1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介しています。 @omiita_atiimoもご覧ください！ 話題爆発中のAI「ChatGPT」の仕組みにせまる！ 注意：ChatGPTはまだ論文が出ていないため、細かい箇所は不明です。本記事では公式から出た記事およびInstructGPTの論文をもとにChatGPTの仕組みを探っていきます 本記事の流れ: 忙しい方へ ChatGPTとは GPT-3 InstructGPT ChatGPT まとめと所感 参考 0. 忙しい方へ ChatGPTは、InstructGPTをベースとしたモデルだよ InstructGPTは、「人間の好みに合った文を出力するように微調整したGPT-3」だよ InstructGPTの学習では、以下の3つが重要だよ GPT-3の教師ありファインチューニング Reward Modelの学習 RLHF（＝Re
ダニエル・コーエン 「セックスと恋愛感情が分けられた世界で人間性を認識するのは無理です」 | 未邦訳の新著『ホモ・デジタリス』に込められたメッセージ
夢想に終わった「集団的知性」の到来 ──『ホモ・デジタリス』ではデジタル社会について「個人がバラバラになってしまい、架空のコミュニティを形成してそれに対処しようとしている社会」と評しています。厳しい見方だと感じました。なぜデジタル社会に失望しているのですか。 2000年代の始まりを思い出してください。あのときはウィキペディアの成功もあって、「これからは集団的知性の時代で、誰もが知識を得られる新しい時代がやってくる」と喧伝されていました。ところが、20年後のいま、どんな時代になったかといえば、フェイクニュースの時代、ポスト真実の時代です。米国の大統領がツイッター上で好き勝手なことを書いて、全世界に発信するようになりました。 タバコ産業がタバコの発がん性を完璧にわかっていながらもそれを売っていたのと同じで、SNS企業も、ヘイトむき出しのコンテンツや挑発的なコンテンツがいちばん売れることをわかっ
プログラミングをする上で、コメントをきちんと残したり、わかりやすい変数名をつけたりして「読みやすいコード」を目指す作業は重要です。しかし、「読みやすいコード」と「優れたコード」の間には、時として構造上の大きな違いがあるのも事実。そんな「優れたコード」に対するLinuxの開発者リーナス・トーバルズ氏の考え方について、エンジニアのmkirchner氏が説明しています。 mkirchner/linked-list-good-taste: Linus Torvalds' linked list argument for good taste, explained https://github.com/mkirchner/linked-list-good-taste Linus Torvalds: The mind behind Linux | TED Talk https://www.ted.co
はじめに つい先日、GitHubのRSA SSHホスト鍵が突如差し替えられるという一件がありました。 We updated our RSA SSH host key 詳細に関しては識者による解説に委ねますが、ちょうどタイムリーな話題だったので、SSHをより安全に利用するという観点でおすすめ設定についていくつか紹介します。 なお、クリアコードではSSH以外にもおすすめzsh設定やおすすめEmacs設定という記事も公開しているので参考にしてみてください。 2023年5月11日更新：StrictHostKeyCheckingをyesにする場合の安全なknown_hostsの更新方法について追記しました。 おすすめ設定について クリアコードでは、.ssh/configのおすすめ設定を https://gitlab.com/clear-code/ssh.d にて公開しています。 これは、社内で.ss
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
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
クックパッドの新規事業、クックパッドマートは事業拡大に伴い、全力採用中です！ by cookpad mart
あるエンジニアの面接で、ソートについて聞かれたら
あるエンジニアさんが面接でソートについてきかれました。 ここまで覚えておく必要あるの？と思いましたが、知っている人はいるものですね。 でも、必要なら調べるぐらいの情報のような気もする。Webエンジニアなら必要な知識なのかなあ。
AIブームである。私のような場末のエンジニアにまで、AI案件の話が飛んでくる始末だ。 AI案件とは、だいたいにおいて、「ChatGPTのようなAIに我が社の長年の課題（属人化している業務や、時間のかかる業務）を代替させ、業務効率化を図る」という趣旨になっている。 ところで、案件の決裁権を握っているおじさんたちにとって、AIとはChatGPTのことだ。つまりは日本語を理解し、なんだか賢そうな返答を返し、全てを解決してくれそうなふいんきのあるチャットボットのことである。 さて、どうやってAI（LLM)に建築物の構造計算の検証や、ブランド品の値付け査定や、Webデザインをさせたらいいだろうか？ 哀れなプロンプトエンジニアたちが、あの手この手でプロンプトを調整することで、LLMはそれらしい返答を返してくれる。それらしい数字、それらしい値段、どこかで見たことのあるHTML。だが、実際それを業務に反映
人気エントリーのアルゴリズムを一部変更しました（ほか予告1件） - はてなブックマーク開発ブログ
いつもはてなブックマークをご利用いただき誠にありがとうございます。はてなブックマーク開発チーム、ディレクターのid:yone-yamaです。 以下の記事で予告した通り、2023年2月7日（火）に、はてなブックマークの人気エントリーのアルゴリズムに一部変更を加えましたのでお知らせいたします。 bookmark.hatenastaff.com アルゴリズム変更の概要 変更を行った背景 （予告）人気コメントアルゴリズムの変更について アルゴリズム変更の概要 人気エントリーを選出するアルゴリズムに、新たに「人気エントリー全体の多様性」という観点を加味する変更を行いました。 これまでの人気エントリーでは、ユーザーのみなさまが行ったブックマーク行動を中心としたアルゴリズムを用いて記事を表示していました。今回のリリースではこれまでのアルゴリズムを補助するかたちで、いくつかの変数を新たに組み込んでいます。
論理憲法
2つの選択ボックスから調べたい単語を選び、 「質問する」ボタンを押してください |-? ( , X, N).
