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algorithmの検索結果1041 - 1080 件 / 1558件

  • Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning - Nature

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      Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning - Nature
    • NIST Retires SHA-1 Cryptographic Algorithm

      The SHA-1 algorithm, one of the first widely used methods of protecting electronic information, has reached the end of its useful life, according to security experts at the National Institute of Standards and Technology (NIST). The agency is now recommending that IT professionals replace SHA-1, in the limited situations where it is still used, with newer algorithms that are more secure. SHA-1, who

        NIST Retires SHA-1 Cryptographic Algorithm
      • float型では123456789すらも表現できない話 - Qiita

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事はQualiArts Advent Calendar 2020の22日目の記事になります。 本稿では数値の扱われ方の説明を行ない、浮動小数点数で表現できる整数値の有効桁数の話をします。 そして、最終的に単精度浮動小数であるfloat型では 123456789 が表現できないことを確認していきます。1 背景 ゲームの演出で獲得経験値をパラパラとアニメーションでカウントアップさせようとしていました。 とりあえず 0 から 123456789 までカウントアップさせる実装をしたものの、123456789 になってくれない。

          float型では123456789すらも表現できない話 - Qiita
        • Uber Eats、急激な報酬低下で配達員のストライキが自然発生し誰も運ばない注文が多発 : 市況かぶ全力2階建

          楽天証券の不正アクセス祭り、セーラー万年筆を勝手に4万株買われてしまったが結果的に39万円の売却益が出たという嘘みたいな人まで現れる

            Uber Eats、急激な報酬低下で配達員のストライキが自然発生し誰も運ばない注文が多発 : 市況かぶ全力2階建
          • 「熟練社員より効率的に」 配送ルート最適化でトラックの燃料費を年360万円削減、OKIが挑む物流改革

            今回のアルゴリズムは熟練社員並みを実現するのではなく、熟練社員よりも優れた結果を出すというもの。OKIはこれをどう生み出したのか。同社の川口勝也さん(イノベーション推進センタービジネス推進部ビジネス推進第一チームスペシャリスト)に話を聞いた。 特集:コロナ危機に立ち向かえ ビジネスAI活用の最前線 “第3次AIブーム”をきっかけに盛り上がっていたAIのビジネス活用。コロナ禍の混乱によってその勢いは落ち着いたかのように見えたが、AIが活躍する場面はさらに広がっている。本特集ではAIのビジネス活用でコロナ禍に負けず成果を出している企業に着目。好例を通じて、今だからこそAIに投資すべき価値を再発見していく。 効率化のカギは「分割配送」への対応 専門人材以上の効率化を実現したカギは、1つの拠点に複数のトラックで荷物を配送する「分割配送」という手法への対応だ。 実は、今回のアルゴリズムのような配送計

              「熟練社員より効率的に」 配送ルート最適化でトラックの燃料費を年360万円削減、OKIが挑む物流改革
            • The AI workspace that works for you. | Notion

              A tool that connects everyday work into one space. It gives you and your teams AI tools—search, writing, note-taking—inside an all-in-one, flexible workspace.

                The AI workspace that works for you. | Notion
              • 「貧しい家の子の成績下げる」アルゴリズムの波紋 イギリスで起きた衝撃、責任は誰にあるのか(東洋経済オンライン) - Yahoo!ファイナンス

                昨今、AI(人工知能)の急激な発達が注目されている。まるで人間のように自然な会話ができるサービス「ChatGPT」が話題になったのも記憶に新しい。一方で、こうしたAIやアルゴリズム(問題解決や目標達成のための計算・処理手続き)に意志決定や判断を委ねることへの危惧も広まりつつある。イギリスでは実際に、アルゴリズムに大学入学資格の判定を任せた結果、とてつもない混乱が生じてしまったという「苦い経験」があるのだ。私たちはどのようにAIやアルゴリズムと共存していけばよいのだろうか。統計学者のジョージナ・スタージ氏が上梓した書籍『ヤバい統計』から一部を抜粋して紹介する。 ■予測よりも低い成績がつけられた アルゴリズムをつくりだすのは、アルゴリズム自体ではなく人間だ。ということは、人間はそのアルゴリズムが行ったことに対する責任がある。 2020年8月13日、「Aレベル」の結果が発表されると、多くの生徒が

