ゼーガペイン - Wikipedia
『ゼーガペイン』（ZEGAPAIN、是我痛）は、サンライズ製作のSFロボットアニメ作品。2006年4月6日から同年9月28日までテレビ東京系列で毎週木曜日 18:00 - 18:30に放送された。また、BSジャパン及びAT-Xでも同時期に放送された。 本作品のタイトル『ゼーガペイン』はキャッチコピー「消されるな、この想い 忘れるな、我が痛み」から採られた“是我が痛み（これ わが いたみ）”という意味が込められている（縮めて“是我痛”とも書く）。 本作は『ガサラキ』などを手かげたサンライズ第9スタジオが母体となり制作されている[1]。マイクロソフトが企画段階から協力しており、本作のメカアクションは一部を除き3DCGで作画されている。 16:9比率ハイビジョンサイズで制作されており、地上デジタル放送・BSデジタル放送・アニマックスではフルサイズ放送。地上アナログ放送では両サイドをカットして4:
ゼーガペイン - Wikipedia
『ゼーガペイン』（ZEGAPAIN、是我痛）は、サンライズ製作のSFロボットアニメ作品。2006年4月6日から同年9月28日までテレビ東京系列で毎週木曜日 18:00 - 18:30に放送された。また、BSジャパン及びAT-Xでも同時期に放送された。 本作品のタイトル『ゼーガペイン』はキャッチコピー「消されるな、この想い 忘れるな、我が痛み」から採られた“是我が痛み（これ わが いたみ）”という意味が込められている（縮めて“是我痛”とも書く）。 本作は『ガサラキ』などを手かげたサンライズ第9スタジオが母体となり制作されている[1]。マイクロソフトが企画段階から協力しており、本作のメカアクションは一部を除き3DCGで作画されている。 16:9比率ハイビジョンサイズで制作されており、地上デジタル放送・BSデジタル放送・アニマックスではフルサイズ放送。地上アナログ放送では両サイドをカットして4:
時間観念の歴史 コレージュ・ド・フランス講義 1902-1903年度 | 翻訳 | 新刊紹介 | Vol.37 | REPRE
複数名による共（編／訳）著の場合、会員の方のお名前にアイコン（）を表示しています。人数が多い場合には会員の方のお名前のみ記し、「（ほか）」と示します。ご了承ください。 本書は、1902年から1903年にかけて、ベルクソンがコレージュ・ド・フランスにおいて行った「時間観念の歴史」を主題する講義の邦訳である。コレージュ教授就任の1900年から、代講を挟みつつ1914年まで行われたベルクソンの講義の記録は、現在、PUF（フランス大学出版局）からほぼ毎年一冊のペースで刊行されており、本書はそのシリーズの第一冊目にあたる。ベルクソン講義録と言えば、同じくPUFから90年代に出版され、その後法政大学出版局から邦訳出版されたアンリ・ユード編のものを想起する方も多いだろう。ユード編の講義がリセのカリキュラムという制約上、（基本的には）心理学や哲学の学説の紹介を重視するものであったのに対し、コレージュでの講
『時間観念の歴史』（書肆心水）
時間観念の歴史――コレージュ・ド・フランス講義 1902-1903年度 アンリ・ベルクソン［著］ 伝説の名講義シリーズ、ついに公刊！ 第一編 ベルクソン自身によるベルクソン哲学解説。哲学のアポリアは「時間」を適切に扱うことによって解決されると考えるベルクソンが、古代以来の哲学史に自己の哲学を位置づける。 ここのリンク先で本書のなかをご覧いただけます（ＰＤＦファイル） 著者 アンリ・ベルクソン 訳者 藤田尚志・平井靖史・岡嶋隆佑・木山裕登 書名 時間観念の歴史――コレージュ・ド・フランス講義 1902-1903年度 原書 Henri Bergson, Histoire de l'idée de temps. Cours au Collège de France 1902-1903, PUF, 2016. 体裁・価格 Ａ５判並製 448p 定価4950円（本体4500円＋税10％）※2023年
コレージュ・ド・フランス - Wikipedia
正面玄関 コレージュ・ド・フランス（Collège de France、略称 : CdF）は、フランス共和国における学問・教育の頂点に位置する国立の特別高等教育機関（グランテタブリスマン）である。「数学・物理・自然科学」、「哲学・社会学」、「歴史・文献学・考古学」、「医学・生物学」のなど様々な部門を持ち、世界で最も優れた学術研究機関の一つとされる。パリ5区カルチエ・ラタン、マルスロ＝ベルトラン広場にある。パリ人文科学研究大学（PSL）の加盟機関である。 講義自体は公開されており、一般の人々が受講することができるため、形式的には「市民大学」的なものとなっている。試験や学位授与などもない。約50の講座があり、教授はフランス学士院とコレージュ教授団の推薦により任命される。 教授に選任されることはフランスの当該領域における最高の権威として位置づけられることを意味する。事実、当校の教授は年間十数回程
GitHub - Dicklesworthstone/swiss_army_llama: A FastAPI service for semantic text search using precomputed embeddings and advanced similarity measures, with built-in support for various file types through textract.