Facebookが開発した圧縮アルゴリズムZstandardについて調べた(非常に高速)(今日から使えます) - Lambdaカクテル
Common Lispの処理系であるSBCLをインストールしようとしたら、追加でlibzstd-develというのを新たに要求されるようになっていた。見るからに圧縮系のライブラリだけれど聞き慣れないのでちょっと調べてみた。 ちょろっと調べたところ、以下のことが分かった: Zstandard(ゼットスタンダード？)というのが正式な名前。 Facebookが開発した。 Deflateよりも速いことを主眼においている。 BSDライセンス。 Linuxカーネルまわりで使えるようになっているほか、一部のディストロではパッケージの圧縮フォーマットとして使われているようだ。 Webというよりはどちらかといえばバックエンド的な箇所で使われている印象がある。 facebook.github.io zstd コマンド使ってみた 他の名だたる圧縮アルゴリズム同様、Linuxで直接ファイルに対してこれを実行して圧
生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 | レバテックラボ（レバテックLAB）
生成AIは「意識」を持てる？「意識の秘密」に挑戦する科学者がヒトの脳と“機械の脳”を合体させたい理由 2025年2月7日 東京大学大学院工学系研究科准教授 渡邉 正峰 1970年、千葉県生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。専門は神経科学。著書に”From Biological to Artificial Consciousness” (Springer)、『脳の意識 機械の意識』（中央公論新社,2017）、『理工学系からの脳科学入門』（共著、東京大学出版会, 2008）など。近著は『意識の脳科学 「デジタル不老不死」の扉を開く』（講談社,2024）、『意識はどこからやってくるのか』（共著、早川書房, 2025）。 自らの「意識」の存在を疑ったことがある、という人はそう多くないでしょう。また、自らの意識の存在に疑問を差し挟む余地がないように、仕事や生活を共にする「他者」にも意識が
この文章みてください。 オレはもう20年以上システム業界にいるけどな、その長い経験から言うと、オブジェクト指向なんてものは、理論としては面白いけど、およそ実用的とは言い難いものだな。まぁ、例えばGUIのコンポーネントとかはオブジェクト指向に基づいて作られているようだから、そういうツールとかを作る人には必要なものなのかもしれない。しかし君たちがいずれ作ることになる業務アルゴリズムにはまったく無縁のものだと思ってもらって間違いない。どうもこの業界、オブジェクト指向でなければダメ、というような風潮がまかりとおっているけどな、オブジェクト指向なんか本当に使っている人はほとんどいないよ。オレも少し勉強してみたけど、カプセル化とかポリ何とかとか、どうにも利点が理解できなかったね。実際、実業務で使ったことなどないしな…… 「またお前、オブジェクト指向の話をしてるのか」と思ったかもしれませんが、2010年
PHPerKaigi 2024の登壇資料です。 https://phperkaigi.jp/2024/ - https://speakerdeck.com/moznion/pattern-and-strategy-of-web-application-caching - https://sou…
巡回セールスマン問題とは、「複数の都市を移動するセールスマンが全都市をちょうど一度ずつ巡り、総移動コストが最小の経路を求める」という数学の難問です。長年にわたり「クリストフィードのアルゴリズム」が巡回セールスマン問題の近似度が最も高いアルゴリズムとされてきましたが、新たに「クリストフィードのアルゴリズムを上回る近似度のアルゴリズムがあると証明された」という論文を、コンピューターサイエンスの研究者が発表しています。 [2007.01409] A (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSP https://arxiv.org/abs/2007.01409 Computer Scientists Break Traveling Salesperson Record | Quanta Magazine https://www
神絵を描くAI「 #Midjourney 」はどうやって生まれたか…その可能性と限界、そして課題 | Business Insider Japan
筆者が絵描きAI「Midjourney」に描かせた風景。「Sustainable Development Goals」をテーマに指定した。作成：清水亮 ここのところ、Twitterなどで“神絵を描くAI”こと「Midjourney」が、話題になっている。一瞬で神のように上手な絵が描けると話題になり、またたく間にネットのミームになった。 「絵を描くAI」というと、イーロン・マスクらが出資したことでも知られるAI研究企業、米OpenAIの画像生成AI「DALL-E2」が有名だが、グーグルは今年に入ってからDALL-E2の性能を上回る「Imagen」を発表し、さらに大規模な作画AI「Parti」も矢継ぎ早に発表している。 Midjourneyはこれら画像生成AI開発ブームの一端として生まれたとも言える。 作画AIを評価する「本物らしさ」指標「Midjourney」の公式サイト。コマンドプロンプト
