急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用
TOEIC600点、多少読めるが書けないし話せない状態で英語公用語の Autify という会社に飛び込んでもうすぐ5年が経つ。なんだかんだで英語で話すのにも慣れてきて、いきなりスピーチを求められても何とか話せる程度にはなってきた。 喋れるようになったのは端的に会話量によるものなのだが、少し振り返ってみると自分の中でグッとコツを掴んだタイミングがいくつかあったように思う。備忘代わりにざっとまとめてみる。 友達が出来た入社してしばらくはまだ日本人しかいなかったので、実際におれが初めて会社で英語を使ったのは、たまたま面接に来ていたインドネシア人のAdamに話しかけたときだ。彼が入社するなら、遅かれ早かれ喋ることになるのだから、早いうちに話しかけた方が良いだろう、みたいなことを思った気がする。 結果としては、"Hello, my name is Takuya…" と言った後、15秒ぐらい沈黙が続い
人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 21 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人
Write your scripts in a modern type-safe and runtime-safe programming language that handles many bugs and mistakes during compilation process.
DB設計書の管理が楽になるDBML入門 – DBMLの書き方,dbdiagram.io, dbdocs の紹介 – | SIOS Tech. Lab
こんにちは！サイオステクノロジーの安藤 浩です。DB設計書の生成が容易にできるDBMLをご紹介します。DBMLの入門として、DBMLの書き方、ER図生成方法、Github actionsでCIを実行して閲覧する方法をご紹介させていただきます。 DBMLとは DBML は DataBase Markup Language の略でDB構造を定義するために設計された言語です。 DB構造に焦点を当てており、可読性の高い言語です。 dbdiagram.io や dbdocs.io などを利用することでDBドキュメントの生成が可能です。 コードベースで図を生成できる点でPlantUMLと似ていますね。 DBMLの書き方 テーブルの書き方 まずはテーブルの定義の例をもとにDBMLの記法を紹介していきます。users というテーブルを作成してみます。コードは以下のようになります。 Table users
GraphQL is an incredible piece of technology that has captured a lot of mindshare since I first started slinging it in production in 2018. You won’t have to look far back on this (rather inactive) blog to see I have previously championed this technology. After building many a React SPA on top of a hodge podge of untyped JSON REST APIs, I found GraphQL a breath of fresh air. I was truly a GraphQL h
中国のSNS「快手（Kuaishou）」は、テキストから最大2分間の動画を生成できる動画生成モデル「可灵（Kling）」を開発。多数のサンプル動画を掲載するデモサイトを公開した。 テキストから最大2分間のフルHD動画を生成 A Chinese AI video generator just dropped before we got access to Sora Can generate 2-minute videos at 30fps, 1080p quality, available on the KWAI iOS app with a Chinese phone number A few generations from their site: 1. pic.twitter.com/NEmWiqKHiO — Rowan Cheung (@rowancheung) June 6, 20
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Welcome Welcome to "100 Exercises To Learn Rust"! This course will teach you Rust's core concepts, one exercise at a time. You'll learn about Rust's syntax, its type system, its standard library, and its ecosystem. We don't assume any prior knowledge of Rust, but we assume you know at least another programming language. We also don't assume any prior knowledge of systems programming or memory mana
実用Rustアプリケーション開発
実世界のRustアプリケーションを効率良く開発するための実用的な知見集 仕事などで実世界のRustアプリケーションを書く時に実用的な知見やtipsがまとまっていたらいいなと思ったことはありませんか？ この本では、アプリケーションを書く時に悩むポイントや便利crateを素早くアプリケーションに組み込む際のポイントを紹介します。本の内容をスリムにするため、自分が学び始める前に知りたかったものに絞りつつ要所を紹介・解説します。Rustの言語仕様のメジャーどころやよく利用されているcrateはドキュメントが豊富なので、わからないところや詳しく知りたい部分はドキュメントを読んだりLLMに聞いてみたりしてください。 想定読者: "The Rust Programming Language" の要所を読み終えたくらいのこれからRustでアプリケーションコードを書いていく、または今まさにアプリケーションコ
