拡散モデルで、将棋の方策を学習できないか試してみた。 拡散モデル 拡散モデルは、高品質で多様なサンプルを生成できる生成モデルである。 昨年8月にStable Diffusionが公開されたことで注目を集めている。 拡散モデルは、確率微分方程式によって表される確率分布を近似するモデルで、モード崩壊を起こさず多様な分布を学習できるという特徴がある。 また、プロンプトと呼ばれるテキストにより条件付けを行い、テキストに従った画像を生成できる。 将棋の方策 将棋の方策は、座標と移動方向の組み合わせで表現でき、dlshogiで採用している表現方法では2187次元になる。 つまり、指し手は、局面によって条件づけられた2187次元の確率分布からサンプリングを行っていることになる。 拡散モデルの可能性 条件付けを行い高次元の確率分布からサンプリングを行うという仕組みは、将棋の方策においても適用できると考える

1. GitHub Copilot Labs「GitHub Copilot Labs」は、「GitHub Copilot」の実験的な機能を提供するVSCode拡張です。 以下の機能を提供しています。 ・コードの説明 ・コードを別の言語に翻訳 ・コードの編集 ・読みやすさの向上 ・型の追加 ・バグ修正 ・デバッグコードの追加・削除 ・コードをステップ毎に説明 ・コードの堅牢化 ・コードの分割 ・ドキュメントの追加 ・カスタム ・テストコードの生成 また、「GitHub Copilot Labs」では「GitHub Copilot」とは別の規約が適用されます。より多くの情報を収集する可能性があります。これは、実稼働ではなく、学習を目的として設計されているためになります。 2. GitHub Copilot Labsの開始「GitHub Copilot Labs」の開始手順は、次のとおりです。

ロビーに展示中の二つの埴輪片を前に「まさか収蔵庫で貴重な資料が見つかるとは」と驚く岩井顕彦学芸員＝たつの市新宮町の市立埋蔵文化財センターで2023年7月1日、村元展也撮影 兵庫県たつの市立埋蔵文化財センターの収蔵庫に60年近く眠っていたとみられる埴輪（はにわ）の破片（2個）が、同県加古川市の古墳から出土した甲冑（かっちゅう）形の埴輪の一部だったことが判明した。収蔵庫でたまたま破片を目にした同センター学芸員の眼力が「再発掘」につながった。 【埴輪の破片、どんな形？写真で見る】 「あれっ、この三角形の模様は……」。2022年10月ごろ、学芸員の岩井顕彦さん（43）は薄暗い同センター収蔵庫の棚にあった来歴不明の埴輪の破片を手にした際、古びた報告書に載っていた、出土物を写し取った拓本のことが頭にひらめいた。「あれだ」 この時期、岩井さんは古墳時代の鉄製甲冑に関する特別展の準備に取り組み、改めて収蔵

ジメジメした気候が続いている。室内の温度が上がりやすいマンションでは、湿気と暑さ対策に、ベランダの戸や窓を開ける人もいるだろう。 中には、玄関のドアにストッパーなどをつけて開けっぱなしにする家庭もみられる。風通しはよくなるかもしれないが、ネット上には「ダメといわれた」「建築基準法に違反するのではないか」などの声がみられる。 共同住宅では、ドアを開けたままにしてはならないのだろうか。不動産に詳しい瀬戸仲男弁護士に聞いた。 ●ドアは開放したままにしてはならない ーードアにストッパーをつけたり、ものを挟んだりして開けっぱなしにすることは、法律で禁止されているのでしょうか。 マンション等の共同住宅の玄関ドアは、建築基準法・同施行令により「防火設備」とされています。火災の延焼を防止するという「公共的・公益的」な目的の設備です。 ドアは自動的に閉鎖する構造になっており、材質や厚さについて細かい規定（制

人間はなぜ、排泄機能と生殖機能が同じ部位にあるのでしょうか。繁殖時の衛生環境を考えた場合、デメリットが上回るように思えます。 また、もし現状デメリットが大きい場合、今後進化によって部位が分かれるということはあり得るでしょうか。可能性が限りなくゼロに近いのか、大いにあり得るのか教えていただきたいです。 便の排泄系の専門の医師（大腸外科医です）としてお答えします。とっても興味深い質問ですね。「人間は本当に排泄機能と生殖機能が同じ部位にあるのか」をまずは考えねばなりません。排泄は主に便と尿に大別されます（細かいことを言えば汗なども排泄の一部です）が、便の排泄出口である肛門と、生殖臓器である陰茎・陰嚢・膣はお隣さんですね。だいたい5-10cm以内にあります。一方、尿の排泄出口である尿道口と、生殖臓器は男性は完全に同じ通り道、女性はお隣さんで2-5cm以内の距離にあります。これらから前述の疑問に答え

TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。コスト高騰や出荷量の減少に繋がる可能性 TSMC’s 3-nm Push Faces Tool Struggles – EE Times TSMCが開発している3nmについてはAppleが2023年秋に発売を計画しているiPhone15に搭載されるA17 BionicやMacbook系に搭載されるM3 SoCの製造に利用されると言われています。また、Appleでは他社に先駆けてこの3nmプロセスを利用するために、TSMC 3nmの生産枠の90%程度を獲得したとも言われているのですが、この3nmについて歩留りが現時点では55%程度と非常に低調とのことで、AppleとTSMCは支払い方法を巡っても低い歩留りに合わせて変更するようです。 EE Timesによると、TSMC 3nmプロセスであるN3Bで製造されるSoC

風力を利用して貨物船を曳行する技術「シーウィング」の試験運転が実施されている/Maxime Horlaville/polaRYSE/Airseas （ＣＮＮ） 風の力を利用して海上を曳行（えいこう）するカイトサーフィンはご覧になったことがあるだろう。同じ原理を１０００平方メートルのカイトで想像してみてほしい。水面から３００メートルの高さを飛行し、人間を引っ張って波間を抜ける代わりに、巨大貨物船を引っ張って大海原を進む巨大なカイトを。 これがフランスのエアシーズ社が開発した技術、「シーウィング」の基本概念だ。同社いわく貨物船の燃費削減に貢献し、その上二酸化炭素の排出量も平均で２０％カットできるという。 ２０１６年、フランスの航空機製造大手エアバス社のエンジニア2人がこのアイデアを思いつき、さらなる技術開発のためにエアシーズ社を設立した。数年にわたる研究の末、現在は米仏間を往復する貨物船でカイ

こんにちは、エンジニアの籏野です。 フォルシアでは数年前からRustに関連したイベント(Shinjuku.rs)を開催したり、本の執筆を行ったりとRustに関する活動が行われてきました。 さらにここ最近はRustをよりコアな部分に活用していけないかという議論も活発に行われており、Rustは今後の開発でより重要な役割を担っていくのではないかと感じています。 私自身はこれまでRustにしっかりと触れる機会がなかったのですが、先日プロダクトの検討の一部としてRustを利用できないかという話が出たので、実際にRustを使った処理を実装してみることにしました。 今回の記事ではその際に試したことをまとめていきたいと思います。 やったこと 私が担当するあるプロダクトで、「webアプリでも、データ処理でも同じようなロジックを使いまわしたい」という要望が上がりました。 このプロダクトでは、webアプリはNo

はじめに 先日、こんなエントリを書きました。 blog.jnito.com 上の記事の中で、僕は「きれいなコードだけではすんなりコードが理解できないこともある」というような話を書きました。 もちろん、ある程度の規模になってくるといくらがんばっても「すんなり」では済まない場合も増えてくるけど、それでも最初に挙げた特徴を兼ね備えたコードとそうでないコードでは、開発効率に雲泥の差が出てくる。 僕が考える「良いコード」 - give IT a try きれいなコードを書くことはいつでも大事ですが、きれいなコード「だけ」では大きなコードを理解するのは難しいです。 そこできれいなコードを書くことに加えて、僕が意識しているコードを理解しやすくする工夫について書いてみようと思います。 ただし、ここで書く内容はあくまで僕が普段心がけていることです。 現場の文化やコードの規模や歴史、開発チームのスキルや人数、

Code interpreter のキラーソリューションは表データの可視化っぽいけど、入力テキストとファイルソースによってテキスト生成とファイル出力ができるという点に着目すると色々活用の幅が広がる。 中でも、今までは入出力トークンに含まれる必要があったソースコードデータを外部ファイル化できるので、「リポジトリを丸ごと食わせる」などの従来トークン制限上実現できなかったことが外部システム連携なしで簡単に可能になったのが嬉しいポイントだった。 この特性を生かして最近OSSの静的コード解析というかコードリーディングをChatGPTにやってもらっている。 以下のサンプルでは脆弱性診実習用アプリ（通称「やられサイト」）のSQLインジェクションを発見してもらうという会話をした。 chat.openai.com 以下ではaws-load-balancer-controller や openai-pr-re

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イベント開催日：2023年7月7日 講演者：LINE株式会社　ITSC データベース室　MySQL 1チーム ソフトウェアエンジニア　大塚 知亮 氏 本スライドでは、TiDBで大量のログデータを管理するRDBとして、MySQL及びTiDBを検証した過程と結果、そしてオンプレでの運用方法について発表します。通常、超大量のデータ挿入や更新が発生するアプリケーションにMySQLを利用する場合、適切なデータ量や負荷を基準にシャーディングを行って対応します。しかし、それによってシャードを意識したクエリの発行が必要になるだけでなく、シャードをまたいだデータのジョインや整合性の担保に頭を悩ませることになります。この一つの解決策として、MySQL互換の分散データベースであるTiDBは魅力的な選択肢です。このスライドでは、LINEでシャーディングなしで高負荷案件に対応するために、どのように検証し、オンプレで