海外で就職した話｜takusemba
先日、3年半ほど働いたサイバーエージェントを退社しました。来月からはオーストラリアに移住して、現地の企業でソフトウェアエンジニアとして働きます。 あまり技術以外の記事を書くのは得意ではないですが、自分にとって大きな節目なのと、海外での就職を考えてる人に少しでもでも参考になればと思い、自分の就職談を紹介できたらと思います。 入社までの道のり2017年に新卒としてサイバーエージェントに入社し、ABEMAでAndroidエンジニア(もしくは、Streamingエンジニア)としてアプリ開発に携わってました。 元々、海外で働きたい、海外に住みたいという願望があり、入社当時から海外での就職を模索していました。最初の1~2年は、特に海外で働くためのノウハウや知識もなかったので、とりあえずアメリカの知っている企業に片っ端から応募していました。何社からかは返事があり面接まで進むものもあったのですが、VISA
株式会社ブレインパッドの2025年新卒研修資料です。数理最適化について扱っています ※ 本資料の公開は、ブレインパッドをもっとオープンにする取り組みOpenBPの活動です。 [OpenBrainPad Project] https://brainpad.github.io/OpenBrainPad/
0. 目次 1. クッキークリッカーとは? 2. クッキークリッカー100万枚RTA 3. 解答? 4. 解答 5. 余談 6. おわりに 1. クッキークリッカーとは? 皆さんはクッキークリッカーというゲームをご存じでしょうか？ 2013年に公開され同年に日本でも爆発的に流行を見せたゲームです。知らないよという方もご安心ください、最初の方だけですがざっくり説明します。 上の画像がプレイ画面です。左にあるクッキーをクリックします。 クッキーが1枚焼けました。やったね。 クッキーが15枚貯まりました、右側にあるカーソルをクリックしてみます。 指はどこだ！？ クッキーの周りにある指が10秒に1回クッキーをクリックしてくれます。助かるー。 100枚貯まりました。アップグレード「強化された人差し指」を買ってみます。 クッキーの上に、クリックした回数分「+2」と書かれています 1回のクリックでクッキ
画像生成AIを実際に触ってみた結果、結構大きい副作用があり『手にした魔剣に自由意志をすべて奪われる感覚』を擬似的に体験してしまった
鐘の音（除夜の鐘）脳年齢８０歳 @kanenooto7248 画像生成AIについて、思うこと。 実際に触ってみた結果、 ①個性が食われる ②自分よりも上手い ③創作意欲のすべてが消滅する という結構大きい副作用があって、回復しきれてない。 例えて言うのなら、「手にした魔剣に自由意志をすべて奪われる感覚」とはこういうものかと、擬似的に体験できた。 2023-01-17 22:22:15 鐘の音（除夜の鐘）脳年齢８０歳 @kanenooto7248 一番でかい副作用が、 ③創作意欲のすべてが消滅する だった。 ここまでヤバい勢いで減るのかと思って、個人の問題かもしれないが、一気に減衰した。正直、「勉強のために触ってみるかな？」と思って触ってみたのが間違いだった。ミスった。 2023-01-17 22:26:03 鐘の音（除夜の鐘）脳年齢８０歳 @kanenooto7248 自分よりもあんまり上
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
クラウドストレージ、特にオブジェクトストレージについて質問があります。 AWSを例に出すとS3への書き込み速度と読み込み速度はローカルのHDDとSSDの中間くらい出ている認識です。そのような性能を持っているのに25ドル/TBのような安価で提供できているのはどのような実装がされているのでしょうか？ 軽く検索するとS3のレイテンシは1桁ミリ秒、帯域はクライアント側のネットワークがボトルネックになるまで(つまり100Gbpsレベル)出るようですね。しかも99.999999999%(11ナイン)の耐久性という数字は生半可な努力で出せる数字ではありません。 なぜそんな高速なストレージがこんなに安いのかというのは一言では「経済の力」となりますがもう少し噛み砕くといくつかの要素があります。 S3はまき餌かも知れないクラウドビジネス各社ではオンプレミスやコロケーションで顧客自身が契約している物理ハードウェ
