大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Making of “Kindolphin” | 麦 Baku
group_inou / HAPPENING group_inouとAC部のミュージックビデオ作品『HAPPENING』をWebアプリ化しました。デザインと実装は僕一人です。元のビデオがGIFアニメ縦長漫画が歌詞に合わせて自動スクロールする仕様だったので、GIFの質感をロスレスかつ自分のペースで楽しめるように、某電子書籍アプリのような体裁でインタラクションできるようにした次第です。 We have just released a Webtoon app that highlights the lyrics of group_inou's music video "HAPPENING". You can switch between Japanese/English, change colors, stop and have a close look, or just scratch and
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
Ubuntu Weekly Recipe 第814回1500円以下で買えるRaspberry Pi PicoサイズのRISC-VボードなMilk-V DuoでUbuntuを動かす Ubuntu 24.04 LTSではRISC-Vボードのひとつである「Milk-V Mars」をサポートしました。これは中国のRISC-V製品のベンダーであるMilk-Vが作っているRaspberry Piライクなシングルボードコンピューターです[1]。ただしこのMarsはなかなか入手できない状況が続いています。Milk-Vでは他にも64コア搭載されたPCライクなPioneer、10GbEのネットワークスイッチとして使えるVegaなどもリリースしています。今回はRaspberry Pi Picoサイズの小さなボードで、比較的安価で入手性が高いMilk-V Duoシリーズに、Ubuntuをインストールしてみましょう
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B
Internet Engineering Task Force (IETF) K. Davis Request for Comments: 9562 Cisco Systems Obsoletes: 4122 B. Peabody Category: Standards Track Uncloud ISSN: 2070-1721 P. Leach University of Washington May 2024 Universally Unique IDentifiers (UUIDs) Abstract This specification defines UUIDs (Universally Unique IDentifiers) -- also known as GUIDs (Globally Unique IDentifiers) -- and a Uniform Resou
私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 - Findy Tools
公開日 2024/05/24更新日 2024/05/24私たちはなぜNewSQLを使うのかTiDB選定5社が語る選定理由と活用LT【イベントレポート】 近年データベースが急速に進化し、開発にも大きな影響を与えています。そこでファインディでは「私たちはなぜNewSQLを使うのか TiDBを選定・導入した5社が語る選定と活用」と題したイベントを開催。PingCAPの日下さん、LINEヤフーの佐伯さん、アイスタイルの鈴木さん、DMM .comのpospomeさん、コロプラの曽我さん、さくらインターネットの江草さんをお招きし、NewSQLの一つである TiDBについて語っていただきました。 ■パネリスト 日下 太智さん / @ksk_tic PingCAP株式会社 プロダクトマネージャー / シニアソリューションアーキテクト SIerにて国内外問わずEC/小売/製造/サービス/メディア/出版など様
Model Spec (2024/05/08)
May 08, 2024 Overview This is the first draft of the Model Spec, a document that specifies desired behavior for our models in the OpenAI API and ChatGPT. It includes a set of core objectives, as well as guidance on how to deal with conflicting objectives or instructions. Our intention is to use the Model Spec as guidelines for researchers and data labelers to create data as part of a technique cal
Codestral: Hello, World!
