Excelの新機能「Lambda関数」によって「Excelの数式がチューリング完全になった」とナデラCEO。プログラミング言語としてのExcel数式であらゆる計算が可能に
Excelの新機能「Lambda関数」によって「Excelの数式がチューリング完全になった」とナデラCEO。プログラミング言語としてのExcel数式であらゆる計算が可能に マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ氏は、Excelの新機能である「Lambda関数」の登場をとりあげ、「世界で最も人気のあるプログラミング言語、Excelの数式が、チューリング完全になった」とツイートしました。 Excel formulas, the world’s most popular programming language, is now Turing-complete. Go check it out! https://t.co/qkw3Bmt1gp — Satya Nadella (@satyanadella) February 9, 2021 Lambda関数は、上記のツイートが示す図にあるように、E
TL;DR コンピュータの歴史も何も知らなかった私が、「ありがとう、先人たちよ」と言えるぐらいまでコンピュータの歴史を調べたので共有したいと思います。 最初の動機 「コンピュータってどうやって動いてるんだろう」 あなたは、この疑問に自信を持って答えられますか？ そして、仮にコンピュータを知らない人類がいたとして、「コンピュータとは何か」を説明できますか？ 私はできませんでした。 もちろん、コンピュータを使うことはできます。 こうして、キーボードをカタカタを打つと、見慣れた文字となってディスプレイに映すことが出来ます。 しかし、「使えること」と、「それが動く原理を説明すること」 は途方もなく大きな壁で隔てられています。 この記事では、コンピュータが動く原理を、その歴史をたどることで探っていきます。 コンピュータの歴史をまとめつつ、 「コンピュータってどうやって動くの？」 に答えられるようなも
2019年10月23日、Googleが量子超越を実現したという論文を公開し、量子コンピュータの歴史に新たな1ページが刻まれた。 「量子超越」は、量子コンピュータの歴史における大きな一歩である。Googleの研究チームは、最速のスーパーコンピュータを使っても1万年かかる問題を、Googleの53量子ビット(qubit)の量子コンピュータは10億倍速い、200秒で解けることを示したという。 今後、Googleが示した量子超越性に対して様々な角度から検証がなされていくだろう。量子超越性は、物理学及び計算科学の歴史の1ページに刻まれるべきマイルストーンである一方、量子超越性や量子コンピュータの実用化についても、様々な憶測や誤解が広まっている。 この記事では、Googleが示した量子超越性について前編と後編の2つのパートに分けて解説していく。 前編では、量子超越性を実証するための基本的な考え方、量子
情報セキュリティ 10 大脅威 知っておきたい用語や仕組み 2023 年 5 月 目次 はじめに......................................................................................................................................................... 3 1 章. 理解は必須！ ...................................................................................................................................... 5 1.1. 脆弱性（ぜいじゃくせい） .............................
はじめに 自分が fukabori.fm を配信しているのもあるけど、インプットソースとしてポッドキャストをよく聴いている。この記事では、聴いてるポッドキャストをサクサク紹介していきたいと思う。 基本はTech系ポッドキャスト。たまに、違ったのをちょいちょいぐらい。 実際に以下で書いてないポッドキャストもあるけど、少なくとも5エピソードは聴いたかな、ってものを紹介していく。 ポッドキャスト列挙、コメントつけて 以降は A-Z 順で、自分のPodcastクライアント(Podcast Addict)でSubscribeしているものを順番に。 ajito.fm suzukenさんが主宰しているポッドキャスト。VOYAGE CTOの makoga さんがよく登場する。技術的に濃いネタから、組織的なネタまで幅広い。 すごく印象に残っているepは ajitofm 29: Chiki Chiki Mon
はてなブックマークをしていると就職で不利になる
田中大介/Turing株式会社 COO @DaisukeMAN 弊社、採用基準に「いいやつ」というのがあるんですが、じゃあどんな奴が「いいやつ」なのかというと、少なくとも「はてブになんか皮肉っぽいコメントしてる奴」は絶対「いいやつ」ではないよね。という話になりました。はてブコメント理論。いや、これ実際かなり精度高いんじゃないかな。 https://twitter.com/DaisukeMAN/status/1627694791512440833