OpenAIが開発する大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」は、道徳テストで人間の大学生より優れたスコアをたたき出したり、セキュリティ勧告を読むことで実際の脆弱性を悪用できたりと、すでに一部の分野で人間の能力を超えることが示されています。そんなGPT-4が、プロのアナリストに匹敵する精度の財務諸表分析を行えることが実証されました。 Financial Statement Analysis with Large Language Models by Alex Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Nikolaev :: SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4835311 The future of financial analysis: How GPT-4 is disrupting
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
岡崎教授率いる岡崎研究室と、東京工業大学学術国際情報センターの横田理央教授が率いる横田研究室、産業技術総合研究所による合同研究チームは23年12月、LLM「Swallow」を発表。この開発を通して得たノウハウなども紹介している。 関連記事 生成AIを巡る日本の現状は？ 東大・松尾教授の考察資料が無料公開 「1年間、日本は最善手を指し続けている」 内閣府は5月23日、22日に開催した「第9回 AI戦略会議」で取り扱った資料を公開した。公開したのは、AI研究の権威として知られる東京大学の松尾豊教授が作成した「生成AIの産業における可能性」と題した全33ページの資料など。 “大は小を兼ねない”生成AI 注目集める「小規模言語モデル」（SLM） そのメリットとは？ 先日行われた、米Microsoftの開発者向けイベント「Microsoft Build 2024」の目玉の一つだった「SLM」（Sma
これはサマリ（ここを更新していきます）情報提供（コメント）歓迎！！ イテレータによってGoはどう変わるのか Dive into gomock Data Race Detection In Go From Beginners Eye Go1.21から導入されたGo Toolchainの仕組みをまるっと解説 Cleanup handling in Go Custom logging with slog: Making Logging Fun Again! Goにconst型修飾を期待しなくてよい理由 GoのLanguage Server Protocol実装、「gopls」の自動補完の仕組みを学ぶ バイナリを眺めてわかる gob encoding の仕様と性質、適切な使い方 Unified Diff 形式の差分から Go AST を構築して feature flag を自動計装する Mapのパ
php-fpm の挙動を確認するために発行されるシステムコールを簡単に確認できる Docker Compose 環境を作りました。 github.com システムコール strace-php-fpm strace オプション php-fpm が発行するシステムコール例 ini ファイルの探索 nginx からの FastCGI リクエスト PHP ファイルの読み込み さいごに 参考 システムコール システムコールは、php-fpm のようなユーザプログラムが、ファイル操作やネットワーク通信、プロセス制御のようなカーネルが提供する機能を利用する仕組みです。PHP コードは PHP（ここでは php-fpm）で実行する必要があるので、php-fpm が発行するシステムコールを確認することで php-fpm や PHP コードがどのように動作しているかを知る手掛かりになります。 システムコールを
あれから進化的マージの試行錯誤を繰り返していたが、ついに相当性能が高そうなモデルが生まれた。 Umievo-itr012-Gleipnir-7Bである。 umiyuki/Umievo-itr012-Gleipnir-7B · Hugging Face ElyzaTasks100の平均スコアは3.91に達して、ついにGPT-3.5Turboのスコア（3.88）を上回ってしまった。 ただし、スコアが上回ってるからと言って性能が勝ってるというわけではない事に注意して欲しい。例えるなら、身長が高いからと言って強いわけではないみたいな話である。 前回の記事では少し誤解を招く書き方だったかもしれないが、そもそも7Bの小型日本語LLMなんてのは基本的にドアホである。間違ってもChatGPTの代わりに使えるなんて考えてはいけない。 とは言うものの、単なるドアホではスコア3.91なんて取れないという事もまた
数値や日付をさまざまな形式の文字列に！ toLocaleString()を使ってスマートに変換しよう ウェブアプリケーションなどでは外部のAPIからデータを取得して表示することがあるでしょう。しかしながら、APIの値を必ずしもそのまま表示せず、ユーザーにとって分かりやすい文字列に加工することもあります。たとえば、数値をカンマ区切りにしたり、日付データを特定のフォーマットに変換したりといったことはみなさんも経験があるのではないでしょうか？ そのような数字や日付を変換するのに便利なのが、JavaScriptのtoLocaleString()メソッドです。このメソッドを使うことで、数値や日付をさまざまな形式に変換できます。この記事では、toLocaleString()メソッドの使い方と、その応用例を紹介します。 サンプルを別ウインドウで開く コードを確認する toLocaleString()メソ
中国が「習近平思想」に基づいて訓練されたAIモデルを開発
中国でインターネットの規制を行っている中国サイバースペース管理局の研究所が、習近平国家主席の政治哲学に基づいた「安全で信頼できる」大規模言語モデル(LLM)を開発しました。 China’s latest answer to OpenAI is ‘Chat Xi PT’ https://www.ft.com/content/43378c6e-664b-4885-a255-31325d632ee9 Sure, why not: China built a chatbot based on Xi Jinping https://www.engadget.com/sure-why-not-china-built-a-chatbot-based-on-xi-jinping-155828456.html China rolls out large language model AI based on