The Swiss Army Llama is designed to facilitate and optimize the process of working with local LLMs by using FastAPI to expose convenient REST endpoints for various tasks, including obtaining text embeddings and completions using different LLMs via llama_cpp, as well as automating the process of obtaining all the embeddings for most common document types, including PDFs (even ones that require OCR)
Greynoise - Wikipedia
GreyNoiseは、インターネットのバックグラウンドノイズを分析するソフトウェア。セキュリティツールをノイズで飽和させるIPのデータを収集、分析し、ラベル付けをする。 この独自の視点により、ユーザーは無関係並びに無害なアクティビティを気にすることなく、真の脅威を発見し調査することが可能となる。 ユーザーが使用しているデバイスがインターネットをスキャンしているのを確認した場合は、侵害されている可能性がある。GreyNoiseは、危険性のあるIPをユーザーに通知し、セキュリティチームが侵害に迅速に対応できるようにする。またセキュリティチームはGreyNoiseクエリ言語（GNQL）を介してインターネット上で見られるトレードクラフトを発見し、脆弱性を探し悪用しているIPを明らかにすることが出来る。進行性の脅威アクティビティを監視しながら、エクスポージャーを評価している。2021年には米国国防総
GreyNoiseを使ったサイバー脅威インテリジェンス(CTI)活用 | DevelopersIO
また、CTIの情報内容はTactical（戦術的インテリジェンス）、Operational（運用インテリジェンス）、Strategic（戦略的インテリジェンス）の3つのレベルタイプに分けることができます。 今回は主にこの中のTactical、Operationalのインテリジェンスを取得するのに有効なツールGreyNoiseを使ってみました。 GreyNoiseの目的 GreyNoiseは、世界中のインターネットをスキャンし、攻撃に関連するIPを収集、分析、ラベル付けし、セキュリティツールのノイズを削減するために必要なインテリジェンスを提供します。 GreyNoiseでできること セキュリティアナリストが注目しなくても良いイベントを認識する 感染している端末を見つけることができる 実際にインターネット上で実行されている脅威情報を確認する 使ってみる こちらからアカウントを作成すると無料で使
microsoft/phi-1_5 · Hugging Face
Model Summary The language model Phi-1.5 is a Transformer with 1.3 billion parameters. It was trained using the same data sources as phi-1, augmented with a new data source that consists of various NLP synthetic texts. When assessed against benchmarks testing common sense, language understanding, and logical reasoning, Phi-1.5 demonstrates a nearly state-of-the-art performance among models with le
論文紹介：Textbooks Are All You Need | データアナリティクスラボ
JOURNALについて データアナリティクスラボ株式会社では、ITやデータサイエンスに関する技術の研究活動を行っています。このブログでは、研究活動で得られた知見や検証結果についての情報を発信します。 本ブログで提供される情報は、可能な限り正確かつ最新の情報であるように努めますが、必ずしもその正確性を保証することはできません。場合によっては誤情報が含まれたり、最新の情報ではない可能性もあります。予めご了承いただけますようお願い申し上げます。 はじめに データソリューション事業部の宮澤です。 今回はLLM（大規模言語モデル）に関する”Textbooks Are All You Need”という論文について紹介します。本論文は、LLMの学習や訓練に使うデータの品質を高めることによるモデルの精度向上についての研究報告です。 スケーリング則に従った単純なデータの増量ではなく、「データの品質向上」とい
Textbooks Are All You Need をシュッと｜bbz
All You Need ( ﾟдﾟ) All You Need ( ﾟдﾟ) All You Need ( ﾟдﾟ) いい響きでございます。 ついつい論文読んでしまいましてよ。 Microsoft Research さんのでござるな( ・ω・) まぁ詳細な話はご自身で論文読んでもろて。 シュッと概要だけ書き残していきますかな。 簡潔にまとめてしまうと。 教科書のような高品質なデータで学習しーの いい感じのデータで fine-tune したらトークン（学習データ量）少なくても強くなーる ってな感じでござるな( ・ω・) 汎化性能でいうとちょいとまだ厳しい感じであるけれども。 特定のタスクを解くという文脈においては有効そうでござるなぁ。 こういうモデルでアンサンブルしたらいいのじゃろうかのぉ？( ・ω・) まぁデータセット作るのが大変すぎるので個人で取り組むのは無理ですなぁ。 最後に Cha