                  「貧しい家の子の成績下げる」アルゴリズムの波紋 イギリスで起きた衝撃、責任は誰にあるのか(東洋経済オンライン) - Yahoo!ファイナンス
                • Rustで有名アルゴリズムに挑戦(22) Rustでワイルドカードを実装してみよう

                  前回、ワイルドカードのパターン検索に対応したファイル検索ツールを作ってみました。その際、wildcard_exというクレートでファイル名のマッチングを行いました。今回は、自力でワイルドカードの実装に挑戦してみましょう。 ワイルドカードの関数を作ってみよう ワイルドカードとは 正規表現を知らない人でも、ワイルドカードなら分かるという方は多くいます。ファイルやデータベースの検索をする際、ワイルドカードであれば、あまり考える事なく気軽に検索に利用できます。今回は、Rustでワイルドカードを実装してみましょう。 そもそも、「ワイルドカード(Wildcard)」とは、検索を行う時、コンピュータで特定の文字や文字列の代わりに使える記号のことです。「*」や「?」などの特殊記号を利用して、特別なパターンを表現できます。一般的なファイル検索で使えるワイルドカードには「*」と「?」があります。 例えば、「*」

                    Rustで有名アルゴリズムに挑戦(22) Rustでワイルドカードを実装してみよう
                  • 【極を計算せずに制御系の安定性をチェック】ラウス・フルビッツの安定判別法(基本手法と応用) - 制御工学ブログ

                    この記事ではラウス・フルビッツの安定判別法についてまとめます。制御システムの安定性について説明した動画や関連記事リンクは最下部に置いています。 伝達関数の安定性 ラウスの安定判別法 フルビッツの安定判別法 低次システムの安定性について 例題 ラウスの安定判別法の応用例 安定性の動画・関連記事 関連図書・文献 伝達関数の安定性 入出力伝達関数が与えられたとき、その安定性を判別するには、の分母多項式の係数に着目する必要があります。 \begin{equation} G(s) = \frac{N(s)}{D(s)} \end{equation} 分母多項式の係数を確認して安定性を調べます。まず、の係数を確認したとき、全ての係数が同じ符号である必要があります。例えば、が \begin{equation} D(s) = s^3 -3s^2+4s+2 \end{equation} と与えられると符号が

                      【極を計算せずに制御系の安定性をチェック】ラウス・フルビッツの安定判別法(基本手法と応用) - 制御工学ブログ
                    • 「睡眠以外の時間は研究」、イーサリアム考案者も認めたプライバシー保護技術の旗手

                      企業の経理業務のデジタル化支援などを手掛けるスタートアップのLayerXで、執行役員兼PrivacyTech事業部長を務める中村龍矢氏(25歳)。個人情報を保護する技術「プライバシーテック」の研究開発チームを率いる。 中村龍矢(なかむら りゅうや)氏。1997年2月生まれ。東京大学工学部入学後、Gunosy(グノシー)で機械学習アルゴリズムの実装やデータ分析に従事。2018年8月のLayerXの創業から参画し、ブロックチェーン(分散型台帳)の研究などに取り組んできた。(撮影:北山 宏一) 「睡眠などの生命維持活動を除き、全ての時間を研究に注いでいる」と中村氏は話す。平日はもちろん、休日も技術の動向調査や考察に充てる。「打ち合わせなどがなく、まとまった時間を確保できる」(中村氏)。 研究活動では考察が一番重要という。2022年のゴールデンウイークは毎日12時間を考察に充てた。研究課題の問いを

                        「睡眠以外の時間は研究」、イーサリアム考案者も認めたプライバシー保護技術の旗手
                      • 「Facebookを責任追及します」と前澤友作氏が激怒……”権利侵害広告”が蔓延るワケ

                        「Facebookを責任追及します」と前澤友作氏が激怒……”権利侵害広告”が蔓延るワケ:本田雅一の時事想々(1/3 ページ) 怪しい金融商品や情報商材、著名ブランドをかたる偽物商品──。そんなデジタル広告を、多くの人が当たり前のように見ているのではないだろうか。あまりに日常的になりすぎて、見ていないことにしてSNSを使い続けている人もいるだろう。 ここ数カ月は著名人、特にネットで話題になりやすい人物の写真を用いた広告が頻繁に表示されていたが、詐欺商品の販売サイトなどに慣れているせいか「また新手の詐欺広告が増えた」くらいに捉えていた人も多いかもしれない。 その手段はあからさまで、テニスが好きでよく話題にしている人のところには、大坂なおみさんが呼び掛けるタイトルと写真で誘引している。投資や資産運用に興味がある人ならば、村上世彰さんの写真とともに投資関連情報と思しきサイトへの広告が。堀江貴文さん

