自己対戦で強化学習する三目並べ AI をPyTorchで実装 - Qiita
PyTorch の社内勉強会の題材にしたいと思い立ち、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）を用いた自己対戦型強化学習の三目並べ AI を実装したので公開します。見通しの良いシンプルな実装を目指しました。結局、それなりのコード量になってしまいましたが。 動作環境 Google Colaboratory の CPUランタイムにて動作を確認しました。 概略 おおまかな処理フローは次図の通りです。盤面情報を受け取った先攻方策と後攻方策は、○×を書き込む場所を返します。この先攻方策と後攻方策に AI を実装し自己対戦させます。 盤面情報は、空白マスをゼロ、先攻 ○ を+1、後攻 × を-1とした形状 (H,W)=(3,3) の二次元配列とします。 盤面座標は、場合により二次元座標と1次元に展開したフラット座標を使い分けます。 三目並べの
Harry Potter and the Methods of Rationality | Petunia married a professor, and Harry grew up reading science and science fiction.
HPMOR.com is an authorized, ad-free mirror of Eliezer Yudkowsky‘s epic Harry Potter fanfic, Harry Potter and the Methods of Rationality (originally under the pen name Less Wrong). The story is complete now, so the rss feed for the story mirror won’t be updating any more, although any further Author’s Notes will continue to show up in that rss feed. The canonical location of HP:MoR is currently at
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました （METI/経済産業省）
経済産業省と総務省は、生成AIの普及を始めとする近年の技術の急激な変化等に対応すべく、有識者等と議論を重ね、関連する既存のガイドライン（注）を統合・アップデートし、「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました。 （注）AI開発ガイドライン（平成29年、総務省）、AI利活用ガイドライン（令和元年、総務省）、AI原則実践のためのガバナンスガイドラインVer1.1（令和4年、経済産業省） 概要 AI戦略会議（座長：松尾豊 東京大学大学院工学研究科教授）で取りまとめられた「AIに関する暫定的な論点整理」（令和5年5月26日（金曜日））において、近年の生成AIの普及を踏まえ、既存のガイドラインに関して必要な改訂などを検討する必要性が示されました。それを受けて経済産業省及び総務省では、既存のガイドラインを統合・アップデートし、広範なAI事業者向けの統一的で分かりやすいガイドラインの検討を
The Bitter Lesson
Rich Sutton March 13, 2019 The biggest lesson that can be read from 70 years of AI research is that general methods that leverage computation are ultimately the most effective, and by a large margin. The ultimate reason for this is Moore's law, or rather its generalization of continued exponentially falling cost per unit of computation. Most AI research has been conducted as if the computation ava
Rich Sutton's Home Page
Richard S. Sutton, FRS Research Scientist, Keen Technologies Professor, Department of Computing Science, University of Alberta Principal Investigator, Reinforcement Learning and Artificial Intelligence Lab Chief Scientific Advisor, Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) Senior Fellow, CIFAR Department of Computing Science 3-13 Athabasca Hall Edmonton, Alberta Canada T6G 2E8 email rsutton@ua
【ローカルLLM】llama.cppの量子化バリエーションを整理する｜Baku
「llama.cpp」はMacBookなどでLlamaベースの大規模言語モデルを動かすことを目標とするアプリケーション。一応CPUのみでも実行でき、GPUの非力な環境でも動かしやすい。 llama.cppの量子化モデルllama.cpp(GGML)では量子化によるモデルサイズ縮小が進んでいる。例えば、下記のHuggingFaceのRepoを見ると、GGML量子化モデルは「q4_0, q4_1, q5_0, q5_1, q8_0, q2_K, q3_K_S, q3_K_M, q3_K_L, q4_K_S, q4_K_M, q5_K_S, q5_K_M, q6_K」と多岐にわたる。 Model cardに解説があるものの、専門的で素人にはサイズ以外の違いが分からない。もう少しやさしい説明がないか調べたところ、llama.cppの"quantize"コマンド内に整理されていると知ったので、和訳し
