Disclaimer: There are lies, damn lies, and benchmarks from some random person on the internet. If you are considering taking some of the advice in this post please remember to test your specific workloads, which might have different bottlenecks. Also the implementation quality in your particular software stack for your particular hardware matters a lot. For this post I’ll be playing with a ~5 GiB
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堤隆道さんに感謝します。 Special thanks to Takamichi Tsutsumi for feedback and review. 1. はじめに 「すべて偉大なものは単純である。」 『音と言葉』・フルトヴェングラー 日本語で書かれた技術系記事の課題 トピックに限らず、日本語で特定の技術に関して検索をかけると、検索結果が英語での検索に比べて圧倒的に少ないことに加えて、検索結果の99%は以下のいずれかに該当することがわかるでしょう。 幅広い読者層を意識するあまり、解説が表面的すぎる 解説自体は詳しいが、数学や技術に偏りすぎていて、読者層が限定される 海外の有名な記事の直訳 検索結果の絶対量については、テクノロジー分野が英語圏を中心として発展してきたことに起因するため、日本語化に至るまでに多少のタイムラグがあるのは仕方がな
DeepMindが深層強化学習を利用してアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表、すでにソートアルゴリズムやハッシュ関数の高速化に成功
AlphaGoの開発元として有名なGoogle DeepMind社が深層強化学習を応用してさまざまなコンピューティングアルゴリズムを改善するAI「AlphaDev」を発表しました。同時に、AlphaDevを利用してソートアルゴリズムを高速化できたという論文がNatureに掲載されています。 AlphaDev discovers faster sorting algorithms https://www.deepmind.com/blog/alphadev-discovers-faster-sorting-algorithms Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning | Nature https://doi.org/10.1038/s41586-023-06004-9 ソートアルゴリズムとは
July 01, 2025 概要 Sakana AIは進化や集合知などの自然界の原理を応用してAIシステムを開発しています。2024年に発表した進化的モデルマージの研究では既存のオープンモデルの膨大な集合知を進化計算とモデルマージを通じて活用することに挑戦しました。一方、モデルを「混ぜてつくる」だけでなく、ChatGPTやGemini、DeepSeekのような日進月歩するフロンティアモデルを「混ぜて使う」、つまり「集合知」として活用することは考えられないでしょうか。Sakana AIはこの度、AIが効果的に「試行錯誤」し、かつ複数のフロンティアAIモデルが「互いに協力」する推論時スケーリングの新アルゴリズム「AB-MCTS（Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search）」を開発しました。ARC-AGI-2ベンチマークを用いて評価を行ったところ、本稿執
1 Introduction1.1 Problem statement1.2 Motivation1.3 Recommended reading1.4 Binary search and Eytzinger layout1.5 Hugepages1.6 A note on benchmarking1.7 Cache lines1.8 S-trees and B-trees2 Optimizing find2.1 Linear2.2 Auto-vectorization2.3 Trailing zeros2.4 Popcount2.5 Manual SIMD3 Optimizing the search3.1 Batching3.2 Prefetching3.3 Pointer arithmetic3.3.1 Up-front splat3.3.2 Byte-based pointers3.
