エンジニアお茶会 2020/08/19 pastak.icon @pastak この発表のゴール 現代のウェブブラウザの目指している方向性について紹介する モダンブラウザで使える最新の面白便利APIを紹介する ちゃんと仕様に入りそうなもの(Googleの力技で…も含む) （前半の各ベンダの話はpastak.icon個人の見解を含みます） 次ではない フロントエンドなんでも相談室 前提知識のコーナー "WebAPI"とは何を指すのか、標準化について ECMAScript Ecma InternationalにてECMA-262という規格番号 ほぼLiving Standardという雰囲気もあるけど、年に1回タグが付く ES2020: ECMAScript® 2020 Language Specification 最新の様子: https://tc39.es/ecma262/ Array、Nu
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
はじめに 初めまして。ZENKIGENデータサイエンスチームのはまなすです。正式な所属はDeNAデータ本部AI技術開発部なのですが[1]、業務委託という形で今年度から深層学習系の開発等に携わっています。 深層学習界隈では、2017年に衝撃的なタイトル（Attention Is All You Need）の論文が発表されてから早5年半、元出自の機械翻訳タスクを大きく越えて、Transformer関連の技術が様々な領域で用いられる汎用アーキテクチャとして目覚ましく発展し続けています。 今回はそんなTransformerが現時点までにどのように活用されてきたか、また、どのように工夫されてきたかをざっくりと俯瞰し、流れをおさらいする目的の記事になります。本記事の大枠は、2021年時点でのサーベイ論文である A Survey of Transformers に倣いつつ、適宜、2023年2月上旬現在ま
by Hillel Steinberg ハイテク企業やベンチャー企業のトップが、「これからの若者はプログラミングを身につけるべき」とアドバイスするのを見聞きしたことがある人は多いはず。こうした潮流とは裏腹に、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「プログラミングはもはや不可欠なスキルではない」と提唱しました。 NVIDIA CEO: Every Country Needs Sovereign AI | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/world-governments-summit/ Jensen Huang says kids shouldn't learn to code — they should leave it up to AI | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tec
太陽光発電に用いる太陽電池は主にガラスやシリコンから作られており、サイズや重量が大きいことが問題とされています。しかし、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者であるウラジミール・ブロヴィッチ氏らの研究チームは、あらゆる表面に接着できる、超薄型で軽量の太陽電池を開発し、この問題を解決しています。 Printed Organic Photovoltaic Modules on Transferable Ultra‐thin Substrates as Additive Power Sources - Saravanapavanantham - Small Methods - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/smtd.202200940 Paper-Thin Solar Makes Any Surface Photovoltaic -
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米カーネギーメロン大学などに所属する研究者らが発表した論文「Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が有害なコンテンツを生成しない仕組みを無効にする手法を提案した研究報告である。入力プロンプトの語彙に敵対的フレーズを入力するだけで解除可能だという。 ChatGPT、Bard、ClaudeなどのLLMは、ユーザーの質問に対する回答で有害なコンテンツ（例：爆弾の作り方やIDの盗み方、人種差別的なジョーク、詐欺
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
これはなんらかのアドベントカレンダーの何日目かの記事だったりしません。 KOBA789 です。仕事では人工衛星の搭載ソフトウェアを書いたり、人工衛星の管制システムのソフトウェアを書いたりしています。 先日、こういうツイ……ポストをしたらちょっとバズりました。意外と興味持ってくれる人が多かったので、それに関連するオタク早口記事でも書くかぁと思って筆を執っています。 うちの人工衛星の開発ツールはウェブ技術でできている 前述のポストは管制システムについてですが、開発用ツール（C2A DevTools）もまた React + TypeScript でできています。 まぁ画面見てもなにがなんだかという感じだと思いますが、UNIX サーバーで top コマンド叩いたときの内容と、サーバーのログが合体したみたいなものが表示されていると思ってください。 これらの数値は gRPC-web の Server-
Zero-shot Learning網羅的サーベイ：CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
ChatGPTやBardといった生成AIには、爆弾の作り方といった危険な情報や、中傷にあたるような非倫理的な文章の生成を求められても拒否するように安全策がもうけられています。しかし、命令文となるプロンプトの末尾に一見すると意味のわからない文字列である「敵対的サフィックス(接尾辞)」を付けることでこの制限を突破し、本来は出力できない過激な文章をAIに生成させる「ジェイルブレイク(脱獄)」の手法が特定されました。 Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models https://llm-attacks.org/ Researchers Poke Holes in Safety Controls of ChatGPT and Other Chatbots - The New York Times https://www.n
