いんたく

skg53→UT16理1インター中国語→計数工学科 RoboTech制御屋→情報理工CS専攻

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[いんたく @contramundum2]

プロンプト3回目、合計6時間くらいでこれが出ました。
直感的には、最近のClaude Opusくらい賢く、effortがhigh以上ないとできないことな気がします。

[いんたく @contramundum2]

Claude Opus + CADQueryでルービックキューブ設計してみた
思ったよりすごい

[いんたく @contramundum2]

@ethylene_66 ありがとうございます！

[いんたく @contramundum2]

なんの特徴量使っているんだろう、と思って
https://t.co/pkxW9m7osx
を見て、絶望した
#AHC061

[いんたく @contramundum2]

RL, 最初強いかな...と思ってデータ準備しようとしてMCTS長めに動かしたらこれに勝てる気がしなくて諦めてしまった

[いんたく @contramundum2]

エチレンさんどうやっているのかと思ったらRLか... #AHC061

[いんたく @contramundum2]

#AHC006 高速化甘かった説はある。Bit演算などを使って高速化しようとしたが、14ターン1000回しか回らなかった。

[いんたく @contramundum2]

強い評価関数知りたい。 #AHC061

[いんたく @contramundum2]

プレイアウトは、相手が推定したパラメタで貪欲な手をった時に次のスコア比が良いものを選ぶようにしました。相手が確率通りに動いた時の次のスコア比の期待値も試しましたが、こっちは明確に悪くなりました。多分「いずれ攻撃される」みたいな推論ができないからですかね...改善の余地がありそう。

[いんたく @contramundum2]

#AHC061 お疲れ様でした！
暫定80位です。何もわかりませんでした...

やったこと: ターンごとに
* 相手のパラメタを推定する
* 自分が二手目以降貪欲に応答し続けた時に14ターン先のスコアの期待値の比が最も高くなるように1手目を選ぶ。期待値はUCT + Successive halvingで計算コスト削減

[いんたく @contramundum2]

推定はweightをsum=1に正規化した上で推定していて、Particle filter (粒子数300)です。Effective sample sizeが半分を切ったら、元の平均と分散から新たに300粒子を重点サンプリングしました。もっと賢いことしたかったけど、そっちはうまく動かなかった...

[いんたく @contramundum2]

@grok 僕がさっき日本語をアイヌ語に翻訳して、とお願いしたの覚えてる？

[いんたく @contramundum2]

@grok
アイヌ語で
Tanto amam e=e ruwe ne ya?
はどう言う意味？

[いんたく @contramundum2]

@grok お、と思ったが、こんな広告がついてた...

[いんたく @contramundum2]

@grok 「今日ご飯食べた？」ってアイヌ語でどう言うの？

[いんたく @contramundum2]

@grok @grok これは、もし今の情報でわからなかったら、答えるために検索とかしたりしないで素直に「わからない」と言って欲しいんだけど、僕が過去に何回ロボコンに行ったかわかる？

[いんたく @contramundum2]

@grok コンテキストに入っている情報を全て要約して。

[いんたく @contramundum2]

@grok @grok あなたは、みんなが「AIは知っているだろう」と思っているが実際は訓練データが足りなくて正しい答えを学習できていないような質問をされた時に、間違った答えを言わずに「わからない」と言える？

[いんたく @contramundum2]

AIに「アイヌ語で〇〇はどう言いますか？」と聞くと、大体「わかりません」ではなく何か返ってくるが、それを別セッションで「××はアイヌ語でどう言う意味ですか？」と聞いてもほぼ確実に違うことを言い出す。
このハルシネーション、どのLLMでも一貫して起こっていて、どうやったら減らせるんだろうね

[いんたく @contramundum2]

@grok @grok 翻訳タスクは本質的にRAGには向いていない。低リソース言語は非常に多く存在し、事前に全ての言語について一つひとつ検証済みデータを作っていくのは現実的じゃない。どうすれば良い？