7月5日の早朝に、65歳のオーストリア人男性がトイレで悪夢的なサプライズに見舞われたと英紙「インディペンデント」などが報じている。 彼はその日、普通に用をたそうと午前6時頃に便座に腰を下ろした。しばらくすると、性器のあたりを「きゅっと抓（つま）まれた感じがした」のだという。驚いて立ち上がり便器を覗き込むと、アルビノのアミメニシキヘビが彼を見つめ返してきた。ヘビは1.5メートルもの大きさだったそうだ。 トイレに潜んでいたヘビは隣人が飼っていたそうで、他にも10匹のヘビとヤモリを飼っていた。無防備な状態の男性を噛んだヘビがどのように逃げ出したのかは不明だが、下水道を経由してトイレに入った可能性が高いという。 米誌「ニューズウィーク」によると、アミメニシキヘビは毒蛇ではなく、獲物を絞め殺して食事をする。今回噛まれた男性は軽傷と診断されたものの、やはり「噛まれると非常に痛く、そして病気を媒介する可
『ディープラーニング 学習する機械』は一人称で語られる壮大な物語にして、「AIの過去・現在・未来」の解説書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (ＫＳ科学一般書) 作者:ヤン・ルカン講談社Amazon 11月に入って勤務先のオフィスが本格的に再開されてから、久しぶりに会社のメールルームを覗きに行ったところ、届いていた（つまりご恵贈いただいていた）のがこちらの一冊です。Deep Learningの三開祖の一人にして2018年度のチューリング賞受賞者の一人でもある、ヤン・ルカン御大その人が著した『ディープラーニング 学習する機械』です。 本書は日本語版が出た直後から絶賛する声が聞こえてきていて、興味はあったのですが気を逸した感が否めなかったので、こうしてご恵贈いただけて有難い限りです。講談社サイエンティフィク様、まことに有難うございます。 ということで、早速ですが簡単にレビューしていこうと思います。 本書の内容 特に個人的に印象に残った点 全てのアルゴリズムに関する記述が
Studio Ousiaと理化学研究所に所属している山田育矢です。 この記事では、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させる新しい方法であるLEIA（Lightweight Entity-based Inter-language Adaptation）を紹介します。 LLMは言語によって性能に顕著な差があり、訓練に使われるテキストが最も多い英語において特に性能が高い傾向があることが知られています。LEIAは、LLMが蓄えている英語の知識を他の言語から使えるようにする訓練を施すことで、英語以外の言語でのLLMの性能を向上させる新しい手法です。 この度、英語・日本語の2言語LLMであるSwallowの7Bと13Bのモデルに対してLEIAによる訓練を施して性能向上を行ったモデルを公開します。 ライセンスは、Swallowと同様のLlama 2 Community Licenseです。これらのモ
競技プログラミング大会・AtCoderのレッドコーダーであるE8さんが、アルゴリズム発想のキホンをレクチャーします。
実生活に学ぶアルゴリズム【第 1 回：セブンイレブンでは 500 円で何カロリー得られるか？】 - Qiita
こんにちは、大学 1 年になったばかりの E869120 です。 私は競技プログラミングが趣味で、AtCoder や日本情報オリンピックなどに出場しています。ちなみに、2021 年 5 月 9 日現在、AtCoder では赤（レッドコーダー）です。 本記事では、アルゴリズムが実生活と結びつくトピックについて紹介したいと思います。 【シリーズ】 実生活に学ぶアルゴリズム【第 1 回：セブンイレブンでは 500 円で何カロリー得られるか？】 実生活に学ぶアルゴリズム【第 2 回：3 つのアルゴリズムで最適なソーシャルディスタンスを求める】 実生活に学ぶアルゴリズム【最終回：1000 個の六角形ピースをたった 45 回の切断で作る方法、そしてアルゴリズムを学ぶ意義】 1. はじめに 21 世紀となった今、世の中には様々な問題があふれていて、そのうちいくつかは皆さんの生活の中で考えたことがあると思
「AI技術がコモディティ化している」はウソ？~研究者が企業で活躍するためにこれから求められるスキル~｜田村浩一郎@ACES
0. 自己紹介皆さんこんにちは、株式会社ACESの代表の田村(@7142857)です。簡単に自己紹介させていただくと、私は東京大学の工学系研究科博士課程で松尾研究室に所属し、Deep Learningの金融への応用について研究しつつ、株式会社ACESという会社を経営しております。先週はIPOのタマゴにも出させていただきました。 【IPOのタマゴ～磨けイノベーション】テーマは「人の知見を数式化する」。ACES 田村 浩一郎社長をゲストに迎え、今後の事業展開や戦略を聞く。視聴は→https://t.co/8KbwDmPBWM pic.twitter.com/go4nZTnDy1 — 日経CNBC (@NIKKEI_CNBC) September 9, 2021 1. AI技術がコモディティ化しているという主張の理解 Deep Learningが登場してから、"AIブーム"が続いていました。 -