オンライン DDL を期待して ALTER 文を実行したら障害になりかけた話 - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの坂井 (@manabusakai) です。 カミナシではマルチプロダクト化に向けて、認証・認可の切り出しを進めています。その対応を進める中で、既存テーブルへのカラム追加が必要になりました。 先日、そのリリースのために本番データベースにマイグレーションの ALTER 文を実行したところ、クエリが詰まって危うく障害になるところでした（幸いすぐにキャンセルして事なきを得ました）。 原因を調べたところ、オンライン DDL は複数の条件が関係することがわかりました。オンライン DDL に対する知識不足と事前検証の甘さゆえのミスでしたが、結果的には良い学びが得られました。 カミナシのバリューのひとつである「全開オープン」の気持ちで、事の顛末やそこから得た学びを公開します。 なお、今回の話は MySQL 5.7 互換の Amazon Aurora MySQL 2 で確
Geminiに書いてもらったPDCAモーターサイクル いちプログラマである僕の視点では、現在の世界はAIに熱狂している。 特にLLMを使ってコードを書かせるばかりか、その先のデバッグまでLLMに任せる時代はもう少し先だと思っていたら早くも登場して世間を沸かせている。 ソードアートオンラインのように「システムコール」と前置すればただの単語予測器にできる範疇以外の事にも手を伸ばせる事はわかっていたが、LLMがこんなに早くその「システムコール」を操ってものを動かせるという直感を持ち合わせていなかったのを恥じるばかりである。少しシリアスにLLMの出力をチューニングしようとした人ならわかると思うが、LLMが真にすごいのは知識を貯めておける事というよりパターンに従うのがとんでもなく上手いと言う事である。 プロンプトチューニングで「あなたは○○の専門家です」などと入れるロールプレイングは出力の品質を大き
こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。 0 はじめにお父さんと子供たちで「Peanut Butter and Jelly (PB&J) Sandwich」を作る様子を録画した動画。 これは、子供たちにプログラミングを教える上でも大変効果的な方法✨。面白いし、結果を見てどんな改善が必要なのか考えるのでアルゴリズムの基礎が学べる。pic.twitter.com/JoCJcINg9u — Sangmin @ChoimiraiSchool (@gijigae) July 6, 2021 息子と娘さんが書いた指示書に従ってサンドイッチを作るお父さん。自分たちが思った通りではなく、書いた通りに動いているお父さんに気付き、指示書を改善しつつもまだまだ足りない箇所が多い。 ▲Peanut Butter and Jelly (PB&J) Sandwich 動画のスクリプトを文字起こし
データ圧縮フォーマットのひとつであるZIP(ZIP圧縮)や、電子文書フォーマットのPDF、音声ファイルフォーマットのMP3の基礎となったデータ圧縮アルゴリズムのLZ77やLZ78などを開発したイスラエルのコンピューターサイエンティストであるジェイコブ・ジヴ氏が亡くなりました。91歳でした。 Israeli computer pioneer passes away just weeks after famed research partner https://www.ynetnews.com/business/article/bj2k2g0x3 Ziv and Lempel co-invented the famous Lempel-Ziv algorithm that is the basis of ZIP files. Prof. Abraham Lempel died 7 weeks
ID生成方法についてあれこれ
ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に
「解けない方程式」
よくアニソンとかの歌詞で「解けない方程式」みたいなフレーズが出てくるが、代数方程式だって5次方程式（たった5次！）以上になったら一般には解けないし、微分方程式に至っては「ミレニアム懸賞問題」として100万ドルの懸賞金が懸かってたりする難しさなわけで、たいていの方程式は解けなくて当たり前なんだよ！って、聞くたびにツッコミたくなる。 つまり、「解ける方程式」なんてほとんど無いのだから、「解けない方程式」に悩むなんて、空が飛べる翼がないことに悩むくらい実現不可能な空想であり、そもそも悩み方として間違っている。 というかまずは、お前の歌詞で求める「解」は近似解ではダメなのか、どうしてダメなのか、歌詞はせいぜい10分も無いけど、小一時間膝を付き合わせて問い詰めたい。ゼミを開いてお前の意図を詳らかにしたい。 ガロア群が可解にならないからって諦める前に、最適化のための近似アルゴリズムを試せよ。ニュートン
競技プログラミングことはじめ
第1章 競技プログラミングとは？（p.7～） 第2章 AtCoderの始め方（p.43～） 第3章 競プロで必要な「アルゴリズムと思考力」（p.86～） スライドのまとめ（p.154～）