「NAND素子ひとつからCPUを組み上げろ」など理論回路の基礎から応用まで簡単操作で学習できるPCゲーム「Turing Complete」をプレイしてみた
コンピューターの理論を学ぼうと思っても、複雑な専門書を読む必要があったり、講習を受ける必要があったりと、高いハードルに圧倒されて諦めてしまった経験がある人は多いはず。そんなコンピューターの理論やプログラミングの基礎を手軽に学べるゲームが「Turing Complete」です。今回はTuring Completeがどんなゲームか気になったので、実際にプレイしてみました。 Steam：Turing Complete https://store.steampowered.com/app/1444480/Turing_Complete/ Turing CompleteはSteam上で配信されており、上記リンクから購入可能です。販売価格は2050円。以下は起動した画面で、「Play Campaign」をクリックしてプレイを開始します。 Turing Completeは「宇宙人にさらわれた主人公が生存
三角関数や微積分の有用性に疑問を投げかける政治家の話があった。それに対して私のTwitterのタイムラインでは蜂の巣を突いたようにこれらの有用性や美しさを表明するツイートで溢れた。しかし同時に疑問を湧く、若者の時間は貴重だ。大学はその希少性を理解しているだろうか。 この難題を考えるために、ブライアン・カブランさんの本「教育反対の経済学」を読んだ。ちなみにこの本の価格が4800円と高いし、それに負けず中身もとてもボリューミーだ。 この本の中身を紹介する前に幾つかの前提をみなさんと共有しておきたい。経済学が前提のこの本で「役に立つ」というのはほとんどの場合は個人もしくは国家の収入が増えるという意味である。またこの本の著者及び私山本一成は大学というシステムで便益を受けている側であることも追記したい。 統計的に大学卒業者は高校卒業者より給料が高い。アメリカだとその傾向は先進国の中でもさらに顕著で最
出典：Flickr / Tatsuo Yamashita (CC BY 2.0 DEED)ホンダのADAS「Honda SENSING（ホンダセンシング）」による「天一騒動」が再燃しているようだ。ホンダセンシングが、ラーメンチェーン「天下一品」の企業ロゴを「車両進入禁止」の道路標識に誤認識してしまう案件だが、ローソンが「天下一品こってりフェア」を開催したことで「遭遇率」が高まり、再び話題となっているようだ。 この誤認識による本質的なトラブル事例は出ておらず、あくまで「ネタ」としてトピック化されているわけだが、こうした事案が自動運転レベル3以降で発生すると厄介だ。 ■天下一品のロゴが車両進入禁止標識に酷似している件標識認識機能が「ネタ」に……天下一品の企業ロゴは、赤い丸枠に筆で描いたような「一」の字が白抜きで刻まれたものだ。このロゴが、赤い丸枠に白抜きで横線を入れた「車両進入禁止」の標識と酷
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
どのゲームをすればよいのか
死ぬほどSteamの積みゲーが増えてきたので次にやるべきゲームを教えて欲しい。 やらずに死ねるか？ってゲーム、この中にあるかな。 プレイしたものは下にプレイ時間が書いてあるので参考にして欲しい。 Sid Meier's Civilization V 記録時間: 977 時間 Fallout 4 記録時間: 366 時間 The Last Remnant 記録時間: 194 時間 The Elder Scrolls V: Skyrim Special Edition 記録時間: 191 時間 Sid Meier's Civilization VI 記録時間: 191 時間 Terraria 記録時間: 189 時間 サガ スカーレット グレイス 緋色の野望 記録時間: 133 時間 The Elder Scrolls V: Skyrim 記録時間: 92 時間 Stardew Valley
anond.hatelabo.jp 最近、ワイヤレスイヤホンのレビュー記事を見てると、どうもAIに書かせたと思われる文章にたびたび遭遇していたのだが、匿名ダイアリーに、これはAIだと断定できる記事が上がっていた。しかも、それに対して、AIだと指摘する人は非常に少なくて驚いた。AIが書いた文章でもAIだと思う人が少ないのなら、そりゃAIに文章書かせるよね。AIの書いた製品紹介の文章の特徴として、書き手の主観の少なさがあるのだが、逆にそれを客観性と感じて、良いと感じる人が多いのかもしれない。 そして、花見川さんが指摘しているように、紹介している機種があまりに少ない。秋に出た新型TWSならB&W Pi6 / Pi8は必須のはずだが、紹介されていない。YouTubeでのレビュー動画はカジェログの人ぐらいだったので、おそらく学習元がなかったのだろう。 今秋のワイヤレスイヤホン収穫について[はてな匿名
生成AIの二大潮流と自動運転
https://yans.anlp.jp/entry/yans2024 での講演スライドです。