Textbooks Are All You Need
We introduce phi-1, a new large language model for code, with significantly smaller size than competing models: phi-1 is a Transformer-based model with 1.3B parameters, trained for 4 days on 8 A100s, using a selection of ``textbook quality" data from the web (6B tokens) and synthetically generated textbooks and exercises with GPT-3.5 (1B tokens). Despite this small scale, phi-1 attains pass@1 accu
Databricksでllama.cppを動かしてみる - Qiita
どうやらLLM界隈ではこちらがホットらしいです。 この記事では本当に動かしたところまでなので、以下は残項目となっています。 Pythonバインディングllama-cpp-pythonのインストール GPUサポート llama.cppの説明の翻訳 llama.cppのゴールはMacBookで4ビットの整数量子化を用いてLLaMAモデルを実行することです。 依存関係のないプレーンなC/C++実装 Appleシリコンが一級市民 - ARM NEON、Accelerate、Metalフレームワークで最適化 x86アーキテクチャのためのAVX、AVX2、AVX512サポート F16 / F32精度のミックス 2-bit、3-bit、4-bit、5-bit、6-bit、8-bitの整数量子化をサポート CUDA、Metal、OpenCL GPUのサポート llama.cppのオリジナル実装は夕方にハッ
自律言語エージェントを構築するためのフレームワーク Agents を試す｜npaka
自律言語エージェントを構築するためのフレームワーク「Agents」を試してみたので、まとめました。 1. Agents の概要「Agents」は、自律言語エージェントを構築するためのフレームワークです。 「コンフィグファイル」に自然言語で設定を記述するだけで、「言語エージェント」または「マルチエージェントシステム」をカスタマイズし、「ターミナル」「Gradio」「バックエンドサービス」にデプロイできます。 「Agents」と他の既存の言語エージェントフレームワークとの大きな違いの1つは、「SOP」(Standard Operation Process) を通じて言語エージェントにきめ細かい制御とガイダンスを提供できることです。「SOP」はタスク全体のサブゴール / サブタスクを定義し、ユーザーが言語エージェントのきめ細かいワークフローをカスタマイズできるようにします。 2. Agentsが
大規模言語モデル(Llama2など)を正攻法でファインチューニングする際のメモ(ZeRO-Offload, not QLoRA) ｜Kan Hatakeyama
背景と目的大きめのサイズ(>数b)の大規模言語(LLM)をファインチューニングします｡ ファインチューニングにはLoRAやQLoRAと呼ばれる手法が良く使われ､一般家庭レベル(?)のGPUでも動かせるようになってきています｡ しかし､LoRAで学習させられる知識や情報には､制約があるのでは､とも囁かれています｡ そこで､本記事は､loraではないフルパラメータのファインチューニングを､限られたGPUメモリで行います｡ deepspeedというライブラリを使います｡ deepspeedにはモデルの動作に必要なメモリをCPUメモリに移す機能などがあるようで､それを使います(キーワード: offload, ZeRO)｡ 7bモデルは20GB程度のVRAMで学習できました｡ 以下の公式チュートリアルをもとに進めたいところですが､情報が断片的で､自分にはあまり理解できなかったので､webサイトを適当
Ludwig
Declarative deep learning framework built for scale and efficiency. 📖 What is Ludwig?¶ Ludwig is a low-code framework for building custom AI models like LLMs and other deep neural networks. Key features: 🛠 Build custom models with ease: a declarative YAML configuration file is all you need to train a state-of-the-art LLM on your data. Support for multi-task and multi-modality learning. Comprehen
PDF論文やプレゼン資料から「表3を説明して」「5～7ページを要約して」などの指示に回答 米Adobeなど「PDFTriage」開発
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 米スタンフォード大学と米Adobe Researchに所属する研究者らが発表した論文「PDFTriage: Question Answering over Long, Structured Documents」は、WebページやPDF論文、プレゼンテーション資料などの複雑な構造からなる特定のドキュメントに対するテキストプロントに適切に回答する、大規模言語モデル（LLM）向けの方法を提案した研究報告である。 現行の方法では、LLMが対応するコンテキスト数（トークン数）に制限があるため、長い文書から関連するコンテキストを取得する前処理が必要であ