                          「Facebookを責任追及します」と前澤友作氏が激怒……”権利侵害広告”が蔓延るワケ
                        • Suan | スタートアップメディア

                          先日取り上げたダイニーオフィス壁、攻撃力が強すぎると各所で話題となっておりました。 ダイニーオフィス壁の喝メッセージを書き起こしてみた。「あなたは、伝書鳩ですか?」など強いパンチラインが並ぶ。 先ほど、ダイニー山田CEOから、「...

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                          • 京大など、正負の電荷の粒子間で斥力が働く状況を作り出すことに成功

                            京都大学(京大)と理化学研究所(理研)は2月28日、「シュウィンガー模型」と呼ばれる1次元量子系において、電荷が反対の粒子間に通常とは逆の斥力が働く状況を、数値シミュレーションにより実現することに成功したと発表した。 同成果は、京大 基礎物理学研究所の本多正純助教、同・谷崎佑弥助教、理研の伊藤悦子協力研究員、米・ブルックヘブン国立研究所の菊池勇太研究員(現・Cambridge Quantum Computing Japan研究員)らの国際共同研究チームによるもの。詳細は、日本物理学会が刊行する理論物理と実験物理を扱う欧文オープンアクセスジャーナル「Progress of Theoretical and Experimental Physics」に掲載された。 自然界の4つの力の1つである電磁気力は、電気的なものと磁気的なものに分けられ、電気的な力は電荷を持った粒子の間で作用する。電荷は通常

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                            • SNS上の表示、なぜ「おすすめ」されている? 説明義務づけ検討へ:朝日新聞

                              偽・誤情報対策のあり方を検討してきた総務省の有識者会議は23日、SNSで「おすすめ表示」される理由の説明などを、事業者に義務づけるべきだとするとりまとめ案を公表した。選挙時のSNS規制で論点になって…

                                SNS上の表示、なぜ「おすすめ」されている? 説明義務づけ検討へ:朝日新聞
                              • マルチエージェント経路計画の紹介

                                グラフ上の複数エージェントに対し, 互いに衝突のない経路を計算する問題は マルチエージェント経路計画 (Multi-Agent Path Finding; MAPF) と呼ばれる. MAPF はロボット群による倉庫内での荷物搬送など, 多数の魅力的な応用があり, 2010年代前半から人工知能・ロボティクス分野で盛んに研究が行われている.1 本記事は日本語のチュートリアルを提供する. お断り: 正確な話をすることが目的ではないので, 多少の不備には目を瞑ってほしい. 問題定義# まずは, どのような問題が対象か, はっきりさせておこう. 文献によってバリエーションがあるのだが, 基本的なフォームは次の通り. MAPF 問題はグラフ $G=(V, E)$, エージェントのチーム $A= \lbrace 1, 2, \ldots, n\rbrace $, 各エージェント $i \in A$ に対

                                • 手動SHA-256、紙とペンでBitcoinのマイニング作業をやるとこうなる……という動画

                                  仮想通貨Bitcoinを手に入れるためには、Bitcoinネットワークにコンピューターを接続し、マイニングという膨大な計算を行わなければなりません。もしこの計算を手作業でやると、いったいどのような感じなのでしょうか? 「マイニング」はある数値をSHA-256というアルゴリズムで変換した際に「複数のゼロから始まる特殊な数値(ハッシュ値)」になるかどうかを調べる作業です。このハッシュ値を総当りで計算し「当たり」を引いた人はBitcoinを得ることができます。 SHA-256というアルゴリズムの中身自体は公開されているのだから、ハッシュ値から元の数値を逆算できるのでは……と思うのですが、実はその方法は未だ見つかっていません。このため、今の所総当りで変換していくしかハッシュ値を見つける方法はありません。そして計算自体は非常に単純なものなので、こうして手作業で行うことも可能です。 動画はこちらから。

                                    手動SHA-256、紙とペンでBitcoinのマイニング作業をやるとこうなる……という動画
                                  • Introduction to Design and Implementation of Metaheuristics