AIの仕組みであるLLMの「ブラックボックス」の内部を見てどのニューラルネットワークが特定の概念を呼び起こすかを知る試みをAnthropicが解説
チャットAI「Claude」などを開発するAI企業「Anthropic」がAIモデルの内部動作について、何百万もの概念がどのように表現されているかという研究結果を報告しました。 Mapping the Mind of a Large Language Model \ Anthropic https://www.anthropic.com/research/mapping-mind-language-model AIモデルの本体である大規模言語モデル(LLM)の出力はブラックボックスとして扱われており、入力に対応して出力が行われた時になぜその特定の応答が出力されたのかは不明となっています。そのため、モデルが有害・偏見・ウソなどの危険な出力をしないことを信頼するのは難しいものです。 Anthropicは以前よりLLMの内部についての研究を行っており、2023年10月には「特徴」単位でまとめるこ
I'm concerned by the number of times I've heard, "oh, we can do RAG with retriever X, here's the vector search query." Yes, your retriever for a RAG flow should definitely support vector search, since that will let you find documents with similar semantics to a user's query, but vector search is not enough. Your retriever should support a full hybrid search, meaning that it can perform both a vect
近年、TypeScript を取り巻くエコシステムでは、ユーザーに明示的な型注釈を求めることで、推論や型生成のコストを下げるというアプローチが注目されています。TypeScript 5.5 beta で 発表された --isolatedDeclarations オプションはその代表的な機能ですし、Deno の提供する新しいパッケージレジストリ JSR が提唱している slow types という考え方も同様のアプローチを求めるものです。 この記事では、上記のようなアプローチが提案された経緯や解決したい課題について、TypeScript を利用するエコシステムの状況も踏まえて整理します。 TypeScript を取り巻くツールチェインと型情報を利用する上でのパフォーマンス 皆さんがご存知の通り、TypeScript の型推論は非常に賢く、その機能は日々アップデートされています。特に以下のよう
Welcome Welcome to "100 Exercises To Learn Rust"! This course will teach you Rust's core concepts, one exercise at a time. You'll learn about Rust's syntax, its type system, its standard library, and its ecosystem. We don't assume any prior knowledge of Rust, but we assume you know at least another programming language. We also don't assume any prior knowledge of systems programming or memory mana
【無料】高精度&爆速で文字起こしが終わるAIツール「Gladia」がスゴイ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、インハウスマーケティング部のかけるです。 生成AIによってライティング業務の効率化が進むなかで、「文字起こし」は生成AIが得意とする領域の一つです。 今回は数ある文字起こしAIのなかでも、実際に使ってみて良かった文字起こしAI「Gladia」について、その使い方や魅力をご紹介します！ 「Gladia」は精度が抜群 https://www.gladia.io/ まず前提として、Gladiaの文字起こしの技術には、OpenAIがオープンソースとして公開している文字起こしAI「Whisper」が活用されています。 Gladiaの大きな魅力は、なんといっても音声から文字を起こす（Speech-to-Text）際の精度の高さです。 一般的に、音声認識の精度は「単語誤り率 （WER）」という、その音声認識モデルが音声をテキストへ変換する際にどれぐらい間違えてしまったのかという評価尺度があり
Zig探訪 - comptime編
イントロ さあ、やって参りました。 第1回Zig探訪のお時間です。 今回担当するのは、Zigを使い始めて早くも半年・永遠のニートことsmallkirbyです。 Zig探訪では、Zigの機能や特徴の中で面白いんじゃないかと思うものをピックアップして紹介していきます。 紹介しないこともあります。 第1回のテーマは、Zigの中でも特に重要なコンセプトであるcomptimeについてです。 Zigとは - Everything is Explicit Zigについておさらい 第1回ということで、最初に軽くZigについておさらいしておきましょう。 Zigは、2016年に開発が始まったコンパイル型汎用プログラミング言語です。 Rustが2015年に1.0リリースされた翌年に開発がスタートしたんですね。 最新のリリースはv0.12.0であり、大体1年くらいでマイナーアップデートされるようです。 まだ1.0
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B
tsc の代替実装を作る話、とりわけ Rust や Go で tsc を高速化した移植版を作る話について。非常に野心的で面白いと思いつつ、正直僕は実用レベルまで達したものが本当に登場するのか疑問に思っている。今ある型システムもそうだし、新機能として追加されるものにも追従する必要がある。当然、実用レベルとして使ってもらうには、不具合も少なくないといけない。 それに tsc も最近はパフォーマンス改善に力を入れているように見えている。実際にリリースノートを見ると、ちょくちょくパフォーマンス改善系の変更が入っている。 TypeScript: Documentation - TypeScript 4.8 TypeScript: Documentation - TypeScript 4.9 TypeScript: Documentation - TypeScript 5.0 TypeScript:
