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Channel: Yasuhiro Morioka(@morioka) - Twilog
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2月25日のツイート

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RT @koshinakamura: 古い本は捨てればというのは図書館という知識体系の軽視。学校図書館以外に図書館に行かない人は多いし、暗記目的ならデジタルが強い。情報その変化が物理的に保存されてることも図書館の楽しさ。自分はある用語が差別語だったこととかも図書館の情報の積み重なりから学んだ toyokeizai.net/articles/-/600…

posted at 01:30:03

RT @gijigae: プロンプトエンジニアリング(PE)は重要ではないという意見も聞くけどそれは違うと思ってる。AIは基本、学習で用いられたデータを真似する傾向がある。他人のことを真似る程度で満足する人ならば、PEを学ぶ必要はない。が、AIが持つ本来の力を引き出して自分の能力を拡張させたい人は学んでほしい。 twitter.com/AzumaJunichi/s…

posted at 01:28:05

RT @yp_genzitsu: DLsiteの新作をクローリングして自分の好みかどうかをlambdaで分類し、slackへ通知するシステムの作成方法を紹介している記事 AWS SAMすごいなってなる記事 Transformerに自分の好みのDLsite音声作品を学習させて、癖に刺さる新作を毎日通知するシステムを作った話 qiita.com/oddgai/items/3… pic.twitter.com/f6msO3LWsH

posted at 01:26:44

RT @abacaj: Google just announced a pre-trained generalist agent capable of being fine-tuned... This will accelerate automation and generalize across human tasks In the same way that we have pre-trained language and vision models, we may now see an explosion in robotics + automation pic.twitter.com/rb28SJFF8M

posted at 00:23:33

RT @CVpaperChalleng: 現在連携を進めているMIRU 2023 若手プログラムによるホームページが公開されました!今回のトピックは「データをMIRU」です。 ***3月中旬:参加申し込み開始*** なので、ぜひご応募ください🙇‍♂️ twitter.com/miru_wakate/st…

posted at 00:23:22

RT @takagi_shiro: 人工知能学会の NeurIPS 2022 参加報告会で発表します! 「言語処理関連」とありますが、言語と強化学習に関係する話について発表します!どちらも詳しいわけではないので、間違っているとこなどあればご指摘いただけると嬉しいです! 全体のまとめみたいなのも発表します! www.ai-gakkai.or.jp/event/ai-semin…

posted at 00:23:08

RT @h_okumura: ChatGPTに「あなたは○○の専門家です」みたいな役割設定をしてから聞くと答えがより正確になるという話もあるので、丁寧語で聞くのとぞんざいに聞くのとで答えの質が変わる可能性も(どなたか調べてください) twitter.com/ockeghem/statu…

posted at 00:22:26

RT @youtalk: なんと、Everyday Robotsが終わってしまった。大量レイオフの波で予想はしていたが、日経ロボティクスで読んで感動したあの生成AIのロボット応用の続きは見れなくなるのは悲しい... xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/r… twitter.com/wired_jp/statu…

posted at 00:21:58

RT @kaityo256: 僕はかつてQuickBasicやQuickCとアセンブリでDOSのゲームを作り、Borland C++ BuilderでWindowsのゲームを作り、ActionScriptでFlashのゲームを作ったんだけど、その全てが今は動かないの、悲しいなぁ。

posted at 00:11:53

RT @petitroto: 学術書とマンガの新刊が同時に届いたw pic.twitter.com/7UtrSRlQqf

posted at 00:10:26

RT @fingerprint_man: 古本で買った教科書読んでたら、前の所有者のありがたいメモ書きが残ってて笑った pic.twitter.com/127PqkONWF

posted at 00:10:10

RT @KwhRd100: 分子探索で遺伝的アルゴリズムを使用するためのベストプラクティス スピアマン相関係数と収束生成カウンターとの組合せに基づき、母集団サイズ32、エリート率50%、親の選択は3ウェイトーナメント選択、突然変異率40%を最適とする提案。ヘキサマーで性能実証。実装あり。doi.org/10.26434/chemr…

posted at 00:08:19

おっ、500円 / スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学 (KS情報科学専門書) amzn.asia/d/770KiRH #Amazon @Amazonより

posted at 00:03:30


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