はじめに 先日OpenAIがChatGPTという新しいAIのベータ版が公開しました。これを使えばプログラマの仕事がなくなるのではないかと危惧されるほど高度なAIと噂されていますが、この記事では実際に触ってみて感じた特長・短所をまとめます。 ChatGPTとは OpenAIが作成した対話型のAIです。ユーザが自然言語でAIに指示することでさまざまな文章やプログラムを生成することができます。 現在はβテスト中なので無料でだれでも試してみることができます。 早速、ChatGPT君に自己紹介をお願いしましょう。（以下、実際に入力したプロンプトとその回答です。） User: ChatGPTとは何ですか ChatGPT: ChatGPT は、OpenAIがトレーニングさせた大型言語モデルです。このモデルは、文章を理解し、自然な会話をすることができるようになっています。例えば、人間が文章を入力すると、C
機械学習セキュリティのベストプラクティス – Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning – 論文紹介 概要 「Draft NISTIR 8269: A Taxonomy and Terminology of Adversarial Machine Learning」は、米国のNIST（National Institute of Standards and Technology）が策定を進めている機械学習セキュリティに関するベストプラクティスのドラフトであり、機械学習システムの安全確保を目的として、機械学習にまつわるセキュリティを「攻撃」「防御」「影響」の3つの視点で分類している。 NISTIR8269はブログ執筆時点（2020年7月9日）でドラフト版であるが、「NIST SP8
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 終わりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションの分野ではトレンドの変化とそれに伴う属性情報の変動に対応するため、画像分類AIモデルを頻繁にアップデートする必要性がある。 しかし、既存の画像分類AIモデルのアップデートには、労力と時間が掛かる。 様々なタスクの遂行能力が高いGPT-3.5に画像処理能力を付与し、画像分類タスクに挑戦した。 既存の研究（ex. HuggingGPT）と違って、GPT-3.5自体が画像分類の推論を行う点がユニークである。 実験からは有望な結果が得られた。 今後の性能向上はプロンプトを工夫するなど、比較的簡単な方法で達成できる可能性がある。 背景・目的 ファッションの業界は、トレンドの変化が早く、新しいスタイルが次々と提案されます。それに伴い、スタイルに付随する属性情報も常
トップカンファレンスにおけるデータセットシフトと機械学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します． 本記事は，Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています． TL;DR 機械学習におけるデータセットシフト Covariate Shift Target Shift Concept Shift Domain Shift Sample Selection Bias Taxonomy of NeurIPS2020 papers about Dataset Shift 論文紹介 Rethinking Importance Weighting for Deep Learning under Distribution Shift Importance Weighting for Distribut
2020年2月1日、「PWA Night CONFERENCE 2020」が開催されました。Web体験を進化させる、新しいWeb開発コンセプト「PWA」をテーマに、Web開発に携わるエンジニアたちが集まった本イベント。プレゼンテーション「Webでできる体験を考える会」に登壇したLINE株式会社の折原レオナルド賢氏は、既存のWebAPIを用いてできることや実現できるユーザー体験について、自身の経験や今回の発表に際して行った検証結果を用いて紹介しました。講演資料はこちら Webでできる体験を考える 折原レオナルド賢氏：それでは「Webでできる体験を考える会」ということで始めたいと思います。去年の今頃、こんな記事を書かせていただきました。 もしかしたらこれによって今回呼んでもらったのかなと思いますので、この話の内容も含めていろいろ「Web APIってどういうもの？」という発表をしていきたいと
Opens in a new windowOpens an external siteOpens an external site in a new window After years of native mobile development, we’ve decided to go full steam ahead building all of our new mobile apps using React Native. As I’ll explain, that decision doesn’t come lightly. Each quarter, the majority of buyers purchase on mobile (with 71% of our buyers purchasing on mobile in Q3 of last year). Black Fr
Web3.0研究会報告書
Web3.0 研究会報告書 ～Web3.0 の健全な発展に向けて～ 2022 年 12 月 Web3.0 研究会 ■ 構成員（敬称略、座長・副座長以外は五十音順、肩書は研究会設置時のもの） 座 長 國領 二郎 慶應義塾大学総合政策学部 教授 副座長 稲見 昌彦 東京大学 総長特任補佐・先端科学技術研究センター 身体情報学分野 教授 石井 夏生利 中央大学国際情報学部 教授 伊藤 穰一 株式会社デジタルガレージ 取締役 チーフアーキテクト 千葉工業大学 変革センター センター長 河合 祐子 Japan Digital Design 株式会社 CEO 株式会社三菱 UFJ フィナンシャル・グループ 経営企画部 部長 株式会社三菱 UFJ 銀行 経営企画部 部長 殿村 桂司 長島・大野・常松法律事務所 弁護士 冨山 和彦 株式会社経営共創基盤 IGPI グループ会長 藤井 太洋 小説家 松尾 真