先日行われた、米Microsoftの開発者向けイベント「Microsoft Build 2024」。AI系技術を中心にさまざまな発表があったが、目玉の一つだったのが、SLM（Small Language Model）関連の新製品だ。ITmediaでも紹介記事が公開されているので、具体的な情報は以下を参照してほしい。この記事では、そもそもSLMとは何か、何が期待されているのかを整理してみよう。 （関連記事：Microsoft、Windowsローカルで実行可能なSLM「Phi Silica」を全「Copilot+ PC」に搭載へ） （関連記事：Microsoft、マルチモーダルなSLM「Phi-3-vision」をプレビュー） “大は小を兼ねない”「小規模言語モデル」（SLM）とは？ SLMは日本語で「小規模言語モデル」と訳されている。名前から分かるように、ChatGPTを始めとした生成AIア
東京大学大学院の2024年度講義「知能情報論」で使用した資料です． Vision&Language関連の研究について，深層学習初期から大規模モデルにいたるまでを概観しています． なお，資料作成時期は2024年5月下旬であり，内容はその時点で発表されていた研究等に基づいています．
生成AI（人工知能）の活用においては、大規模言語モデル（LLM）に与えるプロンプト（指示文）の工夫が重要だ。最新の研究で、プロンプトは長く詳細であるほど良好な結果が得られることが分かっており「メガプロンプト（巨大プロンプト）」という言葉すら登場しているほどだ。 LLMに与えるプロンプトというと、米OpenAI（オープンAI）が提供するChatGPTのようなチャットボットの入力画面に打ち込む数行のテキストを想像しがちだ。しかし先進的なAI研究者は最近、紙に印刷すると1～2ページにも及ぶような、とても長いプロンプトの開発に取り組んでいるのだという。 「私たちのチームではそれをメガプロンプトと呼んでいる」。ディープラーニング（深層学習）の著名研究者で、AI教育サービスを手掛ける米DeepLearning.AI（ディープラーニングドットAI）の創業者であるAndrew Ng（アンドリュー・ウン）氏
PHP の use 文では、クラス名や関数名、定数、名前空間などのエイリアスを設定できます。 <?php use App\Foo; use App\Bar as ABar; $foo = new Foo(); $bar = new ABar(); https://www.php.net/manual/ja/language.namespaces.importing.php この use 文は指定したシンボルにエイリアスを設定する、言い方を変えると名前空間をインポートするもので、オートロードでクラス定義 PHP ファイルを読み込むものではありません。*1 例えば、上記コードの場合、use 文の時点で App\Foo や App\Bar に対するオートロードは動作しません。 この動きを確認してみます。 use 文のみを実行 use 文でオートロードが動作するかは下記のようなコードで簡単に確かめ
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムでは一般的に、断片化されたテキストをEmbeddingによってベクトル化し、関連する情報を検索、そして質問に回答するという形式が採用されるかと思います。 しかし本来、RAGのデータソースは断片化されたテキストに限定はされていません。その一つとして、Knowledge Graph(知識グラフ)というものが存在します。 本記事では、そんなKnowledge Graphを利用した新しいRAGのシステム、GNN-RAGについて紹介します。 サマリー GNN-RAGは、Knowledge Graphから関連するデータの取得にGNNを使用します。この手法を利用することで、既存のKnowledge Gr
注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説... モデルプロバイダーの追加 モデルタイプを選択: 「ollama」を選択します。 必要な情報を入力: モデル名: llm-jp-13b-v2 Base URL: http://host.docker.internal:11434 Completion Mode: 「Chat」 モデルコンテキストサイズ: 4096 最大トークン数の上限: 4096 Vision Support: 「No」を選択 ワークフローの作成 4人のエージェントのシステムプロンプトを設定: 楽観的AI研究者、慎重派経済学者、AIジャーナリスト、倫理学者の4人のエージェントを作成
GoのLanguage Server Protocol実装、 「gopls」の自動補完の仕組みを学ぶ
Go Conference 2024の資料です ※13枚目に誤解を招く表現がありました。Golandのバックエンドはgoplsではなく独自のものです。
高学歴､高収入､高スキルな人ほど｢リストラ候補｣になる…東大AI研究者が証言する｢AIと仕事｣の意外な関係 給料の低い｢肉体労働｣はAIの影響を受けにくい
長らく議論が続く「AIによる労働への影響」 「特別なスキルを必要としない賃金が低い仕事であるほど、コンピュータ／AIによる自動化の影響を受ける可能性が高い」 これは、コンピュータ／AIが労働に与える影響を分析する研究で、長らく共有されてきた主張です。この分野の研究はいくつか例がありますが、ほぼすべてでこの結論に達していたと言っていいでしょう。 ディープラーニング登場直後の2013年に発表された、オックスフォード大学のカール・フレイとマイケル・オズボーンによる世界的に有名な論文「雇用の未来」でもこの主張がされています。 また、2019年に出版された、同じくカール・フレイによる書籍『テクノロジーの世界経済史』（邦訳版は2020年、日経BP刊）でも、数多くの研究を俯瞰ふかんしながら同様の主張にまとめられています。 では、生成AIが登場した2023年現在に広く共有されている主張はどうなっているので