初期配置は駒を交互に一枚ずつ設置していきますが、どちらかが「済み」を宣言するとそこで終了、余った駒は持ち駒になる 先手が一駒目で「済み」宣言し、後手も一駒置いて初期配置終了 守る駒が一切ない状況で、駒打ち（新）をすれば先手が勝つ？ Yu Yamaguchi | Turing Inc. @ymg_aq Turing, Director of AI / 自動運転の研究開発をしています / Turing🚘 ← HEROZ☗ ← 産総研📔 / NHK杯将棋囲碁トーナメント評価AI / 🦑 XP2450 https://t.co/3FD8JEWVjN Yu Yamaguchi | Turing Inc. @ymg_aq 今度発売されるというHUNTER × HUNTERの軍儀のボードゲーム、公開されているルールを検討したところ、おそらく9手で先手必勝ですね…。 ☗9-9-1帥（済）☖5-3-1
プレイヤーレビュー機能が導入されているゲーム配信サイトのSteamでは、プレイヤーからのレビューによってゲームの評価ステータスが決定されます。その中でも、好評率が85％以上のゲームは「非常に好評」という評価が下されます。エンジニアのロジャー・トゥアン氏が、「非常に好評」の評価を受けたエンジニアリングゲームについてまとめています。 GitHub - arcataroger/awesome-engineering-games: A curated list of engineering-related video games rated Very Positive or higher on Steam https://github.com/arcataroger/awesome-engineering-games ◆Techtonica 異世界の惑星の地底を舞台にした一人称視点の工場建設ゲーム
2年半近く趣味として個人開発してきたiOS・iPadOS向けの日本語キーボードアプリ「azooKey」をオープンソース化しました。ライセンスはMIT Licenseです。 azooKeyは2年前からApp Storeで無料で公開し、開発を続けてきました。日本語対応のiOS向けキーボードアプリには、Simeji、Flickなど多くの先輩がいますが、標準キーボード志向で高機能なOSSとしては初めてのものではないかと思います。 技術的な特徴 azooKeyの技術的特徴としては、変換エンジンの独自実装、ライブ変換のサポート、独自に調整した辞書、強力なカスタマイズ機能などがあります。 IME開発の特色は幅広い技術的課題を扱えることにあります。競プロ的なアルゴリズムとデータ構造の問題もあればNLP的な話やGUIのデザインの問題もあり、めっちゃ楽しいです。 なお、azooKeyは全てSwiftで実装され
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
TURINGの社内AI勉強会で発表した資料です。 Tesla AI Day 2021で紹介されたTesla車に搭載されているマルチカメラを用いた認識モデルの紹介と、それに関連しそうな論文の紹介をしています。
こんにちは、青木俊介です。 2021年の夏にTURING（チューリング）という会社を始めて、『We Overtake Tesla』を合言葉に1年と3ヶ月、自動運転システムと車両の開発に取り組んでいます。 最初のマイルストーンとして「2022年の年末までにまず1台の車をつくりきって売る」という目標を掲げてきたんですが、ついに販売を始めました。「車をつくって売る」はTURINGという会社にとっても、自分にとっても大きな一歩でした。たった2年前までは僕自身も研究して論文書いて学会で発表して…みたいな生活を送っていたわけで。 ということで、このnoteでは「なにを考えて車をつくっているのか」「なぜ自分がTURINGを楽しくやっているのか」「スタートアップ楽しいよ」という話を書いていこうと思います。 TURING創業前簡単に自己紹介です。 僕は2015年にアメリカに渡り、5年かけてカーネギーメロン大
C++でOpenCV完全入門！
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第1回の記事「C++でOpenCV完全入門！」です。 第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。完全自動運転EVを開発するベンチャー企業、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部3年の井上信多郎です。 我々人類は、車を運転するにあたって多くの情報を目から取り入れています。目から取り入れた情報を元に、アクセル・ブレーキ・ハンドルを操作しています。 自動運転の場合、その目に相当するセンサがカメラであり、カメラから得た情報を元に車を運転することになります。カメラから得る情報とは、ずばり画像です。画像の中から信号、標識、前方車両などの必要なもの
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
はじめに Turing株式会社ソフトウェアエンジニアの堀ノ内です！ 私が所属する自動運転チームでは2024 ~ 2025年に発売予定の自動車に搭載する自動運転システムの開発を行っています。Turingでは車両前方に取り付けられたカメラの画像を入力とし、機械学習モデルが進むべき経路を推論、その経路に沿って実際に車両を動かすための制御信号(ステアリング、アクセル、ブレーキ)をCANで車両に送信することで以下の画像のような自動運転を実現しています。 今回のブログでは以下について記載し、私達のチームの仕事内容について知って頂くきっかけになればと思います。 Turingの自動運転システムの紹介 GMSLカメラの評価と発生した問題 Linuxカーネル及びドライバのデバッグ Turingの自動運転システム Turingでは「カメラ画像入力 → 機械学習モデルで経路を推論 → 車両制御」の流れを実現するた