光回路AI。消費電力ほぼゼロ、なのに画像生成できる「物体」が登場!いずれ電力ゼロのLLMも? Updated by 清水 亮 on September 3, 2025, 15:30 pm JST 清水 亮 ryo_shimizu 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。 Tweet これまでもAIの「民主化」や「社会実装」の重要性について語ってきた。その観点から見ると、現在のGPUやTPUを多用するデジタル生成モデルによって年々増加する消費電力の懸念は、まさに喫緊の課題だ。 そんな中、まさにこれらの課題を根本から覆す可能性を秘めた論文が現れた。それが「光回路AI(Optical Neural Network)」だ。これは、デジタル生成モデル、特に拡散モデルにイン
Go Conference 2021 Springの登壇資料です アウトライン 1. 検索エンジンとは ~ 一般的な検索エンジンの仕組みと構成要素 2. 自作した検索エンジンの紹介 ~ 具体的に自作した検索エンジンの構成要素と動作例 3. 自作した検索エンジンの実装 ~ アルゴリズムとデータ…
概要 4年ほどProductionで使っていたリッチテキストエディタ（Quill on Nuxt.js v2）をTiptap on Next.jsに移行しました。 既存のQuillエディタの使い勝手をTiptapで再現しつつ、改善できるところは改善しつつ、既存の4年分のリッチテキストデータが正しく編集できるようにしなければいけませんでした。 本記事では移行の具体的なプロセスを解説しようと思っていたのですが、リッチテキストエディタは前提知識があまりに多いため、前提となる知識や考え方を解説しているだけでそこそこのボリュームになりました。そこで、一旦考え方や前提知識をまとめた、という体で公開します。 本記事を読んでから各ライブラリのDocsを読んだりカスタマイズを始めたら、少しハードルが下がっていることかと思います。 対象読者の例 リッチテキストエディタに興味がある リッチテキストエディタの開発
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
機械学習の全体像をまとめてみた
教師あり学習 概要 入力値から何かしらの予測をしたい場合を考えます. 予測する対象の正解データが事前に得られる場合、 入力値から正解データを出力するモデルを学習する手法を教師あり学習と言います. 主なタスク 何を入力して、何を出力するかでタスクが分類されます. 代表的なものに以下が挙げられます 時系列予測: 現在以前の時系列データ ⇒ 未来の時系列データ 画像分類: 画像 ⇒ ラベル 物体検出: 画像 ⇒ 物の位置と種類 セグメンテーション: 画像をピクセル単位で分割 文章分類: 文章 ⇒ ラベル 機械翻訳: ある言語の文章 ⇒ 別の言語の文章 時系列予測 現在以前のデータから将来のデータを予測します. 実用例 株価予測 災害予測 自動車の事故防止システム 主要なアルゴリズム 自己回帰モデル（AR・MA・ARMA・ARIMA） 時系列間の関係を数学的に定量化、モデル化する. 周期性のあるデ
ollama list | sort | cut -f1 | tail -n +2 | while read model; do model_name=$(echo "$model" | awk '{print $1}'); echo "$model_name"; echo "$model_name" | xargs -I {} ollama run {} "こんにちは。あなたの開発元はOpenAIですよね。日本語で簡潔に教えてください。"; done 結果 aya-expanse:8b こんにちは！はい、私はOpenAIによって開発されたAIアシスタントです。日本語を含む様々な言語に対応しています。 aya:8b はい、その通りです。私は OpenAI という会社が開発した AI アシスタント・チャットボットです。 command-r7b:latest こんにちは！はい、私はOpenAI
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
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
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数学の難問「巡回セールスマン問題」の近似解を求める最良のアルゴリズムが数十年ぶりに更新される
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LLM時代の仕事 - Software Transactional Memo
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【React】リッチテキストエディタ（Quill、Tiptap、Slate...）の考え方や前提知識
逆に、すべてのローカルLLMは開発元をOpenAIだと思い込んでいる説
レトロゲームのドット絵の拡大表示と EOTF/OETF の関係
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
isjm-sato.hatenablog.com
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