大いに役立ちます。 第2回では、Pythonを使った機械学習プ
タグ 10ドル以下 注目銘柄10ドル以下の米国個別株20232023年 税率20242024年2024年ベストLEDマスク20ドル以下の小型個別株24hours market list24時間取引25％UP401ｋ401K40代50代50代 趣味50代おひとりさま50代でもあきらめない50代の達成感5月FOMC60000ppm70％上昇予測ACLXAIAI 英語学習AIチャットAI関連株AI搭載Allure 受賞AmazonAmazon Prime dayAMCAPPLAPRが上がって困る人はAPRレートとは「サヨウナラ」の始め方おいしいお寿司おいしい料理おうちでダイエットおすすめ スムージーおススメおススメ本お茶漬けお土産お尻お得な買い物かかと つるつるかかと ひび割れかかと ガサガサかかとクリームかかとケアかかと保湿かぶれかまってちゃんかゆみがんばり屋さんのこころのトリセツささやかなプ
【KARAKURI LM 10本ノック】番外編： Chrome内蔵のローカルLLM (Gemini Nano)で「どこでもCopilot」を作ってみた
本記事中で紹介しているユーザスクリプト「どこでもCopilot」。ChromeビルトインのLLMで、任意のフォーム上で文章の続きをサジェスト。外部通信なし、無料で動作こんにちは、カラクリR&Dの吉田です。今回は、10本ノック「番外編」ということで、Google Chrome の最新版に先日（2024年8月22日）組み込まれたローカルLLMの話をします。 本記事の概要2024年8月22日に公開された Google Chrome の「バージョン128」にローカルLLM として Gemini Nano が組み込まれました。このLLMは、フロントエンド JavaScript から手軽に呼び出し可能で、ローカルLLMなので外部への通信は発生しません。しかも無料です。 本記事では、このLLMを体験する方法を記します。また、このLLMを応用して、任意のフォーム上で入力した文章の続きをリアルタイムで補完し
大手製薬のCIOがマイクロソフトのCopilot契約をキャンセル。その｢理由｣がテック業界を不安にさせる
この製薬会社の最高情報責任者（CIO）は、2023年第4四半期と2024年第1四半期に500人の従業員にOffice 365 Copilotを使わせるため追加料金を支払った。これは、人気のマイクロソフトの生産性パッケージソフトウェアをAIでアップグレードしたものだ。 6カ月後、この幹部は、追加料金を払う価値があるほどAIツールが優れていないということで、アップグレードをキャンセルした。 このレポートに記されていたモルガン・スタンレー（Morgan Stanley）のアナリストとの通話記録によると、この幹部はマイクロソフトのAIツールのスライド生成機能を｢中学のプレゼンテーション｣レベルと比較していた。 グレッグという名前のその幹部はこう語っている。 ｢値段は倍です。そしてそのツールから得られる価値が、倍に値するとはとうてい思えません｣ マイクロソフトの365ソフトウェアパッケージのE3バー
Attentionと類似度は異なるという話
はじめに 「Transformerのattentionはトークン間の類似度をモデリングしている」という説明をよく聞くが、この表現は適切でないことを示す。 なお、このような説明がよくされる背景としては、Transformerのdot-product attentionは内積で計算され、コサイン類似度も正規化されたベクトルの内積で計算される点によるものと思われる。しかしながら両者は正規化の有無に違いがあり、ベクトル空間に埋め込んだ時の数学的性質はかなり異なるということを本稿では指摘する。 TL; DR Attention(dot-product attention)は類似度とは異なる数学的性質を持つ 類似度はトークン間の近接関係はモデリングできるが、それ以外の多様な関連をモデリングするには適さない。 dot-product attentionはトークン間の近接関係を含むさまざまな関連をモデリン