KDDI総合研究所と兵庫県立大学は11月9日、高速大容量通信を実現するBeyond 5G・6G通信に対応できる処理速度をもった暗号アルゴリズム「Rocca」を開発したと発表した。処理速度は138Gbpsで世界最速としている。 Roccaの鍵の長さは256ビット。認証機能を統合し、データが改ざんされていないことを保証できる「認証付き暗号」にした。KDDIによればRoccaの処理速度は米国標準の暗号アルゴリズム「AES」と比較して4.5倍、256ビットの鍵長に対応した認証付き暗号アルゴリズムとして初めて100Gbpsを超えたという。 KDDIによると、Beyond 5G・6G通信は100Gbpsを超える通信速度の実現に向けて研究が進められているという。RoccaはBeyond 5G・6G通信の速度を損なわないよう、100Gbps以上の処理速度がありつつ、量子コンピュータでの解読に耐えられるよう
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 弊社では毎週水曜日にElasticsearchとLuceneのコードリーディング会が開催されています。最近ではLuceneのFSTやKD-Tree、もうすぐ公開されるNSWの実装周りを読んでいました。 先日、私の発表回でLuceneのメモリ上での転置インデックスのデータ構造について発表したので、その内容を紹介します。Luceneのことが少しでも身近に感じていただければ幸いです。 Luceneとは 転置インデックスに関する事前知識 Luceneの事前知識 Luceneのメモリ上での転置インデックス実装内部 確保したメモリがあふれた場合 まとめ We're hiring !!! Luceneとは github.com Elasticsearchの内部で利用されているオープン
リンク 富士通株式会社採用ホームページ 富士通株式会社採用ホームページ 富士通株式会社の採用ホームページです。プロジェクト、社員インタビュー、テクノロジーなど、富士通の様々な魅力や、インターンシップ、イベント、選考の情報などを随時お伝えしていきます。 3 users 113
以前より不完全情報のボードゲームで強化学習のアルゴリズムを試したいと思ってる。 簡単すぎるゲームやマイナーなゲームでは、開発のモチベーションが続かない気がするので、日本で人気のある麻雀AIを開発したいと考えている。 麻雀は、「Lucky J」や「Suphx 」で強化学習が試されており、人間の高段者くらいの強さになっている。 それらのAIで使われている手法を自分で実装してみて理解したいと思っている。 また、MuZeroのようなモデルベースの手法を麻雀AIで試してみたいと思っている。 Pythonライブラリ まず、Pythonで使える麻雀ライブラリを探したが、点数計算用のライブラリが見つかったが、1局通して対局できるライブラリが見つからなかったので、自分で作ることにした。 Python以外の言語向けのオープンソースのライブラリでは、対局までできるものが見つかったので、参考にして実装した。 以下
米Google傘下のGoogle DeepMindは12月14日（現地時間）、LLM（大規模言語モデル）とLLMによる幻覚（ハルシネーション）を防止する“評価器”を組み合わせた新たなシステム「FunSearch」を発表した。長年解決不可能な数学問題とされてきた「Cap set問題」を解き、実社会でも役立つ「ビンパッキング問題」のための効果的なアルゴリズムを発見したという。 FunSearch（funは「楽しい」ではなく、「関数」に由来する）は、GoogleのLLM「PaLM 2」をコンピュータコードで微調整したバージョンの「Codey」を使っている。LLMは不正確な情報を幻覚させることが分かっているため、LLMの出力から不正確だったり無意味だったりする部分を拒否する“評価器”アルゴリズムを組み合わせているという。 FunSearchはLLMと評価器による出力と評価を反復させていくことで、自
テラスカイの子会社であるQuemixが、量子コンピューター用のアルゴリズム「確率的虚時間発展法（PITE）」を使えば、現行方式のコンピューターに比べて量子化学計算を高速化できるとの研究結果を発表した。 量子化学計算は、量子状態にある分子や原子の振る舞いをシミュレーションする技術である。シミュレーションする分子のサイズが大きくなると、計算量が指数関数的に増大するため、現行方式のコンピューターにとって非常に難しい。そのため量子化学計算の高速化は、量子コンピューターにとっての「キラーアプリケーション」になり得ると期待されている。 現行方式のコンピューターで量子化学計算を行う場合、よく用いられるのがDFT（密度汎関数法）だ。ある原子核配置をとる分子のエネルギーの近似値をDFTで計算する場合、分子や原子の数が「N」とすると、その計算量は「Nの3乗」に比例して増加する。 さらにDFTを使って分子や原子
スキルアップに勉強が必要だとしても、テキストを読むだけでは退屈です。できれば遊びながら使えるコードを身につけたいというのが本音でしょう。CodeZineを運営する翔泳社では、そんな方のためにコードを書いて解くパズルを多数収録した『プログラマを育てる脳トレパズル』を12月22日（金）に発売しました。 『プログラマを育てる脳トレパズル 遊んでおぼえるPythonプログラミング＆アルゴリズム』は、コードを書いて解くパズルを多数収録した問題集です。 スキルアップしたいエンジニアやプログラマーにとって、詳細な解説が詰め込まれたテキストを読まなければならないとわかっていても、なかなか手が進まないことも少なくありません。 ちょっと退屈を感じたときは、あえてコードを使って遊んでみるのも効果的。ぜひ挑戦してみてほしいのが本書のパズルです。Pythonのコードを書いて解き進めることで、問題に正解した達成感を味
