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  • ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94%でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間

    「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」(松尾研)も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか? 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも

      ChatGPTでの業務効率化を“断念”──正答率94%でも「ごみ出し案内」をAIに託せなかったワケ 三豊市と松尾研の半年間
    • イーロン・マスク氏、自身のツイート優先でアルゴリズムの変更指示-報道

      ツイッターのオーナーであるイーロン・マスク氏は12日夜に行われた米プロフットボールNFLの王者決定戦「スーパーボウル」に関する自身の投稿の閲覧数に不満を示し、自分のツイートが優先されるようアルゴリズムの変更をエンジニアに指示したと、ニュースサイトのプラットフォーマーが報じた。その結果、13日にはユーザーのフィードがマスク氏のツイートであふれたという。 プラットフォーマーによれば、マスク氏の指示を受け、ツイッターはユーザーのタイムラインを向上させるためのフィルターから除外することで同氏のツイートを人為的に1000倍に増やしたという。スーパーボウルの翌日にマスク氏の投稿が大量に表示されたことについて、ユーザーからは不満の声が聞かれていた。 Please stay tuned while we make adjustments to the uh .… “algorithm” — Elon Mu

        イーロン・マスク氏、自身のツイート優先でアルゴリズムの変更指示-報道
      • sha256の逆変換ツールのお仕事(その他(システム開発))【クラウドワークス】

        【 概要 】 任意のHash(64桁)の入力値に対し、sha256の逆変換を10秒以内で求めるプログラムを作成して下さい。 例1: b924ed427f4540e17a6c669982bf2373f2974f6733b7a737a08a6c49b0f70b81   <==入力値 (逆変換)↓  ↑ (Sha256) eb6019e16fc6169662a87df672554ea74365bca49bae3f76200e33622c3f0335   <==求めてほしいもの 例2: a591ad4729bbc33bfbe6744e14f8b3cc22b6355017e1c6de78da485f4746558b <==入力値 (逆変換)↓  ↑ (Sha256) d65d227bc16c51187dac65517675b13d8feb9467cd7b993543ad4509b6e7d454 <=

          sha256の逆変換ツールのお仕事(その他(システム開発))【クラウドワークス】
        • 書籍「ファイナンス機械学習」を完全に理解するために役立つ参考資料

          少なくとも、この分野に経験の無い人がこの本だけを読んでもほとんど理解できないでしょう。 ファイナンス機械学習に対応したPythonライブラリとJupyter notebookが存在するでもあきらめることなかれ! このファイナンス機械学習を元にして実際にコードに起こされたJupyter notebookとPythonライブラリが存在します。 http://www.quantsportal.com/ Jacques Joubertさんが開設しているWebサイトですが、彼の修士課程のプロジェクトが「ファイナンス機械学習」に基づいたPythonライブラリ(mlfinlab)の作成とファイナンス機械学習をJupyter Notebookで解説した物、その解説pdfという物です。 ファイナンス機械学習で説明されている概念について実際にコード化されています。 それらのコードを読んでいくと、ファイナンス機

            書籍「ファイナンス機械学習」を完全に理解するために役立つ参考資料
          • ゲームで「壁すり抜けるバグとかどうなってんだ!?」ってよく言われるけど実際作ってみると「逆」だと分かる

            なぎせ ゆうき @nagise ゲームで 「壁をすり抜けるバグどうなってんだ!?」 みたいに言われがちですけども、プログラミングやると 「すり抜けない衝突判定、どうやってんだ!?」 ってなりますからね🤔 2022-09-28 17:07:17 リンク Wikipedia 衝突判定 衝突判定(しょうとつはんてい、Collision Detection)とは、「2つ以上のオブジェクトの交差を検出する」という計算機科学上の問題であり、具体的には「ある物体が別の物体に当たったか(衝突したか)どうか」を判定するプログラム処理のことを指す。ロボット工学、計算物理学、コンピュータゲーム、コンピュータシミュレーション、計算幾何学など、さまざまなコンピューティング分野で応用されている。 衝突判定のアルゴリズムは、2Dオブジェクト同士の衝突判定と3Dオブジェクト同士の衝突判定に分けることができる。 ビ 14