AIスタートアップのSakana AI（東京都港区）は8月2日、複数の画像について日本語で質疑応答できるAIモデル「Llama-3-EvoVLM-JP-v2」を発表した。このモデルは、同社が提案する生成AIの開発手法「進化的モデルマージ」で開発した視覚言語モデル（VLM）。作成したAIモデルなどはHugging Faceで公開中。 「Llama-3-EvoVLM-JP-v2」の特徴は、複数の画像を扱えること、日本語で応答できることだ。例えばこのAIモデルに、2枚の犬の画像を見せて「それぞれを簡単に説明してください」と質問すると、犬種や身に着けている装飾品など、質問に対する回答を日本語で返してくれる。米Metaが公開しているAIモデル「Llama-3」をベースにしており、同社が過去に公開したAIモデルよりも性能が向上しているという。 これまでも、画像に対する説明や質疑応答のできるVLMが多く
2024年8月26日紙版発売 山本浩平，下重博資，板倉悠太 著 A5判／672ページ 定価3,740円（本体3,400円＋税10%） ISBN 978-4-297-14403-6 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Amazon Kindle honto この本の概要 最新Ruby 3.3に対応。Rubyでやりたいことがすぐにわかる，逆引きレシピ集の決定版。 Rubyの基礎知識や実践ですぐに役立つテクニックを，目的別にまとめた逆引きレシピ集です。文法／データ操作／正規表現／文字列操作／テスト／エラー処理といったRubyの基本から，RubyGems／データベース操作／データ処理といった実践的な開発に役立つテクニックまで，やりたいことをすぐに逆引きできるように整理しました。繰り返し参照しやすい形式で構文やコードをわかりやすく掲載。
ずっとずっと昔から、考えているのですが、なかなか答えが出ないのですが、 「ブラックホールは有限時間で生成できるのか」と言うことです。 通常の物質が出来る前（今の物理学が成り立たないとき）にブラックホールが出来たのであれば、納得できるのですが、 今の物理学が通用するようになってから、ブラックホールが生成されるとは、思えないのです。 と言うのは、 ブラックホールを生成するために、星が収縮していく過程で、外部から見て（つまり、我々からすると）生成速度がどんどん遅くなる、そのため、完全な意味でのブラックホールは、永久に生成できないのではないかと考えているのですが、どなたか回答なり、文献をご存じないでしょうか？ 出来るとしたら、どのくらいの時間で生成できるのか、計算したようなものはあるのでしょうか （たとえば、太陽の１万倍の質量の星の場合何億年でブラックホールになるとか）
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
ジャッカード類似度（Jaccard Similarity）／ジャッカード係数（Jaccard Index）とは？
連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるジャッカード類似度（Jaccard Similarity）とは、2つの集合が「どのくらい重なり合っているか」の計算値で類似性を表す尺度である。具体的には、「2つの集合の共通部分（＝積集合：∩）」に含まれる要素数を、「2つの集合全体（＝和集合：∪）」に含まれる要素数で割ることで計算される（図1）。このジャッカード類似度の値は、0～1の範囲に正規化され、1なら「完全に同じ集合（＝似ている）」、0なら「全く共通点のない集合（＝似ていない）」を意味する。 ジャッカード類似度は、ジャッカード係数（Jaccard Indexや、Jaccard similarity coefficient）とも呼ばれる。これらの用語は同じ概念を指しており、文脈によって使い分けられる。一般的に、Jaccard Similarityは類似度の強調や実際の応用で使われることが
2chで祭り状態の複製ネタ。 2月19日にトレード停止の対策がとられたので、もう書いても良いだろう。 【GREEドリランド カード複製方法とその原因についての考察】 『複製方法』 ・用意するもの 携帯電話（スマートフォンで成功･･･ガラケーは不明） PC（ドリランドにログインできるようにChromeをUA偽装したもの） GREEアカウント（単アカで良いが、複アカあると捗る） ・複製手順 １．複製したいカードをトレードに出し、キャンセルしてもらう（複アカならサブに出してすぐにキャンセルすれば良いが、単アカの場合は最悪24時間待つ）。 ２．スマホとPCでドリランドにログインしておく。 ３．どちらもトレード品の受け取り画面にする。 ４．タイミングを計って、２台とも「受け取り」をほぼ同時に選択する。 ５．要はトレキャン倉庫に入っているカードを２台で同時に受け取るだけ（試してないがプレゼントボックス