It is often surprising how little is known about how databases operate at a surface level, considering they store almost all of the states in our applications. Yet, it's foundational to the overall success of most systems. So today, I will explain the two most important topics when working with RDBMSs indexes and transactions. So, without fully getting into the weeds on database-specific quirks, I
00710月11月12月18歳19001Day大会1月2023年2024年2月365日ホテル暮らし3月3月のライオン3月のライオン昭和異聞 灼熱の時代5月6月7月8月90sファッション9月AIAIのべりすとAKB48ARIABAR RUMBULLIONBBゴローB子プロジェクトCACaravanCBDCISEAUXCOMIC ZINCorridaDEVINEcoZeroÉLÉMENTSENAFACTRONFILLERSFIPFLIP-FLAPfufulygloG戦場ヘヴンズドアhalloweenIQOSIQOSイルマIt's a small Kawaii worldJPSKAMIKAZEKINJO JAPANkokoroKoneruKPTLIGHTERSMAKAMIMarronMIU MIUmoffiMomoMUCCOL進化論Ovis LampOZPapa told mepays des
Filed underReactoninAugust 16th, 2022.Aug 2022.Last updatedoninMay 9th, 2025.May 2025. IntroductionSo, I'll be honest. I had been working professionally with React for years without really understanding how React's re-rendering process worked. 😅 I think this is true for lots of React developers. We understand enough to get by, but if you ask a group of React developers a question like “What trigg
大幅な加筆改訂を加えた最新版はこちらです： https://speakerdeck.com/eumesy/optimal-transport-for-natural-language-processing --- 最適輸送の使い方 〜最適輸送の直感的理解のための単語埋込入門 兼 最適輸送入…
難しいナップサック問題はどこにある？
NP 困難な最適化問題の定番、みんな大好きナップサック問題の話です。話が発散しないよう、今回取り扱うのは 0-1 ナップサック問題に限ることとします。 TL; DR 理論的には NP 困難だけど、実用上ほとんどは簡単な問題 ちゃんと書いた分枝限定法ソルバーであれば、ランダムに作った問題だと n=1000 万でも 120 ミリ秒くらいで解けちゃう こうなると入出力の時間の方がボトルネック profit-weight の分布を特徴的にしたとき、難しい問題が出てくることがある 特に貪欲法対策をやられるとつらい。対策し返してないと n=100 くらいまでしか解けなくなる 難しい問題のジェネレータもあるし、生成方法も簡単なんでちゃんと考えよう はじめに 先日こんなツイートが RT で回ってきました。 これを見てこんな風に思いました。 「そうなんだよなー、みんな難しい問題の生成方法とか知らなくてランダ
【あなたのサイトは大丈夫？】アルゴリズムアップデート直前、CWV要点をもう一度おさらい！ - AppBrew Tech Blog
株式会社AppBrewでインターンをしている Sora (@sora)と申します。 お茶の水女子大学のM1で、自然言語処理を研究しています。AppBrewでは主にWeb版LIPSの開発をしています。 ところで、もうすぐGoogle検索のランキング要因にCore Web Vitalsが導入されますが、対策はしていますか？ 今回はCWV導入直前ということで、LIPSでどのように数値計測・改善したのか、小ネタをいくつかご紹介したいと思います！ SEO担当者さんの参考になれば嬉しいです。 そもそもCore Web Vitalsとは？ 継続的なパフォーマンス監視 SpeedCurve導入 CWV改善施策の例 CLSの改善 画像まわり 画像サイズの最適化 Cache-Controlの設定 大きすぎるページの改善 おわりに そもそもCore Web Vitalsとは？ ユーザーエクスペリエンス向上に重要