世界一わかりやすいゼロ知識証明 Vol.2: Zero-Knowledge Proofs in the Context of Modern Cryptography
このブログシリーズをグラントプロジェクトとしてサポートしてくださっているイーサリアム財団、また執筆に際してフィードバックとレビューをしてくださった末神奏宙さんに感謝します。 Special thanks to Ethereum Foundation for awarding grants to this blog post series, and Sora Suegami for feedback and review. このブログシリーズは、ソフトウェアエンジニアに限らず、あらゆる日本の読者のみなさんに向けて、最先端の暗号技術とその重要性をわかりやすく説明するという趣旨で書かれています。それぞれ単体の記事としてもお読みいただけますが、順番に読み進めていくことでより理解が深まります。まだお読みでない方は、ブロックチェーンやコンセンサスアルゴリズムの仕組みについて解説しているVol.1を先に
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
『Rustで作るプログラミング言語』を読んで、かねてから構想していた自作言語を形にした - Islands in the byte stream
Rustで作るプログラミング言語という書籍が先日発売されました。簡単なプログラミング言語を作ってバイトコードに変換して実行したりネイティブコードに変換して実行してみよう、という本で、大変面白く読みました。最終的にまあまあ本格的な言語になるので、これを元にするとわりとちゃんとした言語を作れそうです。 この書籍で最終的に作られる言語はこちら: GitHub - msakuta/ruscal: Programming language implementation learning project ちょうど私も、以前から構想していた言語があったので、ちょっと作ってみました。というのも、TypeScriptを設定記述言語としてさまざまなプログラミング言語から使えると便利ではないかとずっと思っていたのです。 この設定言語で複雑なことができる必要はなく、最終的にはJSONに準ずるデータ構造になればよい
経済産業省と国土交通省は3月31日、国内で初めてレベル4の自動運転車を認定したと発表した。レベル4は「特定条件下における完全自動運転」が可能な段階で、今回認定した車両も条件を満たせば運転手不在でも運航できる。 認定されたシステムは「ZEN drive Pilot Level 4」。車両が地面に埋設された電磁誘導線上にあることや、悪天候でないことなどの条件を満たせば、運転手不在でも運航できる。最大速度は時速12km。遠隔地からの監視は必要という。 経済産業省と国土交通省の共同プロジェクト「RoAD to the L4」の一環として開発したもの。開発には産業技術総合研究所、ソリトンシステムズ、三菱電機、ヤマハ発動機が携わった。実証実験は福井県永平寺町で実施した。 関連記事 自動運転には「LLM」が必須？ 国内AIベンチャーが“目や耳”を持った大規模言語モデルを開発へ 自動運転車の開発・販売に取
スクエニタイトル54本セットが95%オフ『Square Enix Eidos Anthology』Steamにて期間限定で配信開始。8万円超の内容が約4000円に - AUTOMATON
スクウェア・エニックスは5月9日、同社のPCゲーム54タイトルをセットにした『Square Enix Eidos Anthology』をStemにて配信開始した。計8万6092円分のコンテンツが収録されているが、なんと95パーセントオフの4308円で購入可能だ。米国時間5月11日までの期間限定配信となる。 これは、ソーシャル・ディスタンシングを実行するゲーマーに報いると同時に、この困難な時期に困っている人々に助けの手を差し伸べるためのチャリティーに協力する「Stay Home & Play」キャンペーンの一環として、お得な提供で提供しているとのこと。また、このバンドルからの収益の全額が、北アメリカおよびヨーロッパにおける、フードバンクやその他のチャリティーのために使われるとしている。 『Square Enix Eidos Anthology』の収録タイトルは以下のとおりだ。一部タイトルにつ
はじめに はじめまして。Turing株式会社で事業開発を担当している山崎です。 Turingは完全自動運転EVの実現を目指すスタートアップです。自動運転に必要な頭脳・ソフトウェアだけではなく、それと相互に連携する車体・ハードウェアの開発にも自ら取り組んでいます。 そんな当社ではこの度初の自社工場を整備し、今年6月12日に晴れて操業開始しました。2021年の創設から社歴2年にも満たないスタートアップ企業が、なんのために大規模な投資を伴う自社工場の整備に踏み切り、完全な手探り状態からどのように拠点整備を進めたのか。世間的にも結構珍しいケースではないかと思いますので、その過程の一部をご紹介します。 いつものTuringテックブログとは少し趣が異なりますが、社内の雰囲気が少しでも伝われば幸いです。 なぜ今のタイミングで工場を立ち上げたのか 今回整備した工場は、Turingの事業戦略の中で研究開発拠