                                    実務に現れる組合せ最適化問題には,汎用の数理最適化ソルバーで対応できない問題が少なくありません.このような問題に対しては,貪欲法や局所探索法を基本戦略にさまざまなアイデアを組み合わせたメタヒューリスティクスの開発がひとつの有効な手段となります.しかし,メタヒューリスティクスの設計や実装を詳細に解説してい…

                                      Introduction to Design and Implementation of Metaheuristics
                                    • 推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった | AIDB

                                      推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった 2023/8/30 LLM 有料記事 論文 AIDB Research 推論能力をさらに強化するための新しい戦略『AoT(Algorithm of Thoughts)』が登場しました。この手法によって、大規模言語モデル(LLM)が「直感」に似た能力を示すようになったとの実験結果が報告されています。この発表は、マイクロソフトの研究者をはじめとする専門家によって行われました。 この研究は、推論タスクにおけるLLMの新たな可能性を広げるものであり、計算負荷の高さや効率の低さといった従来の課題を解決する方向性を示しています。 参照論文情報 タイトル:Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models 著者:B

                                        推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった | AIDB
                                      • Re:ゼロから始める長期署名 - Qiita

                                        なおクライアント署名は標準化された言葉では無く私が考えた名称です。署名鍵はHSMに入れて使うことが推奨されますが、簡易に行う場合には、クライアント側ではWindows証明書ストアに入れて使うこともあるでしょうし、サーバ側ではPKCS#12形式で保管されている場合もあります。それぞれどのようなリスクがありどの程度の信用が必要か等を検討して長期署名システムを設計してください。 このAdES-BES形式はそのまま既存の電子署名フォーマットを置き換えることが可能です。例えばXML署名とXAdES-BES署名は同じ用途に用いることが可能です。ただしXML署名と違い、XAdES-BES署名では署名証明書も保護(XML署名でもオプションで対応は可能)していますし、必要に応じて後から署名タイムスタンプを追加することも可能です。現在のXML署名の利用フォーマットを見ると署名証明書を含まずかつ守っていないこと

                                          Re:ゼロから始める長期署名 - Qiita
                                        • グラフを用いた近似最近傍探索の理論と応用

                                          NLP若手の会 (YANS) 第18回シンポジウム (2023) チュートリアル https://yans.anlp.jp/entry/yans2023 松井 勇佑(東京大学)https://yusukematsui.me/ 近似最近傍探索とは、「似ているベクトルを探す」というシンプルかつ基…

                                            グラフを用いた近似最近傍探索の理論と応用
                                          • 数理最適化の練習問題をLLMを使って自動生成する

                                            この記事は、数理最適化 Advent Calendar 2023 23日目の記事です。LLMと数理最適化を組み合わせた何かをつくろうということで、数理最適化の練習問題を生成する GPTs、Optima Practiceを作りました。 数理最適化のコミュニティCasual Optimizationを運営していく中で、「数理最適化が世の中に広まらない要因の一つに実践的な練習問題の不足があるのではないか?」という意見を知りました。数理最適化を実ビジネスで利用していく上で必須のスキルとして定式化がありますが、たしかに定式化の力をつけるのにちょうど良い、程よく実践的で複雑な練習問題は案外少ないです。しかし、練習問題を作成するのは結構大変です。そこで、LLMを使って自動化できないか、というのが本取り組みの趣旨になります。 作ったもの Optima Practice は、数理最適化の練習問題を生成する

                                              数理最適化の練習問題をLLMを使って自動生成する
                                            • https://twitter.com/jagarikin/status/1563752962836807680

                                                https://twitter.com/jagarikin/status/1563752962836807680
                                              • テレビゲームのRTAにおける最適チャート追求の部分的な理論化:「進め!キノピオ隊長」の場合 - Qiita

                                                An English version (by Google Translate) is here. お知らせ(本記事の執筆者によるRTAガイドの作成) 「進め!キノピオ隊長」Any% - Switch (Solo)のRTAガイドを作成しました。このゲームのRTA挑戦に興味がある方は、よかったらご覧ください。 本記事で得られた結果を手っ取り早く知りたい方は 計算結果をご覧ください。 改訂履歴 2023-01-03: RTA in Japan Winter 2022出場結果を追記 2022-12-26: 第1最適と第2最適(の1つ)の異なる部分について動画へのリンクを追記 2022-12-25: プログラミングコードの いけてない部分 修正した部分について追記 2022-12-22: RTA in Japan Winter 2022出場予定を追記 参考を追記 2022-12-21: 特定のステ