マルチモーダルAIの歴史と最新動向｜IT navi
２．マルチモーダルAIの歴史(1) 初期段階（1980年代～1990年代）この時期には、音声認識や画像認識などの単一モダリティの研究が盛んに行われました。しかし、複数のモダリティを統合することで得られる利点にも気づき始めた研究者たちがいました。 例えば、音声と画像を組み合わせることで、話者の顔や口元の動きから音声認識の精度を向上させることができることが示されました。また、テキストと画像を組み合わせることで、画像に対するキャプションや説明文を生成することができることが示されました。 このように、初期段階では、主に2つのモダリティを組み合わせる研究が行われました。 (2) 発展段階（2000年代～2010年代）この時期には、深層学習やニューラルネットワークなどの技術の発展により、単一モダリティの研究が飛躍的に進みました。同時に、複数のモダリティを統合する方法も多様化しました。 例えば、音声と画
Two-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックの導入
はじめに こんにちは。Kagglerの 中間 と 若月 です。業務では主に人材領域でのレコメンドシステムの改善に取り組んでいます。 この記事では、レコメンドシステムにTwo-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックを導入することで、精度とコストを改善することに成功したので、その取り組みについて紹介します。 背景 導入したロジックについて説明する前に、まず既存のレコメンドシステムについて簡単に説明します。 既存のレコメンドシステムでは、ユーザとアイテムについてルールベースによる候補生成を行った後、機械学習モデルを用いてスコアを付与し、スコア順にユーザに推薦するアイテムを選択していました。 しかし、ルールベースによる候補生成はベースラインとしてはよいものの、性能改善には限界があり、ルールベースが複雑になればなるほど計算コストもかかるようになっていきます。 そこで、性能改善がしやす
「Raspberry Pi 5」登場、CPUとGPUがRaspberry Pi 4の2～3倍の性能で独自開発I/Oコントローラー「RP1」も搭載
Raspberry Pi財団が「Raspberry Pi 5」を2023年9月28日(木)に発表しました。Raspberry Pi 5CPUにはArm製CPU「Cortex-A76」や独自開発のI/Oコントローラー「RP1」が搭載されており、CPUとGPUの性能がRaspberry Pi 4と比べて2～3倍に向上したとされています。 Introducing: Raspberry Pi 5! - Raspberry Pi https://www.raspberrypi.com/news/introducing-raspberry-pi-5/ Raspberry Pi財団が開発しているRaspberry PiシリーズはノートPCなどと比べて安価に入手できることから教育機関やハードウェア愛好家から大きな支持を得ています。Raspberry Pi 5はRaspberry Piシリーズのフラッグシッ
GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト | AIDB
関連研究 LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト 推論能力をさらに強める戦略『AoT』で、LLMが「直感」に似た能力を示すようになった メタ認知をさせてLLMの能力を上げる手法「メタ認知プロンプティング」 従来の課題と背景 LLMの推論能力の限界 大規模言語モデル（LLM）は、短い質問や単純なタスクに対してはゼロショットで高い性能を発揮しますが、ステップバイステップの推論が必要な長い質問や複雑なタスクに対しては、通常はその性能に限界があります。複数の前提条件や仮定に基づいて論理的に推論する必要がある場合、LLMはしばしば不正確な結論に至ることがあります。 CoTフレームワークの限界と利点 Chain-of-Thought（CoT）フレームワークは、このような複雑な問題に対する一つの解決策として提案され
exmaple.comというtypoドメインを持ってるcloudflareの分析を読んだ - momokaのブログ
Typo traps: analyzing traffic to exmaple.com (or is it example.com?) 以下のCloudflare blog を読んだ感想。 blog.cloudflare.com Cloudflareが exmaple.com もってて、それに関連したtypoの話。 exmaple.com にくる通信の99.99%がbot由来らしい。 日本からだとAS17676 SoftBank からと http://exmaple.com へ大量のbot通信が流れているらしい。これはルータか何かしらのソフトウェアかネットワーク設定でexample.comに行くはずの通信がtypoによって間違って設定されているのが理由と考えられる。 % curl https://exmaple.com/ <h1>Well hello there.</h1> <p> We
iPhone15で一部のUSB-C対応モバイルバッテリーが使えないとの報告 - iPhone Mania