Hurl, the Exceptional language Hurl is a language created for one purpose: to explore a language based around exception handling as the only control flow. It was sparked from conversations between Nicole Tietz-Sokolskaya and friends from Recurse Center whose identities will be withheld for their dignity. This site contains documentation around how to use Hurl. It also provides some examples and gu
Why, after 8 years, I still like GraphQL sometimes in the right context
A recent post, Why, after 6 years, I’m over GraphQL, made the rounds in the tech circle. The author argues that they would not recommend GraphQL anymore due to concerns like security, performance, and maintainability. In this post, I want to go over some interesting points made, and some points I think don't hold up to scrutiny. Always be Persistin' Ok, first of all, let's start with something may
May 19, 2024 - Póvoa de Varzim, Portugal 🇵🇹 A virtual DOM in 200 lines of JavaScript In this post I’ll walk through the full implementation of a Virtual DOM in a bit over 200 lines of JavaScript. The result is a full-featured and sufficiently performant virtual DOM library (demos). It’s available on NPM as the smvc package. The main goal is to illustrate the fundamental technique behind tools li
「Transcription Stream」は音声ファイルをアップロードするだけで自動で文字起こしと要約を作成してくれる上、シークバーと文字起こし結果が連動するため人間による聞き取りが必要な場所を一目で見つけられる便利なツールです。無料で使用でき、セルフホスト可能なオープンソース版として「Transcription Stream Community Edition」が用意されているので実際にセルフホストしてみました。 GitHub - transcriptionstream/transcriptionstream: turnkey self-hosted offline transcription and diarization service with llm summary https://github.com/transcriptionstream/transcriptionstre
Suppose you have an array of floating-point numbers, and wish to sum them. You might naively think you can simply add them, e.g. in Rust: fn naive_sum(arr: &[f32]) -> f32 { let mut out = 0.0; for x in arr { out += *x; } out } This however can easily result in an arbitrarily large accumulated error. Let’s try it out: naive_sum(&vec![1.0; 1_000_000]) = 1000000.0 naive_sum(&vec![1.0; 10_000_000]) = 1
アメリカの児童文学 「トム・ソーヤの冒険」の著者 マーク・トウェインが、 次のような言葉を残しています。 Kindness is a language which the deaf can here and the blind can see. 「優しさ」とは、 耳が聞こえない人でも 聞くことができて、 目が見えない人でも 見ることができる 言語のことである。 優しさは、目に見えるもの、 聞こえるものが全てはありません。 目には見えない気遣いだったり、 言葉にしなくても伝わる 思いやりだったり・・・ 自分も相手も 大切にできる人が 本当に優しい人だと思います。 そんな人になりたいです♪♪ 一日一回、テーマを決めて 投稿します。 フラっと立ち寄って、 「元気」を受け取ってもらえると嬉しいです。 びぽじブログ＝Be Positiveブログ 前向きな発信を続けていきます♪♪
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英語が話せるようになったターニングポイント｜tsuemura
AIが「心の理論」テストで人間超え、この結果は何を意味するか
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革命レベルの動画生成AI「Kling」 ついに「Sora」対抗が出てきた
Welcome - 100 Exercises To Learn Rust
GPT-4は財務諸表から将来の収益の伸びを予測する点で人間のアナリストよりも優れていることが研究により明らかに
「大規模言語モデルの開発」に関するまとめ資料 東工大・岡崎教授が公開 全85ページ
GoConference2024の資料が集まるスレ #gocon
Docker Compose で php-fpm が発行するシステムコールを見る - Shin x Blog
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Doing RAG? Vector search is *not* enough
明示的な型注釈によって推論コストを下げるというアプローチ
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「優しさ」って何だろう？ - TeaTime∞