              ゲームで「壁すり抜けるバグとかどうなってんだ!?」ってよく言われるけど実際作ってみると「逆」だと分かる
            • いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita

              いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくったPythonOpenAIChatGPTlangchain はじめに ChatGPT APIが出たので早速さわってみました。せっかくなので何か便利なものをということで自分向けに使えそうなツールをつくっていたら 良いかんじに動作したのでご紹介します。 つくったものは、「ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャー」です。百聞は一見にしかずと言うことでまずは動作するところをみてください。 概要 wannaコマンドは、ChatGPTを用いた自然言語によるシェルコマンドランチャーです。自然言語によって、bash scriptを生成し、名付けし、管理できます。 コマンドライン上での操作は簡単に多くのことを行うことができるため、非常に便利です。しかし、多くのコマンドやオプションの組み合わ

                いちいちシェルコマンド思い出せないので、ChatGPTで自然言語からスクリプトを生成するツールつくった - Qiita
              • 当たり判定について

                皆さん、こんにちは。VALORANTのゲームシステム開発チームでソフトウェアエンジニアをしているKevin Leeです。ゲームシステム開発チームは移動や戦闘、入力など、VALORANTのゲームプレイの核となる多くのシステムの開発を担当しています。この投稿では、FPSのゲームプレイにおける中心的システムのひとつである、当たり判定について説明します。 VALORANTのように1発のヘッドショットが勝負の明暗を決めるようなゲームでは、当たり判定はとても重要なシステムとなります。私たちの開発者としての目標は、プレイヤーが銃を撃った際にその結果が明白で、違和感がなく、何よりも正確であるようにすることです。 しかし現実には、当たり判定がおかしいと思われる動画を添えたメッセージを受け取ったり、投稿を見かけることもあります。私たちはこれらの報告をすべて深刻に受け止め、各動画を1フレームずつ確認して、システ

                  当たり判定について
                • レトロゲームのドット絵の拡大表示と EOTF/OETF の関係

                  この文書では、 レトロゲームを最新の PC やコンソールに移植するような場合に必要となる、 低解像度のドット絵をドット感を残しつつ高解像度ディスプレイに拡大表示する処理についてまとめます。 そして、拡大処理で見落としがちな問題とその解決方法、および改良と高速化について触れます。 この文書では、ごく基本的なバイリニアフィルタによる拡大処理のみを取り扱います。 高解像度化技術周辺や、CRT のスキャンラインや画素の再現は、この文書で取り扱う範囲外なので一切触れません。 また、 話を簡単にするため、拡大結果を sRGB 規格のディスプレイに表示するケースのみを考えます。 筆者はディスプレイの規格が専門分野ではないので、 色の定義などの理解が甘い箇所があるかもしれません。あらかじめご了承ください。 何か間違いがありましたら、ご指摘いただければ幸いです。 ドット絵の滲みを再現したい 当時のドット絵は

                    レトロゲームのドット絵の拡大表示と EOTF/OETF の関係
                  • Web制作者はしっかりと理解しておきたい! CSSにおけるレイアウトアルゴリズムを解説

                    CSSを理解するには、プロパティや値を知っているだけでは不十分です。CSSのレイアウトアルゴリズムがどのように機能するかを理解する必要があります。 ブログやツイートで便利なCSSスニペットが紹介されていても、なぜ機能するのか、レイアウトアルゴリズムがどのように使用されているのか説明されていないことはよくあります。CSSにおけるレイアウトアルゴリズムについて解説します。 CSSの初学者をはじめ、長く携わっている人にも、気づきや学びがあると思います。 Understanding Layout Algorithms by Josh W. Comeau 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに CSSにおけるレイアウトのアルゴリズム レイアウトアルゴリズムの確認 インライン要素の不思議なスペース 終わりに はじめに 数年