                                                  テレビゲームのRTAにおける最適チャート追求の部分的な理論化:「進め!キノピオ隊長」の場合 - Qiita
                                                • 金子勇さんのED法の解説と弱点、行列積を使用した効率的な実装 - Qiita

                                                  はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、 行列計算を使用した実装と簡単なテスト結果、 実装上の工夫 までまとめてみたいと思います。 誤差拡散(Error Diffusion)法 もともとは画像の2値化において失われる情報を周囲のピクセルで補うことで、遠目に元の画像の濃淡が残っているように見せる技術(ハーフトーン処理の一種)です。 Error diffusion -Wikipedia(英語版) 左の画像をちょうど半分の明るさをしきい値として2値化すると中央の画像のようになりますが、誤差拡散法を適用すると2値化後も右の画像のようにある程度濃淡を保存・表現できます。 誤差拡散法(画像処理)のサンプルコード コメントアウト箇所はFloyd, St

                                                    金子勇さんのED法の解説と弱点、行列積を使用した効率的な実装 - Qiita
                                                  • はてブの人気コメントの算出方法が変わるらしいけど、はてなさんそれはや..

                                                    はてブの人気コメントの算出方法が変わるらしいけど、はてなさんそれはやめたほうがいいよ。 単純にブクマ数ランキングだからユーザーのリテラシーが低い、で済んでたところが算出方法が変わってブラックボックスになると、人気コメントに対してはてなも一旦の責任を持つことになるんじゃないか?そんなことはやめたほうがいい・

                                                      はてブの人気コメントの算出方法が変わるらしいけど、はてなさんそれはや..
                                                    • GitHub - codemix/deprank: Use PageRank to find the most important files in your codebase.

                                                      Deprank uses the PageRank algorithm to find the most important files in your JavaScript or TypeScript codebase. It uses dependency-cruiser to build a dependency graph of your source files, then ranks those dependencies based on their importance. We define importance as those files which are directly or indirectly depended upon the most by other files in the codebase. Deprank is particularly useful

                                                        GitHub - codemix/deprank: Use PageRank to find the most important files in your codebase.
                                                      • Vectorized and performance-portable Quicksort

                                                        The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and outreach programs for early career developers. Today we're sharing open source code that can sort arrays of numbers about ten times as fast as the C++ std::sort, and outperforms state of the art architecture-specific algorithms, while being portable across all modern CPU architectures. Below we discuss how we achieved

                                                          Vectorized and performance-portable Quicksort
                                                        • 中国当局、アルゴリズムの公的規制に乗り出す-大手ネット企業が標的

                                                          中国当局は、大手インターネット企業によるアルゴリズムの乱用と見なす事業活動の公的規制に乗り出した。テンセント・ホールディングス(騰訊)や北京字節跳動科技(バイトダンス)によるソーシャルメディア・プラットフォームの運営手法が標的となる。 国家インターネット情報弁公室は8日の声明で、企業への立ち入り検査を実施し、検証のため各種サービス内容の提示を企業側に求めると発表した。大掛かりなウェブサイトやプラットフォームに加え、影響力の大きいサービスが対象だが、具体名は明らかにしていない。 テンセントは通信アプリ「微信(ウィーチャット)」などを展開し、バイトダンスは動画投稿アプリ「TikTok(ティックトック)」を運営している。 原題:China Targets Big Tech’s Algorithms as Crackdown Persists (1) (抜粋)

                                                            中国当局、アルゴリズムの公的規制に乗り出す-大手ネット企業が標的
                                                          • K-Meansクラスタリング scikit-learnを使わずゼロから実装する(Python)||es

                                                            K-Meansは個人的にも好きなアルゴリズムで、教師あり学習を必要とせず、混沌とした中からパターンを見つけ出してくれる可能性があります。 実際、実践で使うとそのような都合の良いデータはほとんどなく、むしろ 仮説を否定する場合に使う方が現実的かもしれません。 自分の場合、顧客のセグメント分けに使うことが多いです。 ステップ 1. ランダムに k 個のデータポイントを初期のセントロイドとして選ぶ。 ステップ 2. トレーニングセット内のデータポイントと k 個のセントロイドの距離(ユークリッド距離)を求める。 ステップ 3. 求めた距離に基づいて、データポイントを一番近いセントロイドに割り当てる。 ステップ 4. 各クラスタグループ内のポイントの平均を取ることでセントロイドの位置を更新する。 ステップ 5. ステップ 2 から 4 をセントロイドが変化しなくなるまで繰り返します。 以下、シンプ

