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  • ハヤカワのAmazonセールに合わせ、海外から国内、SFからミステリに至る傑作を一覧紹介してみた。 - Something Orange

    ハヤカワの傑作小説を紹介するよ。 ●海外SF グレッグ・イーガン『順列都市(上)(下)』 グレッグ・イーガン『ディアスポラ』 グレッグ・イーガン『しあわせの理由』 アンディ・ウィアー『プロジェクト・ヘイル・メアリー(上)(下)』 オーソン・スコット・カード『エンダーのゲーム』 ウィリアム・ギブスン『クローム襲撃』 アーサー・C・クラーク『宇宙のランデヴー』 アーサー・C・クラーク『太陽系最後の日』 ニール・スティーヴンスン『スノウ・クラッシュ(上)(下)』 コードウェイナー・スミス『スキャナーに生きがいはない』 ダン・シモンズ『ハイペリオン』 フィリップ・K・ディック『アンドロイドは電気羊の夢を見るか?』 テッド・チャン『あなたの人生の物語』 ロバート・A・ハインライン『夏への扉』 ロバート・A・ハインライン『月は無慈悲な夜の女王』 レイ・ブラッドベリ『火星年代記』 グレッグ・ベア『鏖戦/

      ハヤカワのAmazonセールに合わせ、海外から国内、SFからミステリに至る傑作を一覧紹介してみた。 - Something Orange
    • RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳

      大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識(各社の特有の書類など)を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に

        RAGのSurvey論文からRAG関連技術を俯瞰する - 元生技のデータサイエンティストのメモ帳
      • 彼らはなぜ神宮外苑再開発反対のデマに乗ったのか|加藤文宏

        坂本龍一、桑田佳祐、村上春樹ほかサエキけんぞうなど著名人がデマに乗って神宮外苑再開発に反対の姿勢をとった。なぜ彼らは調べたり現地へ行けばわかることや、多様な人々の多様な意見を無視してデマ拡散者になったのだろうか。情報の発信源のひとつで、反対運動の旗手でもあるロッシェル・カップについても考えよう。 加藤文宏 1 まず大前提となる「事実」を確認しよう。 2024年7月3日、神宮外苑再開発コンソーシアムのメンバーであり、自社ビルの建て替え、自社敷地における緑の保全を行う伊藤忠が「神宮外苑再開発について」と題するリリースを公開した。 リリースは、昨年10月に活動家が行った同社施設への落書きの被害と、逮捕された活動家の書類送検についての説明から書き起こされている。そして「今後も毅然とした姿勢で臨む所存」と同社の姿勢が明確に示された。 続いて、6月に行われた大阪での株主総会で、神宮外苑再開発について丁

          彼らはなぜ神宮外苑再開発反対のデマに乗ったのか|加藤文宏
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