                      Web制作者はしっかりと理解しておきたい! CSSにおけるレイアウトアルゴリズムを解説
                    • Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"

                      真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR

                        Tsukasa #01 (4x vaccinated) on Twitter: "真偽はともかく、ちょっととんでもない論文が出てきたんだが。国際暗号学会の未査読論文だが、素因数分解を (RSA を破壊するレベルで) 劇的に高速化するアルゴリズムを開発したと主張している。 https://t.co/ApzLqRmjqR"
                      • AtCoderの社長のままトヨタ自動車にアルゴリズムグループを作った話 - chokudaiのブログ

                        2022年1月より、トヨタ自動車 デジタル変革推進室 に主査(担当部長)としてジョインし、6月より、アルゴリズムグループを新設しました。 (22/08/09 11:40追記) アルゴリズムグループについての情報は以下のページにあります!!! (追記おわり) atcoder.jp 「なんで急にそんなことやってるの?」、「AtCoderの業務に集中しろよ!って思う人もちょこちょこいると思うので、そのあたりの考えを、AtCoder社長としての立場で書きたいと思います。 AtCoder・chokudaiを知らない人のための情報 ここは知ってる人は飛ばしてください。 AtCoder 2012年から提供されている、プログラミングコンテスト(競技プログラミング)のサービスです。年間70回程度のコンテストをオンラインで開催しており、世界中から40万人のユーザが登録・参加しています。 chokudai At

                          AtCoderの社長のままトヨタ自動車にアルゴリズムグループを作った話 - chokudaiのブログ
                        • きれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはどこもその趣が異なっている - きしだのHatena

                          先日のJJUG CCC 2023 Fallの懇親会でクソコードを研究しているという学生がいたのだけど、クソコードの研究は難しいという話をした。 人工的にクソコードを再現しても、あの野生のクソコードのクソさには全く足りないわけで。 トルストイが言うように「すべてきれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはそれぞれにクソの趣を異にしているものである」なので、なかなか「これがクソコード」のように類型化するのも難しい。 典型的なクソコードを書いてみても、なんだかきれいなクソコードができてしまう。 クソコードはネットに出回らないので、資料の収集もまた難しい。ネットにないということは、ネットの情報に基づいている「AI」もホンモノのクソコードには触れていないことになる。 クソコード収集サイトをつくっても、実際のクソコードは業務固有処理も含まれるので、掲載できる形に整理していくと本来のクソさが薄れて

                            きれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはどこもその趣が異なっている - きしだのHatena
                          • 輸送問題を近似的に行列計算で解く(機械学習への応用つき) - 私と理論

                            輸送問題と呼ばれる問題があります. この問題は,普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます. この記事では,この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム(エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム)を紹介します. 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか? 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です. 件の工場と 件の店舗からなる,ある商品の流通圏があるとする. 各工場には 個の在庫がある.. 各店舗では 個の需要がある. 在庫の総和と需要の総和は等しいとする (すなわち ). 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる. 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて,各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ. 輸送問題は最適化

                            • ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの?って聞いてみたら

                              マジレスされてチビッた.こりゃGoogleさんもビビるわけだ. ぼく: How were you implemented? Is it deep learning-based? ChatGPT: I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language. GPT-3 is trained using a techni

                                ChatGPTにお前はどうやって実装されてんの?って聞いてみたら
                              • UUID v6, v7, v8 : タイムスタンプでソートできる新しい UUID のドラフト仕様 - kakakakakku blog