                                                              K-Meansクラスタリング scikit-learnを使わずゼロから実装する(Python)||es
                                                            • 大学レベルの数学を数秒で解く機械学習モデル「OpenAI Codex」、性能改善の裏側に迫る

                                                              マサチューセッツ工科大学(MIT)は2022年8月3日(米国時間)、大学レベルの数学の問題を数秒で解くだけでなく、解法を解説し、同じような問題を作り出すことが可能な手法を開発したと発表した。機械学習モデルにはOpenAIの「OpenAI Codex」を用いた。 開発したのはMITの電気工学/コンピュータサイエンス学部(EECS)のイド・ドロリ講師を中心とする学際的研究チームだ。 生成した問題を大学生に見せたところ、学生はアルゴリズムが生成した問題なのか、人間が生成した問題なのかを見分けることができなかったという。 今回の研究成果を応用すれば、数学の講座に使うコンテンツを効率的に生成でき、数千人の受講生がいる大規模な講座や大規模なオープンオンライン講座(MOOC)で有効だと考えられるという。さらに、学部の数学の問題を解く際の手順を学生に示す自動チューターとしても利用できるだろう。 ドロリ氏は

                                                                大学レベルの数学を数秒で解く機械学習モデル「OpenAI Codex」、性能改善の裏側に迫る
                                                              • YouTubeの視聴履歴を削除してプライバシー保護&おすすめを最適化する方法 | ライフハッカー・ジャパン

                                                                「iPhoneと同じになるな!」Androidユーザー悲鳴。アプリの自由インストール、2027年に事実上終了へ

                                                                  YouTubeの視聴履歴を削除してプライバシー保護&おすすめを最適化する方法 | ライフハッカー・ジャパン
                                                                • ディープマインドがAIで高速アルゴリズムを発見、C++に採用

                                                                  ディープマインドはAI「アルファデブ」を使って、人間が考案したアルゴリズムよりも高速にソートを実行するアルゴリズムを発見した。アルゴリズムはすでにC++に取り入れられ、使用されているという。 by Will Douglas Heaven2023.06.13 19 12 ディープマインド(DeepMind)は、基礎コンピューター科学における発見を続けている。昨年、同社はゲームをプレイする人工知能(AI)「アルファゼロ(AlphaZero)」を使って、さまざまなコードの核となる重要な数式の計算を高速化する新たな手法を発見し、50年前の記録を更新した。 そして今、同社(2023年4月に姉妹会社のAI研究所と統合し、グーグル・ディープマインドと改名)は同じ偉業を再度達成した。それも二度もだ。英国を拠点とする同社はアルファゼロの新バージョンである「アルファデブ(AlphaDev)」を使用し、それまで

                                                                    ディープマインドがAIで高速アルゴリズムを発見、C++に採用
                                                                  • 対局ゲーム標準通信プロトコルの提案 | やねうら王 公式サイト

                                                                    将棋AIは現在のほとんどの将棋ソフトはUSIプロトコルというプロトコルを採用している。これはチェスAIのプロトコルであるUCIプロトコルをそのまま将棋に転用したものであり、長年の運用により特に大きな問題がないことが実証されている。 ところがマイナーなゲームや、まだ誰もAIを作っていないような新規のゲームだと、このようなプロトコルが存在しなくてAI同士の対局をさせられないことが多々ある。 その都度、プロトコルを策定したり、対局サーバーを作ったり、レーティング計算部を作ったりするのは無駄な作業である。また、何らかのAIコンテストにおいては、そのような対局サーバーやレーティング計算部を作っている時間が惜しい場合も多々ある。 そこでお手軽に既存の(USIプロトコル用の)対局サーバーが、対局スクリプトが転用できるような標準通信プロトコルが望まれている。 本記事では、そのような通信プロトコルを提案し、

                                                                    • A_アルゴリズム高速化を目指して

                                                                      Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]

                                                                        A_アルゴリズム高速化を目指して
                                                                      • GitHub - hora-search/hora: 🚀 efficient approximate nearest neighbor search algorithm collections library written in Rust 🦀 .