中国は8月21日、EUからの乳製品の輸入に対し、直ちに反補助金調査を開始すると発表しました。この動きは、中国によるEUに対する報復措置と見られ、両者間の貿易摩擦をさらにエスカレートさせるものである。その前日の20日に、EUは中国の電気自動車に最大36％の輸入関税を5年間課す計画を発表しています。 米国国営国際放送の美國之音の記事より。 中国がEUの乳製品の反補助金調査 中国商務部貿易救済局の発表によると、調査対象となる乳製品には、チーズ、牛乳、生クリームの詰め合わせが含まれます。 中国商務部によると、今回の調査は7月に中国国内の乳製品業界から寄せられた反補助金調査の申請を受けてのものだとのことです。 申請書によると、調査対象製品はEUおよびその加盟国政府から補助金を受けており、恩恵を受けた可能性のある補助金の総数は20件にのぼります。 中国商務部は、この申請書を検討した結果、同業界の申請は
さくらインターネットは、2024年8月27日、久しぶりとなる事業説明会を開催した。登壇したさくらインターネット代表取締役社長の田中邦裕氏は「デジタルインフラ」「GX」「人材」の3つの観点で同社の現状、業界動向、事業戦略を説明。石狩データセンターやGPUクラウド「高火力」を運用してきた同社の強み、市場のニーズにマッチしてきた現状をアピールした。 デジタルインフラを自ら構築・運用できる強み さくらインターネットは現社長である田中邦裕氏が学生時代の1996年に起業し、レンタルサーバー事業からスタート。2011年には日本最大級の郊外型データセンターである石狩データセンターを構築し、物理基盤サービスとクラウドサービスを強化した。インターネット黎明期から顧客のニーズの変遷とともにサービスの軸足を変え、成長を遂げてきたのがさくらインターネットだ。 「デジタルインフラ」に集中してきたのが同社の特徴。ここで
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進化計算時代への序曲｜shi3z
統合科学者ネクシャリストという考え方がある。平たく言えば、理系・文系の分け隔てなくさまざまな専門分野を統合的に扱う学者である。ちなみにこの言葉自体は「宇宙船ビーグル号」に登場する架空の概念であり、現実には存在しない。 ただ、人類が生み出した偉人、天才と呼ばれる科学者の中で、特に傑出した人々は、その発言の真意が理解されるまでに途方もなく長い時間がかかることがある。 そうした発言はしばしば「予言」または「予想」と呼ばれ、場合によっては何世代にもわたってその真意を確かめようと後の人類が挑戦する。それが実際にはたわごとなのか、それとも真理なのか、それは誰にもわからない。 20年以上前にミンスキーが「心の社会」を書き、ペンローズが「皇帝の新しい心」を書いた。 どちらも登場した当時は「すごい本が出た」と言われたが、この「すごい」は「凄そうなことが書いてあるが、何が書いてあるかわからない」という「すごい
「山月記」を読めなかった男が1年半ぶりにもう一度読む日 | オモコロ
隴西の李徴は博学才穎、天宝の末年、若くして名を虎榜に連ね、ついで江南尉に補せられたが、性、狷介、自ら恃むところ頗る厚く、賤吏に甘んずるを潔しとしなかった。 うわああああああああああ 再放送じゃねえか なんだよ、このぎっしり文字。QRコードじゃん 今まで読んだ本も似たようなもんだったと思うけどなあ こんなの人間が読み取れるもんじゃないだろ。俺にPayPayになれと？？？ ？ ごちゃごちゃ言っててもしょうがねえか……読むしかないもんな まあまあ。無理なら途中でギブアップしてもいいからね そういうわけにもいかないだろ！ かまどは本が読めなかった経験がないから、俺の気持ちが分かんないんだよ！ そんなことないよ。俺だって読めずに途中で投げ出した本なんて数え切れないくらいあるぞ そうなの？ そうだよ。本を読んでて途中で挫折するなんて、マジでよくある話だから。全然恥ずかしいことじゃないよ そっか…… か
