asuraneko

はんはん、ふーん。

[asuraneko @asuraneko]

誤差逆伝播法は、どっちに進んだら理想的な状態に近づくかを計算して、少しずつそっちに進むってことだったわけだが……
この論文の方法は、既存の、先に変更をしちゃっていい感じになるかどうかを試すという方法について、それが持っていた行列計算の重さを軽減したって感じ？知らんけど。

[Superman @thesupermanmx]

NVIDIA researchers did it again!

They proved back-propagation isn't the only way to build an AI.

For 40 years, every deep learning model in existence has been trained the exact same way.

Back-propagation.

It is the absolute bedrock of modern artificial intelligence. But it comes with a crippling bottleneck: massive memory costs and a rigid, sequential chain of calculations that makes multi-GPU scaling a nightmare.

Now, a paper co-authored by NVIDIA researchers has shattered that dogma.

They introduced a method called EGGROLL (Evolution Guided General Optimization via Low-rank Learning).

Instead of using gradients to look backward through every layer, it uses evolutionary strategies paired with low-rank matrix structures.

Think about what that means.

It bypasses the backward pass entirely.

The results completely rewrite what is possible in machine learning:

• A 100fold increase in training speed for billion-parameter models at scale.
• Achieves up to 91% of the throughput of pure batch inference.
• Enables the stable training of models operating purely in int8 datatypes.
• Competes directly with state-of-the-art reinforcement learning on reasoning tasks.

For years, people assumed that scaling foundation models meant doubling down on massive, gradient-based compute clusters.

This paper proves there is an entirely parallel path.

We’ve spent four decades treating back-propagation as the only law of physics in neural networks.

NVIDIA just rewrote the rules.

[asuraneko @asuraneko]

要は、管理職は大過なく過ごせばいいなどという勘違いをしてないで、ちゃんと交通整理をしろよ、という話になるかしらね。／「AIを全員に配った組織」の生産性が落ちるとき
https://t.co/rYVDiqjJan

[池田信夫 @ikedanob]

転売をきらうのも情弱の目印。とんでもないのはおまえだ。

[asuraneko @asuraneko]

プルデンシャル（prudential）とは、英語で「慎重な」「思慮深い」「健全な」という意味の形容詞です（白目）

[asuraneko @asuraneko]

「50万円を無心するイーロン」はさすがに、大喜利でしかないな。
https://t.co/K5ipc4d6Vm

[asuraneko @asuraneko]

人畜無害文化、的な？

[Superman @thesupermanmx]

Researchers proved every major LLM is secretly obsessed with Japan.

And they finally figured out why.

For years, we’ve been told that AI is entirely Western-centric, that it just reflects Silicon Valley and American values.

A landmark paper by Cardiff and Basque researchers tested 31,680 cultural prompts across 24 languages on frontier models like ChatGPT, Claude, and Gemini.

The results shattered that assumption.

In six out of eight frontier models, Japan was the single most frequently referenced country when asked open-ended cultural questions.

Ask about traditional dances, festivals, or everyday practices in an open context, and the AI defaults to Japan.

Over and over again.

Here is the twist nobody expected.

This bias doesn't come from raw pre-training internet data.

The researchers tracked where the obsession forms. It emerges after pre-training, during the supervised fine-tuning and alignment phase when humans teach the AI how to behave.

Why Japan?

Because decades of global soft power, rich cultural export, and clean, universally admired digital archives make Japanese culture uniquely "safe" for AI safety filters to lean on.

When labs train models to be harmless and universally pleasing, the AI defaults to the cultural equivalent of comfort food.

It avoids controversy by talking about anime, sushi, and tradition.

[asuraneko @asuraneko]

今年の札幌の夏はすごしやすくてステキすぎる。

[asuraneko @asuraneko]

なおかつ、ゲーム内に上下の概念はないので、ベッドの１マス手前はただの床でしかない。

そこを調べることをもって、ベッドの下を調べたことになるという作者の脳内設定を、ユーザーは押し付けられていることになる。

これはね、さすがにアカンすぎるやろ。

と、何十年も前の話を蒸し返してみたｗ

[asuraneko @asuraneko]

「ドラクエ５をしていて、とあるシーンで何をすべきかがまったく分からず、話が進まなくなってしまい、ブチギレてプレイをやめてしまった」という、非常に古い過去を不意に思い出し、改めて調べてみた。

[asuraneko @asuraneko]

やるべき正解は、右下の部屋にあるベッドの１マス手前を調べる、ということ。

しかし、（ちと分かりづらいが）先の画像のように、「奥の部屋」という説明でイメージするのは、どう見ても左上の部屋だ。

右下はいまいる部屋の隣でしかなく、左上は一つ部屋を挟んだ「奥」にあるから。

[asuraneko @asuraneko]

「5万円を振り込んだ6日後には1万2050ドル（約188万円）の収益が出た」て。

[NEWSポストセブン @news_postseven]

ロマンス詐欺被害に遭った71歳法学者が赤裸々告白
https://t.co/jKChTijDN6
「私は自分が賢い人間だと思っていました」　

名誉教授が借金を重ね、たった4か月で925万円を入金する一部始終

[asuraneko @asuraneko]

エネオスのアプリ、この画面のまま、うんともすんとも言わない。なんか、数日前から通信系の障害報告もあるようで。オフラインでもバーコードくらい表示できるようにしとけよ、クソ仕様すぎんだろ。と思いましたよ、オジサンは。

[asuraneko @asuraneko]

ゴイゴイスー

[shi3z @shi3z]

リアルタイム/インタラクティブ動画生成はここまで来た｜shi3z @shi3z https://t.co/pjMeslAj21

[asuraneko @asuraneko]

いやぁ、「信頼できるAI」なんて、ないので、ねぇ。

[asuraneko @asuraneko]

こういうことを書くと、擁護しているのかなどと明後日の批判が飛んできたりもするかもしれないが、その類いのは、一文が長くなると意味が追えなくなりがちな可能性があるので、それなりに長くしてみたという風なライフハックを含んだポストでありました（どうでもいい）

[asuraneko @asuraneko]

前体制における問題を暴くというのは、そのときにやるべき話で、体制が変わってから遂行するなどというのはシステムが機能していないことの告白であって、恥の上塗りでしかなく、結局はお追従しかできないお飾りの組織であろうとの批判は免れえまいよな。
https://t.co/CIuWBrxX1U

[asuraneko @asuraneko]

「我々は猛省した」が、すでにして現体制への阿りでないことを祈るよ。／ハンガリー公共テレビ局「うそをおわび」放送が黒画面に
https://t.co/kOhZezK5tB

[asuraneko @asuraneko]

要約可能なものの無価値性について。きょわいのは、サイトの価値に留まらず、少なくとも市場においてという意味での人間の（以下検閲により削除）／The Great Blogging Collapse: What Happened to 100 Successful Blogs? [Study]
https://t.co/AyrMlGbc6D

[asuraneko @asuraneko]

完全夜型のワイ、それに従いカタギな仕事を捨てたが失敗だったかと恐れつつ読んでみたら、逆に自らの性向に従わずにいると睡眠不足に陥り認知機能低下との流れなのらしく、じゃあ勝ったな（ホンマかいな）

[ナゾロジー@科学ニュースメディア @NazologyInfo]

「高学歴の夜型」は認知機能の低下速度が早い―中卒だと平気
https://t.co/hRLZhGv45w

オランダUGの研究で、大卒以上の人が夜型生活だと認知機能が低下が速くなる傾向があるという。しかし中卒レベルの人にこの傾向は見られなかった。なぜ高学歴だと夜型の影響を受けるのでしょうか？