Spreadsheets are all you need.ai – A low-code way to learn AI
Sophisticated yet simple Spreadsheets-are-all-you-need is a low-code introduction to the details behind today’s Large Language Models (LLMs) that’s ideal for: Technical executives, marketers, and product managers Developers and scientists transitioning into machine learning AI policy makers and ethicists If you can understand a spreadsheet, then you can understand AI! Learn from a real LLM Spreads
音楽の作り方が決定的に変わる。架空のロックバンドのコンセプトアルバムを丸ごとAIで作れてしまいました（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
では、一人の音楽素人がAIの力を借りたら、どの程度までコンセプトアルバムが作れるか、試してみました。思いついたのは、今日（2月27日）の11時30分ごろ。まず、ChatGPTにこう指令することから始めました。 ロックのコンセプトアルバムを作りたいので、12曲のタイトルと歌詞、そしてその曲調をそれぞれ英語で記述して そうすると、ChatGPTは12曲の概要を作ってくれました。 1. "Echoes of Eternity"曲調: エピックなインストゥルメンタルイントロ。壮大なストリングスとパワフルなドラムス。 歌詞の一部: （インストゥルメンタル） 2. "Shadows in the Moonlight"曲調: ミステリアスなヴァースとクライマックスへ向けて構築されるコーラス。 歌詞の一部: "In the silver glow, secrets come to dance, / Sha
AI生成で３０万枚作ってわかったこと｜jun555
２０２２年の８月ころから生成AIとの付き合いを開始して、最初はMIDJOURNEY（初期バージョン）から始まり、NAIに移行し、MIDJORNEYのバージョンが上がって、NIJI-JOURNEYを少し触ったあたりで、RTX４０９０を買ってStable-Diffusionのローカル環境に場所を移しました。 ２０２２年８月から２０２３年２月まで、だいたい一年と２００日（約５６５日） 生成枚数は３２万枚超。オンラインでの生成サービス（mid+nai）で３万枚くらい。ローカルに移行してから２９万枚生成しました。 midjourney初期バージョン期。２０２２年８月ごろ。この頃はこれでウホウホ言ってましたNAI期、「アニメキャラが出せる！」とウホウホ言ってましたMID＋NIJI＋NAIで作った漫画（未発表）AI独特の画風（次元）をまたぐ能力をテーマにした漫画Stable-Diffusion期。今も毎
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
アルトマン氏、半導体業界再編に数兆ドル調達へ
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【スゴ本】世界がこうなるなら私はどうする？ITエンジニア必読のサイエンス・フィクション6冊
1. 『プロジェクト・ヘイル・メアリー』アンディー・ウィアー 著、小野田和子 訳 2. 『オービタル・クラウド』藤井太洋 著 3. 『AIとSF』日本SF作家クラブ 編 4.『虚数』スタニスワフ・レム 著、長谷見一雄・沼野充義・西成彦 訳 5. 『SF超入門』冬木 糸一 著 6. 『サイエンス・フィクション大全』グリン・モーガン 著、石田亜矢子 訳 1冊目は、『プロジェクト・ヘイル・メアリー』だ。 ▲『プロジェクト・ヘイル・メアリー』アンディ・ウィアー 著、小野田和子 訳、早川書房 もし未読なら、素晴らしい！おめでとう！ こんなにめちゃくちゃ面白い本をこれから読めるなんて、羨ましいなぁ。紹介やレビューを目にする前に、いますぐ（今すぐにだ）読んでほしい（公式の紹介やAmazonレビューはネタバレ満載なので見てはいけない）。 映画化されるらしいが、約束された傑作になるだろうが、ITエンジニアな
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僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
GitHub - rrthomas/hpmor: PDF, ePUB and Mobi versions of “Harry Potter and the Methods of Rationality”, from LaTeX source
Remove the AI bloatware from Logitech’s mouse driver – The Robservatory
LLMの現在 - Speaker Deck
GitHub - stitionai/devika: Devika is an Agentic AI Software Engineer that can understand high-level human instructions, break them down into steps, research relevant information, and write code to achieve the given objective. Devika aims to be a competiti
今さら聞けない!? AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！
Chat with Open Large Language Models