この記事では、Webデザインやグラフィックデザインの制作スピードが爆速になる、便利な最新オンラインツールをまとめています。 うまくツールやサービスを利用することで、時間や労力の必要な作業もラクラクこなし、よりプロジェクトを円滑にすすめることができるでしょう。気に入ったツールを制作ワークフローに取り入れ、さらなる制作スピードアップを目指しましょう。 ここでは、カテゴリー別に分けて新しいオンラインツールをまとめています。 コンテンツ目次デザインツールWeb便利ツールFigma・モックアップツールユニーク・面白ツール デザインツール KRESKA.art – Drawing and Painting あらゆるブラウザ上で動作する無料のお絵描き＆ペイントツールで、シンプルで使いやすいインターフェースと、超リアルな書き心地や豊富なブラシコレクションが特長。 Public Work by Cosmos
AIチャットボットを搭載した検索エンジンの「Perplexity」が、2024年第4四半期(10～12月)から広告の掲載を開始するとCNBCが報じています。Perplexityでは「広告を1000回表示させるのにかかる費用が50ドル(約7300円)以上」になるとのことです。 Perplexity AI plans to start running search ads in fourth quarter https://www.cnbc.com/2024/08/22/perplexity-ai-plans-to-start-running-search-ads-in-fourth-quarter.html Perplexity Reportedly Plans Ads for AI Search App https://www.pymnts.com/news/artificial-inte
中国国家統計局によると、中国の7月の若年(16~24歳)失業率は17.1％で、前月比3.9ポイント上昇し、今年最高を記録しました。北京市では失業率の計算式を変更したこともあり、若年失業率は13.2％でした。 米国議会の出資によって設立された短波ラジオ放送局の自由亜州電台の記事より。 国家統計局国家経済総合統計部報道官 劉愛華氏 報道によると、若者の失業率の高騰は、負債を抱える不動産部門や西側諸国との貿易問題の深刻化とともに、世界第2位の経済大国が直面する難題のひとつです。 注目度の高い指標である中国の若年失業率は、昨年6月に21.3％とピークに達したが、当局はデータの公表を停止し、その後学生を除外するよう計算方法を変更したのちにまた発表するようになりました。 習近平国家主席は5月に若者の失業対策は「最優先事項」でなければならないと述べています。 今年中国の大学を卒業した学生は1180万人で
【お知らせ】ニコニコ公式「ランキング過去ログファイル」提供終了に伴う週刊ニコニコ歌ってみたランキングの投稿曜日変更と総合ランキングの集計対象の変更について
いつも週刊ニコニコ歌ってみたランキングをご覧いただきましてありがとうございます。 さて、ニコニコのサイバー攻撃からの再開にあたって、ランキング周りのサービス終了などが生じたことから投稿曜日および総合ランキングの集計対象に関して、変更を行います。併せて、このような決定に至った経緯などについてご報告させていただきます。 投稿曜日 旧）毎週月曜日22時目途 新）毎週火曜日22時目途 総合ランキングの集計対象 旧）公式ランキング過去ログファイルおよびランキングRSSに掲載された集計時点で歌ってみたタグの付いている動画 新）ニコニコ公式スナップショットAPIがデータを取得した時点で歌ってみたタグのついている動画 ※なお、新着に関しては変更はないものの総合ランキングの集計対象が変わることにより、文言が以下のように若干修正されます。 旧）集計時点で歌ってみたタグがあり、総合30位に入っていない集計期間内
