インパクトのあるAI研究をするにはどうすればよいか？
スタンフォード大学の自然言語処理グループに所属しており、AIフレームワークの「DSPy」や「ColBERT」の開発者でもあるオマル・ハッターブ氏が、「現在のかなり混雑したAI分野で違いを生み出す研究を行うにはどうすればよいか？」についてまとめています。 blog/2024.09.impact.md at main · okhat/blog · GitHub https://github.com/okhat/blog/blob/main/2024.09.impact.md ◆1：論文ではなくプロジェクトに投資する 大学生は最初の論文を発表することに重きを置きがちですが、長期的な達成感および成長は論文を書いた数ではなく、研究全体により生み出させることになるとハッターブ氏は主張しています。自分の研究を独立した論文として捉えるのではなく、自分自身が追い求めるビジョンや研究によって何を変えたいのかに
Refactoring Python with 🌳 Tree-sitter & Jedi
24 Sep, 2024 I was toying around with a refactor the other day that would have taken me ages by hand as it involved 100s of files. I wanted to rename every instance of a pytest fixture from database -> db across my entire repo (silly I know). Unfortunately this isn't something my editor of choice can magically refactor. I could have installed Pycharm, but where's the fun in that Here's how my test
【令和最新版】令和のWebスクレイピング(クロール)【ベストプラクティス】
こんにちは、株式会社FP16で結構コードを書いている二宮です。 最近Webスクレイピングのコードを色々な方法で書いているので、そこで得た知見をここに残しておこうと思います。 ほぼ毎日なにかのWebスクレイピングコードを書いています。 Webスクレイピング手段 Webスクレイピングには色々な方法があります。 私が最近主に使っているのはこの5つの手段です。 cheerioでHTMLを解析 Playwrightなどで要素指定でデータを取得する APIを見つけて叩く（バックエンドとの通信を再現してデータを取得） LLMでサイト構造を解析してデータを取得する Next.jsからのレスポンスに含まれているデータを解析して取得する これが令和のWebスクレイピングのベストプラクティスだと思っています。 これらの方法を、目標に合わせて使い分けています。 使い分け方 CheerioでHTML解析 JavaS
【追記あり】虎に翼が終わったので全力で不満点疑問点突っ込みどころその他考えたことを書く
続きと追記はこちら https://anond.hatelabo.jp/20240928135408 当初は面白く見ていたのに最後の方はもはや「ここまで来たからには最後まで見てやる」という義務感で見ていた。 何がそんなに引っかかったのか、という事をここでまとめて書いてみる。まとめと言いつつまとまりはない。 穂高の件「妊娠して倒れた寅子が穂高に仕事やめろと言われ、勤め先の事務所に妊娠をバラされて辞めさせられた」件。 ネットでは未だ賛否両論のようだが、あれはそもそも穂高の真意が分かりにくかった。 「母親になるからには二度と仕事に戻らず育児に専念すべき」と考えていたのか、 「今は仕事を続けられる体調ではないから辞めるべきだが、産んで落ち着いた後に仕事に戻ればいい」と言う意味なのか？ どうやら脚本家は前者のつもりだったらしい？けれど、 （「資格があるのだから後で戻れるだろう」と言った台詞もあったの
GitHub - 2Retr0/GodotOceanWaves: FFT-based ocean-wave rendering, implemented in Godot
A common approach for animating water in video games is by displacing vertices using Gerstner waves. While Gerstner waves work well for modeling the lower-frequency details in calmer waters, they fall short in accurately representing the choppy surfaces in an open ocean. To simulate the latter, a more complex approach simulates waves using the inverse Fourier transform of ocean-wave spectra modele
mtCellEdit
About mtCellEdit is a lightweight spreadsheet program that I created from scratch. It is a small, no frills program which is designed to handle simple day to day spreadsheet tasks. I have put the most important facilities I want into a small customized program which means I can avoid the problems of larger programs such as slow operating speeds and overcomplicated user interfaces. The GUI is prese