コミュニティ抽出とは簡単に言えばグラフにおけるノードのクラスタリング手法です。具体的なアルゴリズムとしてはGirvan–Newman法をはじめ様々なアルゴリズムが存在しますが、この記事では去年（2019年）提案された新しい手法について解説したいと思います[1]。 [1907.03993] Community Detection on Networks with Ricci Flow 話の元になっているのはこちらの論文で、グラフをリッチフローによって変形し、伸びたエッジを切断していくことでクラスタを求めるというアルゴリズムです。リッチフローという聞き慣れない言葉が出てきましたが、ちゃんと後で説明するので気にせず進めましょう。 まずは実際にグラフのクラスタリングを行う様子をアニメーションで見てみてください。 アルゴリズム自体はそれほど難しくありませんが、背景を含めて理解するためには2つの理論
「アルゴリズム」という言葉の由来は？
アルゴリズムという言葉はGoogle検索やSNSでの分析や、特定のタスクを実行して処理するプログラム、人工知能の開発などで私たちの生活に不可欠です。だれもが聞いたことある「アルゴリズム(Algorithm)」というワードがどこから来たのかという由来と歴史について、メルボルン大学でデジタルヘルスの研究員を務めるデビー・パッシー氏が解説しています。 Why are algorithms called algorithms? A brief history of the Persian polymath you’ve likely never heard of https://theconversation.com/why-are-algorithms-called-algorithms-a-brief-history-of-the-persian-polymath-youve-likely-n
GitHub - ajitid/fzf-for-js: Do fuzzy matching using FZF algorithm in JavaScript
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エフゲニー・モロゾフが一刀両断「AIは人工的でもなければ知的でもない」 | アルゴリズムを精査するくらいなら、シェイクスピアを読め
「インターネット界の異端児」と呼ばれるテクノロジー評論家のエフゲニー・モロゾフ（39）は、AI（人工知能）のそれは人間の知能の域には達しないと断言する。さらに、「人工知能」という言葉を使うのをやめるべきだと訴える。 イーロン・マスクと、アップルの共同創業者のスティーブ・ウォズニアックは最近、AIシステム開発に6ヵ月間のモラトリアムを求める書簡にサインをした。その目的は、サインをした当事者たちが「AIサマー（夏）」と表現するものに適応するため、社会に時間を与えることだ。「正しいガードレールが設置される限り、最後は人類の利益になる」と彼らが信じているものである。このガードレールには、厳重に検査された安全プロトコルが含まれる。 賞賛に足る目的であるが、この6ヵ月を費やすのにもっと良い方法がある。公的な議論から「人工知能」という使い古されたラベルを引退させることだ。この用語が属しているのは、「鉄の
Twitterの投稿を表示する「タイムライン」と呼ばれるフィールドには、ユーザー自身の手で選んだ「フォロー」先の投稿のみを表示するものと、これにTwitterのアルゴリズムが選び出す投稿を加えて表示順をごちゃ混ぜにした「おすすめ」という2種類のタブがあります。一体Twitterはどういう仕組みでおすすめを選んでいるのかということについて、ニュースライターのライアン・ブロデリック氏が解説しました。 I put together a hypothesis about Twitter's For You algorithm and have used it twice now to get a tweet over 1,000 retweets (which is something I haven't been able to do since last November). *Very sa
1. はじめに 本記事では、2022年10月にNatureに掲載されたAlphaTensor[1]および関連分野を紹介します。AlphaTensorは「AIが行列積演算の新しいアルゴリズムを発見した」といううたい文句のもとSNSを中心に大きな話題となりました。具体的には、[1]でAIが”発見”したアルゴリズムのひとつでは2進数上の4×4の行列の積を47回の掛け算で計算することができ、これは[1]以前の最速49回(Strassenのアルゴリズム)を上回ったことになります。なお、Strassenのアルゴリズムの49回はその発見から[1]まで約50年間破られていませんでした。 「AIが新しいアルゴリズムを発見した」という広告ですが、実際は 「あるテンソルのよい分解方法を強化学習を利用して探索した」 といった方が正しいです。この 「あるテンソル」はその分解方法と「行列積のアルゴリズム」が自然と対応
米Twitterは5月5日（現地時間）、ユーザーが相手を傷つける可能性のある言葉を含む返信を投稿しようとすると、再考するよう促すプロンプトを表示する機能を、まずは英語設定のモバイルアプリで正式機能にすると発表した。 同社はこの機能を昨年5月5日からテストしてきた。初期のテストではアルゴリズムが不快な言葉と友好的な冗談の区別ができなかったが、過去1年で多数のフィードバックを集めて対処した結果、アルゴリズムが改善されたので正式リリースを決定したとしている。 Twitterによると、プロンプトが表示されると、34％の人が返信を修正するか、返信するのをやめたという。1度プロンプトを表示された人は、攻撃的な返信の作成が平均で11％減った。 アルゴリズムの改善では、ツイートした人とそのツイートに返信する人の関係性を考慮するようにした。例えば、2つのアカウントが頻繁にやり取りしている場合は、一般的に不快
はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ／ ʕ•̫͡•ʔワンクリック入力用Chrome拡張機能を作った件 - ドサンピン茶
目次 目次 はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ʕ•̫͡•ʔワンクリック入力用Chrome拡張機能を作った件 はてブ人気コメント算出アルゴリズム変更と自由で公平な表現の場 ここのところ、立て続けに表現の自由*1に関連して苛立ちを感じる出来事が続出することが続いており、なんだか私とても苛立っております（リアル鬼ごっこ構文） 具体的には、小林賢太郎氏の解任のキッカケになったアレとか、藤本タツキ氏の読切作品の登場人物に関するアレとかです。*2 表現の自由に関する個人的見解については以前記事を書いたことがありますので（ゾーニングは規制か？ - ドサンピン茶）今回は細かく語りませんが、個人がネットを介して群れとなることで公権力に比するパワーを持ち得る現代においては、こうした市民自身の手から表現の自由を保護するための新たな仕組み（法規制等）作りも真剣に検討する必要があるのでは
Algorithm Design with Haskellでアルゴリズムを学ぶ - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部のcbmkageです。 仕事でプログラムを書いていると、どうしたら期待通りに、かつ高速に動作するアルゴリズムが実装できるか、考えることがあります。 本記事では、アルゴリズムについて新たな視点を与えてくれる本「Algorithm Design with Haskell」を紹介します。 本記事はHaskell中級者向けです。Haskellの文法や、代表的なリスト操作関数を知っていることを前提としています。 はじめに Algorithm Design with Haskellとは 準備: 関数の同値関係 貪欲アルゴリズムのPART紹介 貪欲アルゴリズムとは 候補の生成と選択 貪欲アルゴリズムへの改善 まとめ 採用情報 Algorithm Design with Haskellとは Algorithm Design with Haskell 作者:Bird, Richard,Gib
Stable DiffusionやDALL-E 3などの画像生成AIでは、拡散モデルと呼ばれる生成モデルが使用されています。新たにアメリカのハーバード大学やタフツ大学、オーストリアのウィーン工科大学などの研究チームが、「拡散モデルは本質的に進化的アルゴリズムだ」と主張する論文を発表し、話題を呼んでいます。 [2410.02543] Diffusion Models are Evolutionary Algorithms https://arxiv.org/abs/2410.02543 Diffusion Models are Evolutionary Algorithms https://gonzoml.substack.com/p/diffusion-models-are-evolutionary This AI Paper Introduces Diffusion Evolution:
［GDC 2023］「グランツーリスモ7」でリアルな雲を表現したリアルタイム雲生成の秘密 ライター：西川善司 GDC 2023初日の米国時間2023年3月20日，3Dゲームグラフィックス関連のセッションを1日とおして行う「Advanced Graphics Summit」が行われた。このイベントは，「God of War」の開発元であるSanta Monica Studiosや，「グランツーリスモ7」（PS5 / PS4，以下，GT7）のポリフォニーデジタル，PS5版「Marvel's Spider-Man' Remastered」のPC版移植を担当したNixxes Software（関連記事），そしてGPU＆CPUメーカーであるAMDといった具合に，ゲームグラフィックスの世界では知られた企業からの講演者が講演を行うというものだ。 本稿ではその中から，ポリフォニーデジタルによる「Reali
x87 FPUの呪い - Qiita
それぞれの説明はこんな感じである： X: Infinity Control 無限大の符号の扱いを変える設定だったらしい。IEEE 754が標準化される前の痕跡で、387以降は意味を持たない。 RC: Rounding Control 丸め方法を指定する。 00B: Round to nearest (even) 01B: Round down (toward $-\infty$) 10B: Round up (toward $+\infty$) 11B: Round toward zero (Truncate) PC: Precision Control 演算結果の仮数部の精度を指定する。 00B: Signle Precision (24 bits) 01B: Reserved 10B: Double Precision (53 bits) 11B: Double Extended Pr