Excel関数とは 関数 日付と時刻の関数 TODAY : 今日の日付 NOW : 現在の日時 DATEVALUE/TIMEVALUE : 日付・時刻文字列を日付・時刻に変換 YEAR/MONTH/DAY/WEEKDAY : 年/月/日/曜日を取り出す HOUR/MINUTE/SECOND : 時/分/秒を取り出す DATE/TIME : 年・月・日/時・分・秒から日付/時刻を得る DAYS : 日付の差分(日) DATEDIF : 日付の差分(年,月,日) NETWORKDAYS : 日付の差分(土日祝日除外) WORKDAY : N日後の出勤日(土日祝日除外) EDATE/EOMONTH : X月後 エンジニア関数 XXX2XXX : 〇進数-〇進数変換 情報関数 TYPE : 型 CELL : セル情報 INFO : 情報 ERROR.TYPE : エラー種別 他の情報関数 論理関数
LLM開発の意義と課題 南野充則氏（以下、南野）：では、パネルディスカッションを始めていきたいと思います。本日1発目のパネルディスカッションなので、ちょっと盛り上げていきたいなと思っています。 私は、先ほど開会の挨拶もさせていただきましたが、南野と申します。モデレーターをさせていただきます。よろしくお願いします。 このセッションでは、ここでしか聞けない話をしっかり話していただこうということで、大規模言語モデルを作っている方々にいろんな質問を問い掛けていきたいと思っています。よろしくお願いします。 まず最初に登壇者のご紹介をさせていただきまして、その後、パネルに移っていきたいと思います。では、岡崎先生、よろしくお願いします。 岡崎直観氏（以下、岡崎）：ご紹介ありがとうございます。東京工業大学の岡崎です。スライドをめくっていただいてよろしいでしょうか。 私は東工大という大学にいますので、研究と
1兆 (1T) パラメータ規模のLLMの事前学習検証 - Preferred Networks Research & Development
Preferred Networksの子会社のPreferred Elements(以下PFE)では7月から約1ヶ月の間、1兆 (1T) パラメータ規模のLLMの事前学習について検証を行っていました。今回の記事ではこの取り組みとその結果について紹介します。 この検証は経済産業省が主導する国内の生成AIの開発力を強化するためのプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」のもと、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の助成事業に採択され、計算資源の提供支援を受けて実施しました。 超巨大モデル学習の目的 今回の取り組みは、超巨大な (1Tクラスの) DNNモデルを学習できるかを確認することを目的としています。そもそもなぜこの検証をしたのかについての説明から始めようと思います。 LLMの事前学習では、学習に利用したデ
タイトル: GPUの力を解放するプログラマー 東京の繁華街、青山のオフィスビルに住むプログラマーの田中健太は、朝から晩までスクリーンと向き合いながら日々を過ごしていた。彼のデスクには、複数のモニターと、コードがびっしりと詰まったノートが並んでいる。 ある日、彼は新しいプロジェクトに取り組んでいた。タスクは、古いNAMPy（Non-Accelerated Matrix Processing）を使って計算する非効率的なループ処理を、自動で高効率なGPU対応コードに変換するプログラムを作成することだった。彼の目標は、GPUのパワーを最大限に引き出し、処理速度を劇的に向上させることだった。 彼の心には、過去の経験からくる焦燥感があった。NAMPyのループは、コードが複雑になり、処理が遅くなることが多かった。しかし、最近のGPU技術の進歩を受けて、彼はこれを利用して問題を解決する決意をした。 初めの
9年 | COMPLEX CAT
手元には３台のWindowsマシンがあるが、どれもそんなに新しくない。一番最新のものもi7の第11世代。ノートPCは第７世代一番メインで使ってきたのはi7の第６世代のものだ。９年落ちだが、当時それなりの速度で動いていたものを譲ってもらったので、今でもなんとか通用している。 流石に重い計算をさせると、遥かに速い今のCPUを持ったマシンが気になるが、実質的にそんなにマシンを持っていないので、羨ましがる対象が身近にないこともあり、普通に使っている。PCに負担をかけたくない時には、PCからの音楽ソースを使わないように、CDかカセットデッキをうごしているが、大抵は、その必要もない。それでも実用上困るレベルまではいっていない。ゲームをやる人ではないので、そういう意味でも、必要ないとも言える。それでもQGISやRのスクリプトや動画編集ソフトが速く動いてくれるのに越したことはない。 それが、Windows