                                ID を採番するときによく使われる UUID Version 4 の課題として「順序性がなくソートしにくい」という側面があり,ULID (Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier) を使えばソートできるようになるという記事を前に書いた. kakakakakku.hatenablog.com 関連して調査をしていたら,標準化団体 IETF (Internet Engineering Task Force) によって,UUID Version 6, 7, 8 という新しい仕様が提案(ドラフト段階)されていることを発見した❗️UUID Version 6, 7, 8 の目的を簡単にまとめると「タイムスタンプ情報を使ってソートできる ID を採番できるようにする」となり,もしこの仕様が取り込まれると,UUID を活用する幅がさ

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                                • Twitterは特定のメディアを優遇し、さらに「トレンド操作」をしていたのか

                                  何が問題視されているのかことの発端の一部は、Twitter日本法人のレイオフにからみ「話題を検索」タブの “ニュース” でのモーメントの掲載で、媒体側からTwitter側へのホットラインがあったという話です。 竹下郁子 @i_tkst確かにTwitterのニュースフィードは更新されてない気がする。私たちメディアは自社記事のモーメントを作成→Twitterキュレーションチームに連絡→審査の上ピックされたりされなかったり、という手順を踏んできたのだけど、この作業はしばらくは意味を成さないのかな? 星 暁雄 (ITと人権) @AkioHoshiキュレーションチームは全員解雇。 同チームはモーメントタブをキュレーションし、トレンドトピックのセクションをプログラムし、それらのトピックに関するコンテキストを提供し、ライブイベントも扱っていた。またプラットフォーム上の誤情報との戦いにも取り組んでいた。

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                                  • ヤフーの検索エンジン技術契約、Googleから変更検討 - 日本経済新聞

                                    ヤフーが検索エンジンサービスを巡り、米グーグル関連企業から提供されている検索エンジン技術について他社への切り替えを検討していることが分かった。グーグル側とのサービス提供契約は2025年3月末に切れる。契約更新の是非を判断するため、社内で「バケットテスト」と呼ばれる技術テストを始めた。Zホールディングスは10月に傘下のヤフー、LINEと合併し「LINEヤフー」となる。LINEヤフーの大株主は韓国

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                                    • 新しいマークダウンパーサーが必要な理由 | NHN Cloud Meetup

                                      最近の開発者が最も好むドキュメント形式を挙げるとしたら断然マークダウンになるでしょう。マークダウンは、GitHub、GitLab、Bitbucketなど、タスクやイシュー管理に対応するほとんどのサービスにおいて、基本のドキュメント形式として使用されています。また、IntelliJ、VSCode、Vim、Emacsなど、ほぼすべてのテキスト編集ツールでも、プラグインを通じてマークダウン文書の強調構文やプレビュー機能を使用することができます。 TOAST UI Editorはここからさらに一歩進んで、マークダウンエディターとウィジウィグエディターを統合した形式のインターフェースを提供しています。ウィジウィグエディターを使用すると、テーブルなどの複雑な文法をより直感的に簡単に編集することができ、マークダウンに慣れていないユーザーでもマークダウン基盤の文書を簡単に編集できます。特に、開発者と非開発

                                        新しいマークダウンパーサーが必要な理由 | NHN Cloud Meetup
                                      • シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ

                                        こんにちは! エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会(現在はリモートで)が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている(?)ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います!(業務とは全然関係ない話です) Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す

                                          シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ
                                        • 故人の歌声合成を、当事者視点で考える 「AI美空ひばり」は冒とくなのか

                                          故人の歌声合成を、当事者視点で考える 「AI美空ひばり」は冒とくなのか:立ちどまるよふりむくよ(1/3 ページ) これについては、死とIT技術の関係を追いかけているジャーナリスト、古田雄介さんが総括しているので、現在取り沙汰されている「問題点」はこの記事を読んでもらえばスッキリすると思うが、ある種の当事者としては自分のケースを少し話しておいたほうがよさそうな気がする。 お久しぶりか、初めましてか――“AI美空ひばり”に見る「デジタル故人」との付き合い方 ぼくは、2013年に妻が他界してから、彼女が遺した録音を元に歌唱合成した楽曲を制作し、公開し続けている。100曲を超えてからは数えていない。故人の新たな歌声と日常的に接している例があるということ、「AI美空ひばり」は何も特別なものではないということを、まずは知ってもらいたい。 次の文章は、妻の歌声による歌唱合成ができるようになってしばらくし