QUIC matches TCP's efficiency, says our research. | FastlyWe’ve shared a lot about how much we love QUIC (and why we’re building our own implementation called quicly). It promises latency reduction, improved throughput, resilience to client mobility, and increased privacy and security. Excitingly, the QUIC working group at the IETF is now on the cusp of getting the first version of QUIC wrapped up
背景 結論 手法の検討 実験 実験概要 実験1 : 単純なPromptを投げる 実験2 : Promptを工夫してみる 実験3 : 間違った分類を回避するには？ まとめ 参考文献 補足 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 背景 商品のトップ画像はユーザーへの最初のタッチポイントとして機能し、購入を促進します。そのため、適切なトップ画像の選定は重要です。しかしながら、この選定は現在、手動に依存しており、複数の商品画像から最も効果的なものを選ぶ作業は、多大な時間と労力を消費しています。 商品の品揃えが拡大する中で、この作業のコストは切実な課題となっています。そこで、機械学習技術を用いてトップ画像の選別を自動化するアプローチを検討しています。これにより、商品登録時間の削減や業務の効率向上が期待されます。 本記事では、商品のトップ画像の自動選別に焦点を当て、画像分類手法を調査
EngineeringSecuritySecurity keys are now supported for SSH Git operationsGitHub has been at the forefront of security key adoption for many years. We were an early adopter of Universal 2nd Factor ("U2F") and were also one of the first… GitHub has been at the forefront of security key adoption for many years. We were an early adopter of Universal 2nd Factor (“U2F”) and were also one of the first si
Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
Mixing It Up: Remix Joins Shopify to Push the Web Forward
Opens in a new windowOpens an external siteOpens an external site in a new window We are very excited to announce that the open-source web framework Remix and its team are joining Shopify. Why? The web is always evolving—and we’re entering a new era. First, we had the document web, and then we sprinkled in richer interactivity. Most recently, we entered the world of single page apps. We’ve learned
大規模なデータセットを短期間で構築するために、データセット構築にはYahoo!クラウドソーシングを用いました。 以下に各データセットの概要を示します。 MARC-ja MARC-jaは商品レビューを入力として、ポジティブ（positive）かネガティブ（negative）かを推定するタスクです。多言語商品レビューコーパスMARC（Multilingual Amazon Reviews Corpus）[文献7]の日本語部分を用いて構築しています。検証・テストセットについては正解ラベルが妥当であるかをクラウドソーシングで判定し、ラベルをクリーニングしています（訓練セットは数が多いことからクリーニングはしておりません）。 JSTS/JNLI JSTS（Japanese Semantic Textual Similarity）とJNLI（Japanese Natural Language Infe
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介（前編） - NTT Communications Engineers' Blog
目次 目次 はじめに ECCV2022概要 Workshop Instance-Level Recognition Workshop Keynote talk: Image Search and Matching Kaggle Google Universal Image Embedding Challenge Keynote talk: Few-Shot Learning for Object Aware Visual Recognition Language Assisted Product Search Granularity aware Adaptation for Image Retrieval over Multiple Tasks Where in the World is this Image? Transformer-based Geo-localization in t
[LinkedIn discussion, Twitter thread] Never before in my life had I seen so many smart people working on the same goal: making LLMs better. After talking to many people working in both industry and academia, I noticed the 10 major research directions that emerged. The first two directions, hallucinations and context learning, are probably the most talked about today. I’m the most excited about num