オッペンハイマーと仁科芳雄 科学史家による映画『オッペンハイマー』考、補論 | 科学史家による映画『オッペンハイマー』考 | 伊藤憲二 | WEBみすず
仁科芳雄の「伝記」を書いた人間として(1)、映画『オッペンハイマー』を観ると考えずにはいられないのは、仁科とオッペンハイマーの関係だ。彼らが直接会ったことは少なく、一見、あまりかかわりがないかのようではある。しかし、実は両者は深いところでつながっていた。そのことについて書きたい。 仁科芳雄とオッペンハイマーが直接会う機会はあっただろうか。二人がヨーロッパにいた時期は一部重なっていたが、滞在場所がずれていた。どこかの学会で顔を合わせた可能性がないわけではないが、それがあったとしても記憶に残るような交流がなかったことは、のちの手紙でわかる。仁科は欧州留学から日本に帰る前、1928年に米国各地を訪問し、12月にカリフォルニア工科大学やカリフォルニア大学バークレー校を訪問している。しかし、オッペンハイマーはまだそこに着任していなかった(2)。 結局、仁科がオッペンハイマーと直接会ったのは1950年
量子コンピュータのシミュレーション性能を劇的に向上させる「蒸留」限界を突破！ - 物理現象の局所化による情報の遮断を活用 -
プレスリリース 研究 2024 2024.08.23 量子コンピュータのシミュレーション性能を劇的に向上させる「蒸留」限界を突破！ - 物理現象の局所化による情報の遮断を活用 - 【研究成果のポイント】 ◆ 量子コンピュータ※１におけるシミュレーション性能を劇的に向上させる新しいアプローチを開発。 ◆ 量子コンピュータを用いた量子シミュレーションにおいて、量子状態間のもつれ測定※２に基づいて「蒸留」と呼ばれる操作を行うと、冷却温度やノイズのような実験的な限界を破ることができる一方、測定回数が指数関数的に増大してしまうという問題を抱えていた。 ◆ 本研究では、蒸留を局所的にのみ実行することで、従来手法と比べて測定回数を指数的に削減できることを示した。 ◆ 本研究成果は、量子シミュレーションの実用化の重要な第一歩であり、未解明の量子多体系※３由来の現象の解明につながるものと期待される。 概要
メモリ内で「データ保存」と「計算処理」を実行する「CRAM」 実証実験に成功 AIタスクの消費電力を大幅削減へ
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 機械学習などのデータ集約型アプリケーションは、膨大な計算能力を必要とするが、従来のコンピューティングアーキテクチャでは、演算ユニットとメモリユニットの間で絶え間なくデータを転送する必要があり、この転送プロセスに多大な電力とエネルギーを消費している。 この課題に対処するため、研究者たちは「Computational Random-Access Memory」（CRAM）と呼ばれる技術に着目。CRAMの特徴は、メモリセル自体を使って論理演算を直接実行できる点で、データをメモリから外部に転送することなく、メモリ内で直接計算処理が可能。この方式により
ジェンダーギャップ指数の読み解き方（2024年版）
日本とドイツの間では、〈類似労働賃金〉(0.619 vs 0.636)と〈実際の所得〉 (0.583 vs 0.572)はほぼ同じである（昨年の2023年度は〈類似労働賃金〉でも日本が若干上回っており、この差は誤差程度）。〈労働参加率〉も一定の差はあるが極端な差はない (0.768 vs 0.843)。〈労働参加率〉80位や〈実際の所得〉98位は順位だけ見ると世界の中でも低いように見えるが、実は世界平均より上でそこまで悪くはなく、すでに述べた計算法と分布の相性から最終順位への貢献度は低めである。 また日本は細目〈専門技術職〉がデータなしとなっているが、これが原因で経済分野で15～30位ほど、総合で10～20位ほど順位が下がっている可能性が高く（後述）、経済総合のジェンダーギャップとしてはドイツと大きな差はない、というのが実直な評価である。 ただし、経済分野の中でも経営管理職(0.171 v
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