                                                                        You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                          GitHub - hora-search/hora: 🚀 efficient approximate nearest neighbor search algorithm collections library written in Rust 🦀 .
                                                                        • モバイル×ナビは約20年でどんな進化を遂げたのか ナビタイムとともに振り返る

                                                                          ナビタイムのナビサービスを利用できたauケータイ。左から「C3003P」(2002年3月発売)、「A5304T」(2003年2月発売)、「A5501T」(2003年10月発売)。A5501Tは歩行者向け「EZナビウォーク」に対応した 【訂正:2022年8月25日16時50分 初出時、写真中央の機種を「A5301T」(2002年9月発売)と説明していましたが、正しくは「A5304T」(2003年2月発売)です。おわびして訂正いたします。】 転機になったのは世界初のGPS搭載ケータイ ケータイ×ナビの歩みを振り返る上で、「転機になった端末がある」と話すのは「EZナビウォーク」のシステムの開発と運営を担っていた、ナビタイムジャパン代表取締役社長の大西啓介氏だ。2001年12月にKDDIから発売された、世界初のGPS搭載ケータイ「C5001T」。この発売に合わせてEZweb公式コンテンツとなったの

                                                                            モバイル×ナビは約20年でどんな進化を遂げたのか ナビタイムとともに振り返る
                                                                          • Skyline アルゴリズムで実現するグリッドを超えた柔軟なレイアウト - Katashin .info

                                                                            2025年6月23日Bin Packing,データ構造・アルゴリズムCSS Grid や Flexbox により、CSS だけで表現できるレイアウトの幅が広がりました。しかし、グリッドの枠を超える柔軟な UI は CSS のみでは実装が困難です。例えば、短いメモと画像を二次元に並べる以下の UI は CSS Grid や Flexbox だけでは表現できません。 CSS Grid も Flexbox も行や列を定義し、その中に要素を配置するため、行や列にとらわれない UI の実装は困難です。よく使用される Masonry レイアウトは Grid より自由度が高いものの、列か行の片方を厳密に並べるため柔軟性に欠けます。 本記事では Skyline アルゴリズムがこのような柔軟な配置を実現できることを示します。基本的なアルゴリズムを紹介した後、より多くの空きスペースを削減し、より美しいレイアウ

                                                                              Skyline アルゴリズムで実現するグリッドを超えた柔軟なレイアウト - Katashin .info
                                                                            • 第33回世界コンピュータ将棋選手権準優勝記 | やねうら王 公式サイト

                                                                              WCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)ではやねうら王が準優勝となった。 やねうら王チームは本大会では探索エンジンとしてDeep Learning(以下DLと略す)を用いるふかうら王を用いた。優勝したdlshogiチームももちろんDL型であり、本大会は1,2位がDL系のソフトであったということを最初に書いておくべきだろう。WCSCでも上位入賞ソフトをDL系のソフトが占めるようになってきたというのは、(将棋AIにとって)時代の転換期に突入していると言える。 今回優勝したdlshogiチームはA100×8の9台構成。すなわち、A100が72基あるということだ。AWSで借りれば、1時間4万円ぐらいかかる。それに対して、やねうら王チームは、vast.aiという個人間でGPUを貸し借りするサイトで借りて、1時間たったの$4.8。決勝日に限って言うと、私が深夜0時に目が覚めてしまったので、そ

                                                                              • 【連載】Rustで有名アルゴリズムに挑戦

                                                                                Rust(ラスト)とはC/C++言語のように実行速度や実行効率に優れていながら安全なプログラムが作れることで人気のプログラミング言語です。最近では、Linuxカーネルの開発言語に加わるとのことで話題になっています。そんなRustで有名アルゴリズムを解くことで、Rustについて理解を深めましょう。

                                                                                  【連載】Rustで有名アルゴリズムに挑戦
                                                                                • GitHub - karpathy/minbpe: Minimal, clean code for the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization.

                                                                                  Minimal, clean code for the (byte-level) Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization. The BPE algorithm is "byte-level" because it runs on UTF-8 encoded strings. This algorithm was popularized for LLMs by the GPT-2 paper and the associated GPT-2 code release from OpenAI. Sennrich et al. 2015 is cited as the original reference for the use of BPE in NLP applications. Today,

                                                                                    GitHub - karpathy/minbpe: Minimal, clean code for the Byte Pair Encoding (BPE) algorithm commonly used in LLM tokenization.

                                                                                  新着記事