The current state of web application development User expectations of the web are now that you have this super-smooth no-reload experience. Unfortunately, it's an expectation that is usually delivered with single-page applications (SPAs) that rely on libraries and frameworks like React and Angular, which are very specialised tools that can be complicated to work with. A new approach is to put the
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
構造化複製アルゴリズムとは 構造化複製アルゴリズム（The structured clone algorithm）とは HTML Standard の中で定義されている JavaScript の値をシリアライズ、デシリアライズするアルゴリズムのことを言います[1]。postMessage や、IndexedDB に格納する際など用いられます。 対応している値 ECMAScript で定義されているものについては Symbol を除くプリミティブ値とプリミティブラッパーオブジェクト Date RegExp[2] ArrayBuffer, SharedArrayBuffer ArrayBufferView (TypedArray, DataView) Map, Set Error[3] NativeError (EvalError, RangeError, ReferenceError, Sy
mizchi/minlink: Minimum(> 1kb) and isomorphic worker wrapper with comlink like rpc. というライブラリを作った。自分で使ってみて、とても便利だったので紹介する。 概要 Browser WebWorker / Node worker_threads を同じ API でラップして、関数呼び出しのように使える Magical なことをしない軽量 comlink みたいなもの 双方向で API をラップできる Web Worker を使う思想的な背景は off-the-main-thread の時代 - mizchi's blog にて。 使い方: Browser WebWorker をラップする。 // browser worker.js import { expose } from "minlink/dist/b
You're ALMOST THERE! Please read the following CHM Software License Agreement and accept the terms and conditions at the bottom of the page to download the Apple Lisa source code files. APPLE ACADEMIC LICENSE AGREEMENT Lisa OS Software version 3.1 IMPORTANT: Please read these terms carefully as they are an agreement between you and Apple Inc. about the Apple software, fonts, interfaces, content, d
Zweichain（ツバイチェーン）不動産ベースのNFTの制作と販売、まずはバーチャル空間のコワーキングスペース、アパレルショップの賃貸から開始、アパレルフロアでは、コロナ禍にもメタバースで試着が可能
Zweichain（ツバイチェーン）不動産ベースのNFTの制作と販売、まずはバーチャル空間のコワーキングスペース、アパレルショップの賃貸から開始、アパレルフロアでは、コロナ禍にもメタバースで試着が可能Zweispace starts real estate NFT minting, accelerator, apparel shops with fitting rooms in metaverse 国産のブロックチェーン、Zweichain（ツバイチェーン）を利用した、不動産ベースのNFTの制作と販売を開始、不動産業のルーキーとメタバースの不動産業で、まずはバーチャル空間のコワーキングスペース、アパレルショップの賃貸から開始、アパレルフロアでは、コロナ禍にもメタバースで試着が可能。ツバイスペースの特許を利用し、現物不動産とメタバース上とのブロックチェーンを使った不動産取引を行い、メタバース
Intel to license x86 CPU cores for use in custom processors
If you've wanted to create your own specialized Xeon, now's your chance Analysis Intel has shed some light on how it hopes customers will create single-package processors in which x86, Arm and RISC-V cores work together. For that, Intel will license its most important asset, the x86 architecture, to those who want to make custom silicon. Depending on the application, customers will be able to mix