はじめに Turing株式会社のUX Engineeringチームでエンジニアをしています佐々木です。Turingは「We Overtake Tesla」をミッションに完全自動運転EVの開発をしています。UX Engineeringチームは、車載インフォテインメント (IVI : In-Vehicle Infotainment) システムの開発を担当しており、Android Open Source Project (AOSP) をベースに車載OSを開発しています。 本記事では、AOSPの枠組みに含まれるAndroid Automotive OS (AAOS)を概説し、また、実機でAAOSを体験するためにRaspberryPi 4BでAAOS13.0を実行する方法を紹介します。 Android Automotive OSの概要 Android Automotive OS (AAOS) は自動
【自動運転】信号機認識に挑む / 走行画像15,000枚のアノテーションとYOLOXモデルによる深層学習実践
こんにちは。TURING株式会社でインターンをしている、東京大学学部3年の三輪と九州大学修士1年の岩政です。 TURINGは完全自動運転EVの開発・販売を目指すスタートアップです。私たちの所属する自動運転MLチームでは完全自動運転の実現のため、AIモデルの開発や走行データパイプラインの整備を行っています。 完全自動運転を目指すうえで避けて通れない課題の一つに信号機の認識があります。AIが信号機の表示を正しく理解することは、自動運転が手動運転よりも安全な運転を達成するために欠かせません。信号機を確実に認識したうえで、周囲の状況を総合的に判断して車体を制御し、安全かつ快適な走行を実現する必要があります。 TURINGでは信号機の認識に取り組むため、15,000枚規模のデータセットを準備し、高精度なモデルのための調査・研究を開始しました。この記事ではデータセットの内製とその背景にフォーカスしつつ
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
完全自動運転にLLMは必要か？
この記事を3行でまとめると.. Turingでは1年以上前から完全自動運転に自然言語処理が必要と考えてきた 自動運転におけるロングテールなデータに対して、LLMの一般常識に基づく判断能力が必要 Chat-GPTをきっかけにLLMを自動運転に利用する研究が盛り上がってきている TuringのBrain Researchチームの棚橋です。Brain Researchチームでは、中長期的に自動運転においてキーとなるコア技術の開発を行っています。最近ではVision LanguageモデルのフレームワークとしてHeronをリリースしました。なぜ自動車を製造する会社が、LLMの開発を行っているのでしょうか。 Turingでは1年以上前から自動運転における複雑な文脈理解には自然言語が必要であると主張してきました。今年の7月にはLLMで実際の車を動かしてみるプロジェクトをデモとして公開しました。このデモ
チューリング完全とは、ざっくり説明すると、一部を除くほとんど全ての計算が可能な能力を意味します。言い換えると、ほとんど全ての計算問題を解く能力を意味します。（あとでもう少し詳しく説明します。）プログラミング言語は一般にチューリング完全であり、例えば TypeScript や Python はチューリング完全です。プログラミング言語以外にも、TypeScript の型システムやスーパーマリオメーカー、マジック・ザ・ギャザリングもまたチューリング完全であることが知られています[1][2][3]。直近では find と mkdir だけでチューリング完全になると報告されていましたね[4]。 逆にチューリング完全でない例としては正規表現[5]があります。チューリング完全ならば正規表現で解ける問題を全て解けますが、その逆は不可能です。例えば回文の判定は正規表現だと無理です。このように、数ある計算能力
はじめに TURINGの井ノ上です。TURINGは「We Overtake Tesla」をミッションに、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。TURINGはEnd-to-Endな深層学習モデルでLv5完全自動運転車の開発を目指しています。現在、TURINGではカメラセンサから得た画像を用いて車体の操作や経路選択、安全性の判断を行えるAIモデルの開発を行っています。(実際の車を動かす事例はこちらの記事やこちらの記事をご覧ください。) この記事では私達が目標としているTeslaの自動運転のAIモデルについて紹介します。 Teslaの自動運転 こちらは2022年に公開されたTeslaの自動運転をユーザーが使っている動画です。 車の中央にあるディスプレイにはAIが道路や車を認識してどういった経路を進むかを示しており、その情報をもとに自動運転している様子があります。Teslaの自動運転の能力の