                                            故人の歌声合成を、当事者視点で考える 「AI美空ひばり」は冒とくなのか
                                          • 「ループ・再帰・gotoを使わず1から100までの数値を印字する」Conner Davis 氏の回答の考察 - Qiita

                                            2019年6月に以下の記事が投稿されました。 ループ、再帰、gotoを使わずに1から100までを印字するC++プログラムは書けますか?に対するIchi Kanayaさんの回答 - Quora 英語版の記事「How to print 1 to 100 in C++ without a loop, goto or recursion - Quora」から興味深い回答を抜き出して、それにランク付けをしながら和訳してくださっている記事です。 初級や中級は「まぁあるよね(C++知らないけれど……)」という感じですが、 上級とされた「マイクロソフト社のデータサイエンティスト Conner Davis 氏」の回答が面白かった ので、ご紹介を兼ねてその発想の源泉を推測してみることにしました。 以下に Conner Davis 氏の回答の和訳を引用します。 マイクロソフト社のデータサイエンティスト Conn

                                              「ループ・再帰・gotoを使わず1から100までの数値を印字する」Conner Davis 氏の回答の考察 - Qiita
                                            • 頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化

                                              自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに! プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T

                                                頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化
                                              • やってみたら簡単!ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita

                                                オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将

                                                  やってみたら簡単!ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
                                                • 「在宅スマホ副業で7日で20万円稼げる人続出中!」Googleのアップデートによって国民生活センターの公式サイトがヤバいことになってしまった

                                                  リンク 【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室 Google検索結果の表示が変わった?タイトル表示変更の理由と予防策について 検索結果に表示されるタイトルが、titleタグに設定したものと違う場合があります。Googleによってタイトルが変更される原因と、変更されないための予防策について解説します。 3 users

                                                    「在宅スマホ副業で7日で20万円稼げる人続出中!」Googleのアップデートによって国民生活センターの公式サイトがヤバいことになってしまった
                                                  • Windows 95のプロダクトキーは「111-1111111」や「000-0000000」でも突破できる超単純アルゴリズムで実装されていた

                                                    1995年に登場した「Windows 95」のインストール時にはプロダクトキーの入力を求められるのですが、プロダクトキーは「111-1111111」や「000-0000000」といった単純な数字の羅列でも認証されてしまいます。このような単純なプロダクトキーでも認証可能な理由について、セキュリティ研究者のstacksmashing氏が解説しています。 Why 111-1111111 is a valid Windows 95 key - YouTube これが、Windows 95のプロダクトキー入力画面です。不正なプロダクトキーを入力するとインストールを続行できなくなるのですが、「111-1111111」という単純なプロダクトキーでも「正しいプロダクトキー」として認識され、インストールを続行できます。 また、先頭の3桁を「000-1111111」「001-1111111」「567-1111

                                                      Windows 95のプロダクトキーは「111-1111111」や「000-0000000」でも突破できる超単純アルゴリズムで実装されていた
                                                    • 「スーパーコンピューターを20万円で創る」を2480円で創る #1 - Qiita

                                                      この記事は2022年天文情報学AdventCalendar12/19の記事です。とりあえずカレンダーを作ってみた者です。そして内容はネタ記事です。何というかすみません。 皆さんは「スーパーコンピュータ」と聞くと何を思い浮かべるでしょうか。今であれば富岳でしょうし、ちょっと前なら京、地球シミュレータ、とまぁ現在も比較的日本が頑張っているコンピューティングの一分野ではないかと思います。そもそもスーパーコンピュータとは何ぞや、という話もある訳ですが(そのあたりはWikipediaを参照していただくとして)、基本的には複雑なシミュレーションを高速に行う為に使われるコンピュータ、というところかと思います。 とにかく大量の演算をこなす事が特徴のスーパーコンピュータですから当然のように相当な予算が投入されてナンボの分野ではあるのですが、かつてシミュレーション天文学の専用計算機として僅か20万円で創られた