Codestral: Hello, World!Empowering developers and democratising coding with Mistral AI. We introduce Codestral, our first-ever code model. Codestral is an open-weight generative AI model explicitly designed for code generation tasks. It helps developers write and interact with code through a shared instruction and completion API endpoint. As it masters code and English, it can be used to design ad
はじめに ※これはまだ正式リリース前の情報です。ここに書いたことが嘘になる可能性がありますのであらかじめご了承ください。 ちょっと前になんか見てるとき、PythonがJITに対応するって目にしました。 僕は普段PypyではなくCPythonを使っているので、実現すると嬉しいなぁと思いつつ今日まで過ごしてきました。 そんな中、たまたまpython JITとかでググるとこんな記事を見つけたわけです。 ここにはCPythonで採用する予定のJIT方式の概要が書かれているわけですが、1行目に CPython core developer Brandt Bucher submitted a little pull-request to the Python 3.13 branch adding a JIT compiler. PRが作られている...! ということで早速Python3.13をインスト
Engineering for Slow Internet How to minimize user frustration in Antarctica. Hello everyone! I got partway through writing this post while I was still in Antarctica, but I departed before finishing it. I’m going through my old draft posts, and I found that this one was nearly complete. It’s a bit of a departure from the normal content you’d find on brr.fyi, but it reflects my software / IT engine
コルモゴロフ・アーノルド・ネットワークス(KAN;Kolmogorov–Arnold Networks)は、MITとカルテック、ノースイースタン大学、NSF人工知能および相互作用研究所らの共同研究によって生まれた、これまでの多層パーセプトロン(MLP;Multi Layer Perceptron)に変わるニューラルネットワークだそうな。 先週一番話題になったので知ってる人も多いと思う。 AIの世界は恐ろしく、世界の片隅で新発見がされるとそれが一週間もしないうちに世界中でテストされ、改良され、確認され、解析される。 KANの公式な実装には機械学習屋がHello Worldと呼ぶMNIST(手書き数字6万字を学習させて精度を競うモノ)がなかった。それどころかGPUも使われていなかったので、「一体全体どうすれば?」と困惑するしかなかったのだが、さすが世界は広い。すでにEfficient-KANや
Pythonコードのアップデートをしたので、ランニングデータの集計と分析方法についてまとめておきます。 長らく走っていなかったメタボのアラフィフおじさんのランニング記録です。走り始めて79日、走った回数は32回になりました。 歩いているのか走っているのか、微妙なデータが並ぶことをご了承ください。 データ収集から分析まで Jupyter Lab（Python）でグラフと表を作成 作成したグラフ Markdownで表を作成 週ごとのランニングデータ 月ごとのランニングデータ 現状 心拍数をコントロールする必要がなくなった 走り方を考えよう まとめ データ収集から分析まで Apple Watchで収集したランニングデータを、iPhoneからCSVエクスポートして、PCのPythonで集計しています。 flowchart TB node_1["走る"] node_2["iPhoneフィットネスアプ
Temporal Python 1.0.0 – A Durable, Distributed Asyncio Event Loop
We are excited about the GA release of the Temporal Python SDK. Python is now a fully-supported workflow language in Temporal, and our use of native asyncio constructs makes it a perfect fit for Python developers looking to write durable workflows. Here are some links to read more about Temporal Python: Repository Application Development Guide Code Samples API Documentation Like essentially all of
Today we report a significant advance in understanding the inner workings of AI models. We have identified how millions of concepts are represented inside Claude Sonnet, one of our deployed large language models. This is the first ever detailed look inside a modern, production-grade large language model. This interpretability discovery could, in future, help us make AI models safer. We mostly trea
ランニングを続けるためのご褒美 - 43号線を西へ東へ
しんどいことを継続するためには、いろいろな仕掛けが必要です。 走り慣れてない方がランニングを続ける際に、しんどい気持ちを残すだけでは無く、冷静にデータを見直すことは有用です。Apple Watchを用いてランニングの統計データを集計して、自分にポジティブイメージを作る方法を実践しています。 現在のランニングのプロトコル 20分間走 心拍数コントロール ご褒美 ご褒美その1：走行距離が伸びてきた ご褒美その2：ペースが速くなっているのに心拍数は最大・平均とも減少 表形式 使用しているデータ形式 ご褒美その3：Apple Watchのバッジ 最後に 余談 なすなかし復帰 アラフィフのメタボのおじさんが、事務所から自宅までの25kmを走るために走る練習をしている記録です。走り始めて75日になりました。 自動で日数を数える！あなたの進捗ブログに追加すべきJavaScriptコード - 43号線を西
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第814回 1500円以下で買えるRaspberry Pi PicoサイズのRISC-VボードなMilk-V DuoでUbuntuを動かす | gihyo.jp
RFC 9562: Universally Unique IDentifiers (UUIDs)
噂の「Python, JITコンパイラサポートするってよ」を試してみる | DevelopersIO
Engineering for Slow Internet – brr
最後にKANは勝つのか?MLPに変わると主張されるKANを試す｜shi3z
Pythonでグラフを作成：ランニング統計情報 - 43号線を西へ東へ
Mapping the Mind of a Large Language Model