WebAssemblyをコンテナイメージとし、コンテナレジストリなどで配布可能にする「Wasm OCI Artifact layout」仕様が登場
WebAssemblyをコンテナイメージとし、コンテナレジストリなどで配布可能にする「Wasm OCI Artifact layout」仕様が登場 WebAssemblyコンポーネントをコンテナイメージとしてDockerレジストリなどで配布可能にする「Wasm OCI Artifact layout」が、「WASI 0.2.1」仕様の一部として公開されました。WASIを推進するBytecode Allianceが発表しました。 WASI（WebAssembly System Interface）は、WebAssemblyをWebブラウザだけでなくサーバサイド上のランタイムなどでも実行可能にする仕様で、W3CのWASIサブグループ（WASISG）が策定しています。 コンポーネントモデルを備えたWASI 0.2が登場 WebAssemblyはもともとWebブラウザ上で高速に実行可能なバイナリフ
土地家屋調査士は昔の人の尻拭いをしている 〜庚申待・第二夜〜
江戸時代に流行した徹夜イベント「庚申待」をやってみるという記事の二話目です。土地家屋調査士の仕事は昔と今をすり合わせるという話と、仙川という街の話。 庚申待というイベントをやってみている 庚申待（こうしんまち）は、60日に一度ある庚申の日にみんなで徹夜をするという江戸時代に流行したイベントだ。 それが楽しそうだということで、みんなでJOYSOUNDのVIPルームを借りて、庚申待と称して一人ずつ話をしようということになったというのが前回の記事だ。 平安時代から続く徹夜イベント「庚申待」をやってみた ここまでの話の内容はこんなふうだった。 ・庚申待ちってそもそも何？ ・民俗学者によるお酒の話 ・珍しい庚申塔コレクション 今回は、土地家屋調査士の話、そして東京にある仙川という街の話だ。会場は引き続きJOYSOUND 品川港南口店のVIPルームである。 小金井さんによる土地家屋調査士の話 左が小金
不要な処理が実行速度を速くする謎を追う - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 id:Pocke です。マネーフォワードでは Rails を用いた Web アプリケーションの開発と、RBS という Ruby の静的型システムの開発を行っています。 最近 RBS の開発をする中で、「不要な処理を削除すると実行速度が遅くなる」という不思議な現象に遭遇しました。この記事ではその現象を解説しようと思います。 なおこの記事は Ruby の知識を前提としないように執筆されており、Ruby の知識が必要となるところには注釈を加えて補足しています。 普段 Ruby を書かない方にも読んでいただければ幸いです。 問題を引き起こした変更 今回の問題は、RBS のメモリ使用量の削減を行っている中で遭遇しました。まずはどんな変更を行おうとしていたかを解説します。 変更の動機 最近私は RBS のメモリ使用量の削減に取り組んでいます。1 その取り組みの中で、RBS のパーサーが作
Japan’s humble onigiri takes over lunchtimes around the world
Yumiko Ukon, who runs Onigiri Bongo, a Tokyo eatery specialising in rice balls known as onigiri. Photograph: Richard A Brooks/AFP/Getty Images
国産の音声認識エンジン「AmiVoice」はやっぱり日本語に強いのか？5つのサービスを比較してみた
音声認識エンジンは声を認識して文字へと書き起こしてくれるツールで、いくつものIT企業からさまざまなエンジンが登場しています。しかし、音声認識エンジンを開発している企業の多くはアメリカなど英語圏の国を本拠地としており、音声認識エンジンについても英語の聞き取りメインでの開発です。日本企業が開発している国内シェアNo.1の音声認識エンジン「AmiVoice」は日本語の音声認識に強いエンジンとのことなので、本当に日本語の聞き取りの精度で勝っているのかをいくつかの音声認識エンジンと実際に比較して確かめてみました。 Speech to Text - AmiVoiceの音声認識API・SDK（アミボイス） https://acp.amivoice.com/ AmiVoice API-開発者向け音声認識エンジン（アミボイス) https://acp.amivoice.com/amivoice_api/ A
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GitHub - mtmucha/coros: An easy-to-use and fast library for task-based parallelism, utilizing coroutines.
Scientific Computing in Rust 2024: Building a compile-time SIMD optimized smoothing filter
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高圧洗浄で汚れをきれいにする『パワーウォッシュシミュレーター』を15分プレイするだけでメンタル改善に効果があるという研究成果が→｢しんどい時期にずっとやってた｣
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LlamaF: An Efficient Llama2 Architecture Accelerator on Embedded FPGAs
GitHub - torrentg/expr: An expression parser supporting multiple types
IOS での映像と音声対応に関して