                                                        「スーパーコンピューターを20万円で創る」を2480円で創る #1 - Qiita
                                                      • 生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト&短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」

                                                        生成AIのトップ研究者らが東京で創業したAIベンチャー「Sakana AI」が、生成AI開発の新たな手法を開発したと3月21日に発表した。従来は人間が手動で設計し、多くの計算資源を使っていたが、同社の手法では設計を機械が自動で行い、“ほぼ無視できるレベル”の計算資源で開発が可能になるという。この手法で開発した日本語基盤モデルをGitHubで公開した。 同社が提案したのは「進化的モデルマージ」という手法。公開されているさまざまな基盤モデル(生成AIを含む、大規模なデータセットによる事前学習で各種タスクに対応できるモデルのこと)を組み合わせて新たなモデルを作る「マージ」に、進化的アルゴリズムを適用したものだ。 マージ自体は現在の基盤モデル開発で使われている手法で、モデルの“神経回路”(アーキテクチャ)の中に別のモデルの神経回路の一部を組み入れたり、入れ替えたり、神経同士のつながりやすさ(重み)

                                                          生成AI開発に革新か “自律進化”で目的のAIを自動生成 超低コスト&短期間で高性能モデルも開発済 トップ研究者集団「Sakana AI」
                                                        • 画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita

                                                          前書き 注意:ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、

                                                            画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
                                                          • ロシアの検索エンジン「Yandex」のアルゴリズムが流出。GoogleのSEO対策でも使えるのか?|ブルマ@SEO

                                                            こんにちはブルマ@SEOです。 フォローしてくれたら泣いて喜びます。 1/28にSEO業界に激震が走った。 ロシアの検索エンジン「Yandex」の独自ソースコードが流出した。 You probably heard about Yandex, it’s the 4th biggest search engine by market share worldwide. Yesterday proprietary source code of Yandex was leaked. The most interesting part for SEO community is: the list of all 1922 ranking factors used in the search algorithm [🧵THREAD] pic.twitter.com/6x82AAmbON — Alex Bu

                                                              ロシアの検索エンジン「Yandex」のアルゴリズムが流出。GoogleのSEO対策でも使えるのか?|ブルマ@SEO
                                                            • GPSが位置情報を測定する仕組みを分かりやすく解説するとこんな感じ

                                                              衛星を利用して現在地を測定するGPSは、地図アプリやカーナビなど多くの場所で利用されており、現代人の生活にとって必要不可欠なシステムとなっています。そんなGPSの位置測定メカニズムをカメラの仕組みや地球の自転・公転などの分かりやすい解説ページを作成してきたBartosz Ciechanowski氏が解説していたので、まとめてみました。 GPS – Bartosz Ciechanowski https://ciechanow.ski/gps/ ◆平面上の位置を測定する方法 Ciechanowski氏は、最初に地球ではなく以下のような緑・青・赤の3つの点が配置された平面を用意して、平面上の黄色い人形が自らの位置を測定する方法を解説しています。 平面上の位置を測定するの必要な情報は「緑・青・赤の点の位置」と「緑・青・赤の点から人形までの距離」です。「点と人形の距離」を測定したら、それぞれの点を中

                                                                GPSが位置情報を測定する仕組みを分かりやすく解説するとこんな感じ
                                                              • AWS、PythonでMeCabを使う際の語彙データを無料公開 | Ledge.ai

