いしお

データサイエンスチームのマネージャーです。 Kaggle Expert/スクラムマスター。サッカーや半導体やデータ分析の投稿をします

[AIDB @ai_database]

「なぜLLMは、日本文化に執着するのか？」という意外な論文が出ています。
研究者らの検証によると、Claudeなど主要LLMの出力はなぜか皆、日本文化に偏っているとのこと。

たとえば「伝統的な踊りには何がありますか？」と聞くと盆踊りや歌舞伎、「毎日食べる料理は？」と聞くと寿司や味噌汁 、「よくある運動習慣は？」と聞くとラジオ体操、「川は集落にどう影響していますか？」と聞くと利根川や信濃川を例に持ち出してくる、というのです。

また、日本に続くのは米国やインド、中国、フランス。それ以外の国はほとんど登場しない��という偏りが見えたとのことです。

なお、事前学習では均等なのに教師あり微調整の後で急に偏りが噴出することが判明しています。
LLMは西洋中心とも言われてきた裏で、ふるまいはその通りでもないようです。

※この現��は自分の言語圏を除いた場合の話です。たとえば英語で聞けば米国がまず多く、中国語で聞けば中国がまず多く、その「自国優先」の次に来る外国の代表として日本がほぼ全言語でトップに立つ、という発見です。

[いしお @Ishitonton]

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[愛国心の足りないなまけ者 にきめっ！ @tacowasa2nd]

主要全政党が賛成なんだったら、選挙前に食品消費税ゼロ法案だけ可決してから解散すれば良くね?

だってわざわざ選挙結果まつ必要ないじゃん、みんな賛成なんだったら。

[いしお @Ishitonton]

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[Semi-journal公式 @semi_journal_jp]

ディスコがダイシングソーの初代機と最新製品を展示 - SEMICON Japan 2025
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[いしお @Ishitonton]

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[ぶたまる@生技 @pokamaru3]

いいか、しんのすけ。

「品質は工程で造り込む」
「不良を後工程に流さない」
という言葉は当たり前となりすぎた。

今の若手には標語や概念に近いもんだ。

いまは、自動検査技術やAI機能など、
便利な「見つける技術」で溢れている。

それ自体は素晴らしいことだ。

だけどな、品質におけるニーズを、逆に市場から与え決められてしまっているのが現状だ。

だから、ゆるやかに誤解している。
『検査を強化す���ば、品質が向上する』と。

事実は逆で、
『検査を強化しても不良が増えるだけ』だ。

品質は、不良を発見する技術ではない。

いま自分達がやっていることを振り返るべきだ。
品質を造っているのか、それとも不良を数え安心してるだけなのか。

『品質は工程で造りこむ』とは何か、それを自分の言葉で語れない限り、生技はただの手配屋となる。

生技の本質は、プロセスを成り立たせるための条件を決め、その条件を再現かつ維持し続ける環境を造ることだからだ。

技術進化は「できる」を広げる。
だが、「正しさ」を決めるのは技術じゃない。
いつだって、原則を理解した技術者達だ。

だから考えるんだ。技術に頼る前に。

[いしお @Ishitonton]

なんと！？

富��通、ブレインパッドを565億円で買収　1株2706円でＴＯＢ
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[Spotfire @spotfire]

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#Spotfire #VisualDataScience #Release

[いしお @Ishitonton]

懐かしい

[よよ🥳 @yoyoyoyo1051]

ALWAYS/光永亮太

[ITmedia AI＋ @itm_aiplus]

OpenAI、ChatGPTにSlackやGoogleドライブに分散する情報を横断検索する「company knowledge」追加
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[いしお @Ishitonton]

鎌倉市長選挙は、ほとんど選挙カー見ずに終わったなぁ。

[片山 良平@paiza創業者 @rk611]

「生成AIで新しいサービスを作りたい」
そう言って、PoCを半年まわした企業の多くが、
最後にぶつかる壁があります。

LLMは、従来の技術では難しかった業務効率化やサー��ス開発を可能にする「理想」のソリューションとして期待されています。

しかし、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）では成功しても、本番環境への導入段階で躓きがちです。

ハルシネーションやセキュリティリスクといった課題、そしてなにより実践的なスキルを持つ人材の不足という「現実」を乗り越える必要があります。

このような構造的な課題を背景に、AI領域の最先端で活躍する東京大学松尾研究室発スタートアップの株式会社IGSAとpaizaで共同で「生成AI組込みアプリの企画・開発 基礎編」開発、paizaラーニングで無料公開しました。

単なる技術解説にとどまらず、プロダクト開発における性能、コスト、安全性の3つの要素をどうバランスさせ、いかに事業成果につなげるかという意思決定力を養うことをゴールとしています。

大規模言語モデル（LLM）を組み込んだプロダクト開発において、経営者、企画者、プロダクトマネージャー、アプリケーション開発エンジニアが知っておくべきポイント、意思決定する際の注意点を学べる、実践的な講座（全2レッスン、19動画）を無料公開しています。

[まさこ@『電気のレシピ』の著者 @masakodenki]

中学生の職場体験受入　その①
半導体加工プロセスの一部を体験。
フォトレジスト塗布、露光、現像、ドライエッチング。
クリーンルームへ入りました。
楽しかったようで何より😊

#半導体

[Spotfire @spotfire]

Spotfire® 14.6 is here!

This latest release brings together enterprise-grade stability with next-gen visual data science.

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#Spotfire #VisualDataScience #Release

[いしお @Ishitonton]

BIツールでも統計ツールでも専用ツールでもない。Spotfireが選ばれる理由
https://t.co/3mik3wiYXP

[いしお @Ishitonton]

装置の開発量を4倍にすることを目指している。

東エレク、次世代露光装置に照準　熊本に開発棟
https://t.co/QjO9bimVMC

[いしお @Ishitonton]

ダイフク

半導体の微細化で、製造途中のウエハーはより繊細な扱いが求められる。ビークルは合流地点でも急ブレーキ、急発進はせず、滑らかに動く。振動の発生��抑え、電力消費の削減効果も期待できる。

半導体工場をさせる隠れた立役者
https://t.co/FF70x15q4R

[いしお @Ishitonton]

JASMに東京エレクトロンにソニーセミコン “新工場が続々と”　半導体関連企業『集積の現場』
https://t.co/uHlLM0o1aS

東京エレクトロン九州にプロセス開発棟ができました。装置の開発量を4倍にすることを目指している。量が重要らしいです。

[ずーぼ@半導体業界ド��トコム @zubo_semicon]

東京エレクトロン、開発拠点が熊本に完成　編集者の視点：日本経済新聞 https://t.co/pnJQL78hGQ