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介 ライター：箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」では「『タクティクスオウガ リボーン』のAI実装事例」と題した講演が行われ，シミュレーションRPGにおけるAIがどのように状況を判断しているのかが明かされた。同作では地形に高低差があったり，様々な能力を持つユニットたちが他のユニットを守るべき状況が発生したりと，判断すべき項目が多岐にわたる。 企画者が望む振る舞いをAIにさせる手法について，スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏が語った。 スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏 ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのよ
Goで実現するAho-Corasick法によるNGワード検出アルゴリズム | CyberAgent Developers Blog
はじめに はじめまして、CyberAgentの26卒内定者として、株式会社QualiArtsで働いている masaです。 本記事では、内定者バイト期間中に実装したNGワード検出アルゴリズムと実装例をご紹介します。 NGワード検出が必要な理由 ゲームにおいて、ニックネームやコメントなど、ユーザーが入力する箇所が多く存在します。その際に、不適切な表現を検知し、入力させないことはコンプライアンス、ユーザー体験に非常に重要です。 要件 開発チームがゲームの設定やデバッグを行う管理画面では、以下2つを設定できるようにします。 拒否リスト NGワードの一覧で、ここにある単語が含まれているとNG 許可リスト 拒否リストに含まれていても、ここに含まれている単語はOK 例: 拒否リストにhoge、許可リストにhogefugaと設定されている場合、hogefugafooはOK 簡単なNGワード検出アルゴリズム
PoSで本当にいいのか？
Ethereumのマージが迫っています。 PoSへの移行を見る前に、最後にPoSは今までの懸念を払拭できているか？このままPoSを主流にして良いのか冷静に考えてみましょう。 PoSには元々多くの懸念がありました。多くの理論的なアップグレードがされ、残された論点はビザンチン将軍問題や二重支払いに関するシステマティックな話よりも、公平性や一般的に言う非中央集権性の議論に移っているように思われます。 まず、第一に「PoSとPoWの比較」について考える時、重要なのはパラメータ(=実際の数字)です。実際の値について考えなければPoWとPoSの比較議論は、「女性に生まれる方が男に生まれるより幸せだと思う」くらいの解像度の議論になってしまい、最高級のお世辞を言っても「完全に世界最悪の時間の無駄ではない議論」程度の内容でしょう。例えば、極端な例で「年間100%以上インフレでスパコンを持ってないと参加不可能
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Use Fast Data Algorithms | Joey Lynch's Site
世界一わかりやすいゼロ知識証明 Vol.1: A Gentle Primer on Ethereum
Sakana AI
Static search trees: 40x faster than binary search
早朝のトイレで用を足そうとした男性、性器にいきなり噛みつかれて愕然 | 便器から見つめ返してくるのはとぐろを巻くアイツ
LEIA: 言語間転移学習でLLMを賢くする新しい方法
【連載】Let’s 競技プログラミング! E8さんが教える アルゴリズム発想のキホン
KDDI総研ら、世界最速の暗号アルゴリズム開発 6G時代見据え
Luceneのメモリ上でのインデックス構造とその仕組み - エムスリーテックブログ
学習した人間『この会社の採用ページめっちゃエッチ！』例の遺伝的アルゴリズムによって人類側の判定が狂う
Pythonの麻雀ライブラリを作る - TadaoYamaokaの開発日記
Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決
日本勢の新手法、量子コンピューターの「キラーアプリ」量子化学計算の実現に光明
遊びながらPythonのスキルアップができる！『プログラマを育てる脳トレパズル』発売
Relational Databases Explained
野尻抱介の「ぱられる・シンギュラリティ」第11回 あなたはどんな暗号が好き？
Why React Re-Renders • Josh W. Comeau
How to leverage optimal transport
グラフからコミュニティ構造を抽出する 〜リッチフローによるグラフの時間発展〜
Twitterの「おすすめ」はどういうアルゴリズムでツイートを選んでいるのかを解明
AlphaTensor :強化学習を利用した高速な行列積演算アルゴリズムの発見 - Qiita
Twitter、相手を傷つけそうな返信の投稿前に再考を促す機能を正式に まずは英語版アプリで
初心者でもゲーム制作ができる！『Pythonではじめるゲーム制作 超入門 知識ゼロからのプログラミング＆アルゴリズムと数学』発売／プロのゲームクリエイターがわかりやすく解説した入門書【Book Watch/ニュース】
Stable Diffusionなどの画像生成AIに用いられる拡散モデルは「進化的アルゴリズム」だという主張
［GDC 2023］「グランツーリスモ7」でリアルな雲を表現したリアルタイム雲生成の秘密
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