                                                                アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社(Amazon Web Services、AWS)は、同社のオープンデータセットに、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリであるfugashi経由でPythonで使用する際の語彙(ごい)データに加えた、と公式ブログで明らかにした。 多くの機械学習デベロッパーが、AWS上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルを構築している。なかでも、自然言語処理をする際には、対象言語の特性に即した形で前処理をする必要がある。日本語の自然言語処理を実施する際には、一般的に「形態素解析」と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として実施する。 日本語形態素解析をするためには、日本語の語彙データが必要になる。語彙データは大きなサイズになるだけではなく、これらを用いた計算の際にも大量のGPUおよびCPUが求められる。そのため、従来このよ

                                                                  AWS、PythonでMeCabを使う際の語彙データを無料公開 | Ledge.ai
                                                                • 『ゼルダの伝説 ティアキン』サウンドが「勝手に鳴る」仕組みを作った。自由で広大なハイラルを彩る音の世界【GDC 2024】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com

                                                                  2024年3月18日~3月22日、アメリカ・サンフランシスコで開催中のGDC(Game Developers Conference)2024。その中で『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』についての講演が行われた。その内容をリポートする。 登壇者は任天堂の 堂田卓宏氏(テクニカルディレクター) 高山貴裕氏(物理プログラマー) 長田潤也氏 (サウンドプログラマー) の3名。 “Tunes of the Kingdom: Evolving Physics and Sounds for ‘The Legend of Zelda: Tears of the Kingdom’”――“チューンズ オブ キングダム:『ゼルダの伝説 ティアーズ オブ ザ キングダム』の進化する物理学とサウンド”と題された本講演では、本作の世界がいかに生み出されたか、物理設定とサウンド設計の面から語られた。 本

                                                                    『ゼルダの伝説 ティアキン』サウンドが「勝手に鳴る」仕組みを作った。自由で広大なハイラルを彩る音の世界【GDC 2024】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
                                                                  • ジャック・ドーシーがBlueskyを辞めた理由をもうちょい詳しくエスパーする|KingYoSun

                                                                    インタビュー記事はこちら https://www.piratewires.com/p/interview-with-jack-dorsey-mike-solana GIGAZINEはBlueskyのかなり初期から分散SNSを追っていて他のメディアより比較的コンテキストがわかっていると思いますが、今回は是非元になったインタビュー記事を読んでほしいです。SNSと言論の自由、検閲について興味があるなら特に 私とBlueskyそれでお前は誰やねんって話なので、ちょっと自己紹介します 多分bsky.appの日本人だと一番古いか、三番目くらいに古いユーザーで、多分世界初のBlueskyのサードパーティサーバー(PDS)のboobee.blueを運営しています。 その時の記事はこれ https://note.com/kingyosun/n/n45d3b1ff89bf 上の記事のときは「プロトコルはマジで

                                                                      ジャック・ドーシーがBlueskyを辞めた理由をもうちょい詳しくエスパーする|KingYoSun
                                                                    • Google マップ : どのように世界の地図を作っているか

                                                                      メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。

                                                                        Google マップ : どのように世界の地図を作っているか
                                                                      • 「テキストの編集」にこだわりが凝縮!定番エディタ「EmEditor」はなぜ他のエディタと違うのか? マルチコアCPUやAVX-512命令も活用、GB単位の超大容量ファイルもスムースに編集……

                                                                          「テキストの編集」にこだわりが凝縮!定番エディタ「EmEditor」はなぜ他のエディタと違うのか? マルチコアCPUやAVX-512命令も活用、GB単位の超大容量ファイルもスムースに編集……
                                                                        • ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena

                                                                          最近「100万件の文章をChatGPTに学習させて応答チャットを作りました」みたいなニュースがあって、違和感があります。 ということで「ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る」としたときに、どんな仕組みになっていて、なぜ「ChatGPTに文章を学習させて」ということに違和感があるか見てみます。 とりあえずこんな感じで、質問に対して答えれてるっぽいチャットができました。 まず、Embedding APIを使って、全エントリのベクトルを得てMongoDBに突っ込んでおきます。 このエントリでやってるので、そのまま使います。 GPTのEmbeddingを利用してブログの投稿に対する近いものを探し出す - きしだのHatena 質問が入力されたら、質問文も同じようにEmbeddingでベクトルをとってきます。 var req = EmbeddingRequest.