iPhone15シリーズでは、これまでのLightningポートからUSB-Cポートへと変更され、USB-CケーブルやUSB-C対応モバイルバッテリーが使えるようになりました。 しかしサードパーティーが販売している既存のモバイルバッテリーの一部商品が、iPhone15シリーズを充電できないとの報告が相次いでいます。 ■3行で分かる、この記事のポイント 1. 既存のUSB-CモバイルバッテリーでiPhone15シリーズが充電できないとの報告が相次ぐ。 2. iPhone15シリーズの双方向充電機能が原因である可能性。 3. iPhone15用に新たにUSB-Cモバイルバッテリーを購入するなら注意が必要。 原因はiPhone15の双方向充電機能か ただしすべてのUSB-Cモバイルバッテリーが、iPhone15シリーズと互換性がないという訳ではありません。 米メディアMacRumorsは一部US
Language Server Protocol の仕様 及び実装方法
Language Server Protocol通称LSPの仕様と、各機能をどうやって実装したら良いかの指針を示します。 対象読者 * 言語処理系を実装する人/したい人 * Language Serverを実装する/したい人 * LSPに興味がある人、日本語のまとまった情報源を探している人 * Language Serverがエディタの裏でどのようなことをしているのか気になる人 本書で解説される機能は以下の通りです。 * Diagnostics (検査) * Completion (補完) * Inlay hint * Hover * Goto definition (定義へ移動) * Find references (参照を表示/移動) * Rename (名前変更) * Code actions * Code lens * Signature help * Command * Docu
r/LocalLLaMA
Today I released an uncensored version of the WizardLM model.https://huggingface.co/ehartford/WizardLM-7B-Uncensored This was trained with 4x A100 80gb over 36 hours, and used the original training script from WizardLM team.https://github.com/nlpxucan/WizardLM#fine-tuning The dataset (and the cleaning script) is located here:https://huggingface.co/datasets/ehartford/WizardLM_alpaca_evol_instruct_7
Mistral-7Bを日本語で試す｜shi3z
フランスのスタートアップが公開したMistral-7Bが、Llama2 13B超えだと言うので日本語で試してみました。 試す前の注意事項としては、transformersがpipにない超最新版じゃないと動かない。 $ pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.gitそんで試す。 ちなみに今アメリカにいるのだが、ngrok使うと自宅にあるドスパラ製Memeplexマシンに直接アクセスできるので死ぬほど便利である。これでもう日本に帰る必要がなくなった。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" # the device to load the model onto model = AutoModelForC
本当にオープンソースのライセンスで利用＆検証できる大規模言語モデル「Mistral 7B」が登場、「Llama 2 13B」や「Llama 1 34B」を上回る性能のAI開発が可能
フランスのAIスタートアップであるMistral AIが開発した大規模言語モデル「Mistral 7B」が、2023年9月に登場しました。モデルの重みがApache 2.0ライセンスでリリースされているので自由に調整してチャットAI開発に利用可能となっているほか、パラメーター数を73億個に抑えているにもかかわらず「Llama 2 13B」や「Llama 1 34B」などパラメーター数の大きいモデルよりもベンチマークで高いスコアを残しています。 Mistral 7B | Mistral AI | Open source models https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/ Mistral 7Bは73億パラメーターのモデルで、特徴は下記の通り。 ・すべてのベンチマークでLlama 2 13Bを上回るパフォーマンス ・多くのベンチマークでLl
Mistral 7B
Mistral AI team is proud to release Mistral 7B, the most powerful language model for its size to date. Mistral 7B in shortMistral 7B is a 7.3B parameter model that: Outperforms Llama 2 13B on all benchmarksOutperforms Llama 1 34B on many benchmarksApproaches CodeLlama 7B performance on code, while remaining good at English tasksUses Grouped-query attention (GQA) for faster inferenceUses Sliding Wi