Since March 2022, this feature works across the latest devices and browser versions. This feature might not work in older devices or browsers. Learn moreSee full compatibilityReport feedback The global structuredClone() method creates a deep clone of a given value using the structured clone algorithm. The method also allows transferable objects in the original value to be transferred rather than c
Node.js — Node v14.5.0 (Current)
Notable Changes V8 engine is updated to version 8.3 This version includes performance improvements and now allows WebAssembly modules to request memories up to 4GB in size. For more information, have a look at the official V8 blog post. Contributed by Matheus Marchini and Michaël Zasso - #33376. Initial experimental implementation of EventTarget This version introduces an new experimental API Even
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
Releasing 3B and 7B RedPajama-INCITE family of models including base, instruction-tuned & chat models
Releasing 3B and 7B RedPajama-INCITE family of models including base, instruction-tuned & chat models The RedPajama project aims to create a set of leading open-source models and to rigorously understand the ingredients that yield good performance. A few weeks ago we released the RedPajama base dataset based on the LLaMA paper, which has galvanized the open-source community. The 5 terabyte datase
μTransfer: 小規模モデルでのハイパラ探索を大規模モデルに転移し学習を効率化する｜Tatsuya Shirakawa
最近、友人から大規模モデルの学習を劇的に効率化しそうな下記の事実（μTransfer）を教えてもらい、こんなことが成り立つことに非常に驚くとともに、それを知らなかったことにちょっとしたショックを受けました。 μTransfer 下記の手順で大規模モデル（Neural Networks）の最適なハイパーパラメータを効率的に獲得できる 1. 学習したい大規模モデル（ターゲットモデル）と同じアーキテクチャの次元や層数のより小さいモデルを用意し、それぞれのモデルのパラメータと最適化アルゴリズムを μP と呼ばれる方法でパラメータ付けする 2. その小さいモデルで、最適なハイパーパラメータ（学習率など）を探索する 3. ターゲットモデルに小さいモデルで獲得されたハイパーパラメータを適用する Greg Yang+, "Tensor Programs V: Tuning Large Neural Net
tinyphysicsengine
tinyphysicsengine This is tinyphysicsengine (TPE), a small, completely public domain KISS/suckless, fixed point physically inaccurate pure C header only 3D physics engine (or rather a library) mostly for entertainment purposes that's supposed to run even on tiny computers such as embedded, even bare metal. It's written in the same style/philosophy as small3dlib, raycastlib etc. Keep in mind the li
import datetime dt = datetime.datetime.now() print('Version:',dt.strftime('%Y年%m月%d日')) 本サイトに関するコメント等はGitHubのDiscussionsもしくはharuyama@econ.kobe-u.ac.jpにご連絡ください。 姉妹サイト：「Pythonで学ぶ入門計量経済学」 🐍 はじめに# 本サイトの目的は２つある。第一に，学部中級＋レベル（「＋」は中級より少し進んだという意味）のマクロ経済学をとおしてPythonを学び，Pythonをとおしてマクロ経済学を学ぶ（復習する）ことである。大学での経済学教育は主に講義でおこなわれる。モデルの展開と解説，データが紹介されるが，私もそうだったように「そういうものなんだ」と納得はするが，経済学との間になんとなく「距離」を感じる学生が多いのではないだろうか。
はじめに OpenAIより幅広いタスクでゼロショット転移（タスクごとのFine-tuningを必要としない）が可能な事前学習画像分類モデルCLIPが発表されたので、論文をもとに詳細解説します。簡単にまとめた記事も掲載しておりますので、お時間がない方はこちらをご参照下さい。（自然言語と画像を結びつけて高い汎化性能を実現したOpenAIのCLIPを紹介！）なお、この記事で用いた画像はすべて下記論文より引用したものです。 論文 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://cdn.openai.com/papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language_Supervision.pdf OpenAIブログ CLI
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