                                                                            ChatGPTにブログ全エントリを学習させて「おしえてきしださん」を作る - きしだのHatena
                                                                          • 「競技プログラミングの鉄則」のレビュー - じじいのプログラミング

                                                                            米田 優峻さん(E869120@ICPC2022 (@e869120) / Twitter)の著書「競技プログラミングの鉄則 ~アルゴリズム力と思考力を高める77の技術~」をご恵贈いただきました。その感想です。 競技プログラミングの鉄則 (Compass Booksシリーズ) 作者:米田 優峻マイナビ出版Amazon 素晴らしい内容で競技プログラミング初心者への最初の1冊として最もお勧めできる本です。特に、数学も得意というわけではなくプログラミング自体も初めてという方には、ダントツで一番お勧めできる本です。 本書の良い点 1.図が分かりやすい。 最初の48ページが無料公開されているので、百聞は一見にしかずということで見ていただけると良いと思います。i www.dropbox.com 図自体分かりやすいですし全編カラーで書かれているのも良いです。段階的に説明すべきものについて無理に1枚に納め

                                                                              「競技プログラミングの鉄則」のレビュー - じじいのプログラミング
                                                                            • Googleがrel=nofollow属性の扱いを変更。sponsored属性とugc属性を新たに導入

                                                                              [レベル: 上級] rel="nofollow" 属性の扱いを Google は変更しました。 従うべき命令としてではなく、手がかりのためのヒントとして利用するようになります。 また、nofollow の派生型として、link タグと用いる 2 種類の rel 属性を新たに導入しました。 nofollow 属性の扱いを変更 rel="nofollow" 属性が付いたリンクを Google はこれまでランキング要因としては利用していませんでした。 PageRank を渡すこともないしアンカーテキストも評価しません。 そして、nofollow 属性を命令 (Directive) として Google は扱い、必ず従ってきました(nofollow リンクが評価されている状況があるという分析もあるけれど、公式見解では nofollow リンクはランキング要因から除外されることになっている)。 今後

                                                                                Googleがrel=nofollow属性の扱いを変更。sponsored属性とugc属性を新たに導入
                                                                              • 最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功

                                                                                囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたDeepMind製のAI「AlphaGo」は度重なる機能強化によってチェスや将棋などあらゆるボードゲームへの対応を果たしました。新たに、AlphaGoの系譜を受け継ぐAI「AlphaTensor」が「行列の積を計算する最適な方法を求めるゲーム」に挑み、行列の積を計算する未発見のアルゴリズムを導き出すことに成功しました。 Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4 Discovering novel algorithms with AlphaTensor https://www.deepmind.com/blog/discovering-no

                                                                                  最強将棋AIが新境地へ、DeepMindのAI「AlphaTensor」が50年以上停滞していた行列乗算アルゴリズムの改良に成功
                                                                                • 最近またLinux用の日本語IMEを作っている - tokuhirom's blog

                                                                                  最近またLinux用の日本語IMEを作っている 本件は mozc の ut がどうこうとかは関係なくて、ふと linux desktop を使おうと昨年末に思いまして、昨年末からちまちまやってます https://github.com/tokuhirom/akaza かな漢字変換って作るの難しいのかなぁ、と思ったので作ってみている。これはまさに Just for Fun でやっている。 わりと普通に自分で常用してる分には困らないかな、というところまできている。 以下は、思ってることの垂れ流しという感じで、まとまってないですが。 「日本語入力を支える技術」という本が 2018年に出ていて、この本の内容を読めば、だいたいエンジン部分は実装できる。Amazon のレビューではこの本よんでも実装できないって書いてあるけど、変換エンジン自体は実装できます。 UI が辛い。けど。 エンジンは、ビタビア