CDN（Content Delivery Network）やインターネットセキュリティサービスなどを手掛けるCloudflareは2022年9月28日（米国時間）、「CAPTCHA」に代わる無料の認証API「Cloudflare Turnstile」のオープンβ版を発表した。 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）は主にWebサービス上で、自動化されたプログラム（bot）によるサービスの不正利用を防ぐための仕組みを指す。数種類の方式があるが、読みにくい文字列（ゆがんでいたり、ノイズが混じっていたりする）が含まれた画像を表示し、ユーザーがその文字列を正しく入力できたかどうかで、人間か否かを判定するものが有名だ。 だが、こうしたCAPTCHAはユーザーにとって煩雑で面
「アラサーエンジニアの生存戦略」を発表しました
リードエンジニアから学ぶMedPeerのプロダクト開発という僕が所属する企業のイベントで、「アラサーエンジニアの生存戦略」というタイトルで発表しました。 発表の経緯もともとの発表の着想となったエントリはこちらになります。 技術者としてスポンジであり続けること あるいは老害回避戦略の話 エンジニアリングとは常に学習し続けることである。 思うに、コードを書かず学習意欲を失ってしまった35歳のおじさんたちが自分がコードが書けないこと・学ばないことの言い訳として言い出し始めたのがこの「35歳定年説」の真実じゃないだろうか。 この文章は僕自身が若手とは言えない年齢となり今後シニアな立場へとなっていく中で「自分は老害化していくのではないか」という危機感から自戒も込めて書いたものである。願わくば五年後十年後自分がここに書いたような老害になっていないことを祈る。 この記事のトピックとしては、「エンジニアの
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 自然言語処理分野における大規模深層学習の重要性は日に日に高まっていますが、GPT-3, GPT-4 などのモデルの学習には膨大な計算コストがかかり、容易に学習できなくなっています。実際、モデルサイズが近年急速に大きくなっていることにより、学習に必要な計算量(FLOPs)は以下のように年々膨大になっています。近年の大規模モデルでは、NVIDIA H100 80GB であっても 1 つの GPU では、モデルをのせることすらできません。 Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning より またScaling Laws によると、大規模なモデルは小さいモデルと比較してより優れた性能を発揮するため、自動
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現代の僕「コンピュータが生まれた歴史知りたい」 - Qiita
田中大介/Turing株式会社 COO on Twitter: "弊社、採用基準に「いいやつ」というのがあるんですが、じゃあどんな奴が「いいやつ」なのかというと、少なくとも「はてブになんか皮肉っぽいコメントしてる奴」は絶対「いいやつ」ではないよね。という話になりました。はてブコメント理論。いや、これ実際かなり精度高いんじゃないかな。"
Googleが量子超越を達成 -新たな時代の幕開けへ（前編）
IPA情報セキュリティ10大脅威 知っておきたい用語や仕組み2023年5月.pdf
よく聴いてるポッドキャスト
三角関数や微分積分の教育は本当に必要か。｜山本一成🚗TURING
天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識 | 自動運転ラボ
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
Pythonコードを35000倍に高速化したい
匿名ダイアリーのワイヤレスイヤホン記事でチューリングテストが行われていた - ARTIFACT@はてブロ
HUNTER × HUNTERの軍儀、発売前から「先手必勝」だと指摘される
Steamで「非常に好評」以上の評価を受けたエンジニアリング関連ゲーム145選
iOS向け日本語キーボードアプリ「azooKey」をOSSにした
歴代チャットボットと最近のLLMのまとめ - Qiita
Teslaはカメラを使ってどのように世界を認識しているか
半世紀ぶりの国産自動車メーカーを目指して車を売ってみる話｜aoshun7
GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
自動運転カメラの高負荷、その原因はLinuxカーネルのどこに？
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
日本初、「レベル4」自動運転車を認定 条件満たせば運転手不在でOK
創業2年目のスタートアップが自社工場を立ち上げた話
自動車のスマホ化 - Android Automotive OS完全入門！
OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！
GitHub Actions はチューリング完全
Teslaはカメラを使ってどのように世界を認識しているか
「CAPTCHA」に代わる人間証明API「Turnstile」、意外に簡単な仕組みと実装方法は？
大規模モデルを支える分散並列学習のしくみ Part1