読書メモ：『一冊でわかる デモクラシー』＆『啓蒙とはなにか:忘却された〈光〉の哲学』 - 道徳的動物日記
『福祉国家』、『ポピュリズム』、『移民』、『法哲学』、『マルクス』、『貧困』に引き続きオックスフォードのVery Short Introduction シリーズの邦訳書を紹介するシリーズ第七弾。ただし今回紹介する『デモクラシー』と『権威主義』はどっちもあまり良い本ではない（前者はロクでなしという域に達している）のでまとめて紹介。 デモクラシー (〈一冊でわかる〉シリーズ) 作者:バーナード クリック 岩波書店 Amazon バーナード・クリックはわたしでも知っているような有名な政治学者で、本書が出版された時点で73歳と高齢であり、本書のカバーに書かれている紹介によると「イギリス政治学の重鎮」であるらしい。 訳者あとがきでは、イギリスの政治学にはアメリカ的な「政治科学」とは異なる「政治理論」の伝統があり、「政治科学」が軽量的な測定とかモデル構築とかの専門的な手法を重視する代わりに専門家にしか
GitHub - instant-dev/instant: JavaScript API framework with ORM, migrations and vectors
instant.dev provides a fast, reliable and battle-tested ORM and migration management system for Postgres 13+ built in JavaScript. For those familiar with Ruby on Rails, instant.dev adds functionality similar to ActiveRecord to the Node.js, Deno and Bun ecosystems. We have been using it since 2016 in production at Autocode where it has managed over 1 billion records in a 4TB AWS Aurora Postgres ins
Google DomainsからCloudflare registrarにドメインとメールを移管した
Google DomainsがSquarespaceに買収されるので、持っているドメインとカスタムドメインのメールアドレスをCloudflare Registrarに移管した。 Cloudflare Registrar · Cloudflare Registrar docs 基本的にはCloudflare Registrarに表示される手順でやっておけば、問題は起きなかったので、よくできてると思った。 次のような手順で順番に移管していたので、移管時のメモ。 手順 Google Domainsの移行準備 Cloudflareのname serverを使うように移行する ドメインの移管 メールの転送設定 Google Domainsの移行準備 移管する前に、Google Domainに登録しているドメインの設定を変更しておく。 それぞれONになってると移管時に問題が発生する。 DNSSECを無
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GitHub - crossbowerbt/awk-webserver: A simple webserver, written in GNU awk, that supports directory listing and download of file from the directory where it is launched
GitHub - explodinggradients/ragas: Evaluation framework for your Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines
Getting Started with GreyNoise
Using the GreyNoise Query Language (GNQL)
GreyNoise Visualizer
GreyNoise Intelligence | Real-Time Intelligence For Modern Threats
microsoft/phi-1 · Hugging Face
GitHub - sotokisehiro/chatux-server-llm
DeepSpeedのZeRO-Inferenceを使ってV100-16GBの環境で30BのLLMを動かしてみました。 - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog
LibreTranslate - Free and Open Source Machine Translation API
GitHub - LibreTranslate/LibreTranslate: Free and Open Source Machine Translation API. Self-hosted, offline capable and easy to setup.
より良い世界のためのデザイン：意味、持続可能性、人間性中心 - 新曜社
(Geo)Parquet — GDAL documentation
LogiCoT: Logical Chain-of-Thought Instruction-Tuning Data Collection with GPT-4
Raspberry Pi 5の電源回りを確かめてみる