$$\newcommand{all}[1]{\left\langle#1\right\rangle} \newcommand{blr}[1]{\left[#1\right]} \newcommand{car}[1]{\left\{#1\right\}} \newcommand{di}[0]{\displaystyle} \newcommand{fr}[2]{\frac{#1}{#2}} \newcommand{lr}[1]{\left(#1\right)} \newcommand{ma}[1]{\(\di{#1}\)} $$ 【更新履歴】はここをクリック 31Oct.2022: referenceを追加しました R.Arouca, A.Cappelli and T.H.Hansson, "Quantum field theory anomalies in condensed matter
C++と書きましたが C でも Fortran でもだいたい同じです。とりあえず gcc (g++) で Linux の話をします。目標としては次の二つです リンク時の undefined reference エラーとは何なのかを理解する(この記事) 実行時の cannot open libXXX.so エラーとは何なのかを理解する(次回) コンパイルとリンク C++ではプログラムを実行可能な形式にするまでにいくつかの形をとります ソースコード (*.cpp, *.cxx 等) オブジェクト (*.o) アーカイブ (*.a) 共有ライブラリ (*.so) 実行可能ファイル (a.out, これには普通拡張子はつけない) ソースコードから実行可能ファイルや共有ライブラリを作る操作を一般にコンパイルと呼びますが、特に複数のオブジェクトファイルを単一のアーカイブや共有ライブラリ、実行可能ファイ
4年前の2019年に、人工知能研究者として私たちがすべきことというブログを書きました。そこで、人工知能の研究者は 正しく伝える 適切に怖がる 見たくないものを、見る という3つのことをしなければならない、と主張しました。 人工知能研究とは、知的とされる人間の活動を機械で模倣することによって、知能とは何かを明らかにしようとする学問です。「知的活動」の代表例として、ゲームをプレイする、数式を解く、専門家の思考過程を模倣する、画像を認識する、などの領域で研究がなされ、機械が人間のパフォーマンスを凌駕できることが次々と示されてきました。当分機械には出来ないだろうと思われていた自然言語を扱う分野でも、ChatGPTの登場によって、使い方によっては人間と拮抗する品質の知的作業を機械が行えることが示されました。このように人間の知能が機械によって相対化されていく先には何があるのでしょうか。 今まで意図的に
はじめに 昨年の9月に vengineer.hatenablog.com というブログを書きました。 SambaNova Systems, Graphcore, Cerebras Ssytems は、TSMC 7nmで半導体を開発していて、次は 5nm/4nm ではなく、3nm に移行するか?という点を考えました。 ( GroqとTenstorrentは、TSMCではなく、Global Foundries の 12nm/14nm) この時点ではまだChatGPTが出ていなかったです。 AIバブルが生成AIバブルへ ChatGPTが出て、期待以上の成果が出ているということで、世界中が生成AIにフルベットするような流れになりました。 その為、NVIDIAのGPU (A100, H100) への需要が高まり、オーダーしてもいつ納品されるかもわからない状況のようです。 下記のツイートでは、Clou
はじめに (今後ステートフルなAPIが出てきたり、入力トークンの制限が大幅に解除されると状況は変わるかもしれません。2023/6現在での試行錯誤となりますことご理解下さい。) (※6/15追記 16kバージョン出てきましたね。日本語だと1万語くらいでしょうか。500トークン(300文字くらい?) x 20 往復くらいまでなら対応できるようになりましたが、これでも足りないケースとか、もしくは(3)の方式の要約情報を他でも使う、とかならまだまだ有効な内容かなと思います。) ChatGPTでアプリを作ると、会話履歴が大量に入らないことに困るタイミングがあると思います。よくある方法は過去10往復の会話のみ保持するとかになると思うんですが、それだと困るシーンも結構ありますよね。 そもそもなんで無限に会話が入らないかというとChatGPT(gpt-35-turboを対象)では、4096トークンという上
はじめに 軽量マークアップ言語(e.g. Markdown)の中で数式を書くという目的においては、TeX記法がデファクトスタンダードになっている。しかし、軽量マークアップ言語自体の「軽さ」と比較したとき、TeX記法は少し「重い」よな〜、ということを前々から思っていた。 ここで「軽い」ことをもう少ししっかり定義しておくと、「プログラムから見た時の扱いやすさや文法としての単純さよりも、人間にとっての見やすさ書きやすさを重視している」ことという感じになるだろうか。[1] TeX記法もXMLベースのMathMLなどと比べれば圧倒的に軽いのだが、もっと軽くできないものだろうか?特に、僕のようなTeXコードを編集しながら式変形を考えるタイプの人間[2]にとっては、TeX記法でも重すぎると感じることが多い。出てくる記号が多かったり、添え字の添え字のような構造が沢山出てくると、コードは何重にもネストされた
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