S. Tabayashi

Software Engineer

[S. Tabayashi @kimeko__]

このスライドのほうが人間味があって好き笑

[Genspark (ジェンスパーク) : 日本公式 @genspark_japan]

4⽉1⽇より、新TVCMを全国で放映開始📺

新CMキャラクターとして俳優の松坂桃李さんが登場！

資料デザインのクオリティが低く商談を失敗させてしまう「資料作成ド下⼿マン」から、 Gensparkという武器を⼿に「資料作成素敵マン」へと華麗な変貌を遂げる男を演じました。

#Gensparkさえあればいい

[ロッズ @rods_skyfish]

すごい勢いで出撃しようとしてたのに、ディアナちゃんが遊び始めたので見に行く奴。#プラグマタ

[BALLAS_建設DX @BALLAS_pr]

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BALLAS シリーズB 24億円
累計43億円の資金調達を実施いたしました
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SMBC Edge社およびZ Venture Capital社を共同リード投資家として、
エクイティ21億円、デットファイナンス3億円、総額24億円の資金調達を完了。

業界最大の建設部材オンラインプラットフォームを基盤に、プロセスの自動化をさらに推進し、
「AI-powered ”End-to-End” Supply Chain Platform」の実現に向けて、今後も成長して参ります。

https://t.co/kFGmH7wTvu

[騎空士鮫ミンよりも遠い場所🇦🇶 @usa_akasa]

これ実はすごく難しい問題で、友達とロッキー（形が無茶苦茶の宇宙人）と会った時にどうやって左右を定義するかの議論をしたことがあります。

私の「ローレンツ力で定義する」という主張は論破されて、最終的に「パリティ保存の破れを使う」ということで落ち着きました。

[kid @kidocch1]

直径40mエメラルドスプラッシュ

[S. Tabayashi @kimeko__]

よい記事だった

https://t.co/tEL79kRlPp

[タマゴケ @s5ml]

今コレ

[S. Tabayashi @kimeko__]

マジか... 試してみよう

[AIDB @ai_database]

Googleの研究者らが短い論文で「LLMに質問するとき、同じ質問を2回続けて入力するだけで、LLMの回答精度が上がる」という発見を報告しています。
あまりに単純すぎて見落とされていた改善策が、主要なモデルすべてで一貫して効果を発揮したという点が、この研究の意外性です。

なぜこれが効くのか。
LLMは文章を前から順番に読んでいくため、たとえば選択肢が先にあって質問が後にあると、選択肢を読んでいる時点ではまだ何を聞かれているのかわからない。
しかし同じ内容を2回繰り返すと、2回目を処理するときには1回目の全体像がすでに頭に入っているので、文脈を完全に把握した状態で答えられる、ということです。
（言われてみれば極めてシンプルな話）

このテクニックの価値は、手間もコストも最低限という点です。
（「ステップバイステップで考えて」といった指示は効果的なこともあるものの、時間もコストもかかる）

なお、最近の高性能な推論モデルは、訓練の過程で自然と「質問内容の一部を繰り返してから答える癖」を身につけているとのことです。
この手法は、そうした有用な動作を人間側が先回りして与えるものとも言えます。

[S. Tabayashi @kimeko__]

#Antigravity お金払うからいっぱい使わせてくれと思っていたらいつの間にか課金できるようになっていた。

[S. Tabayashi @kimeko__]

ちょっとどころじゃねぇぞおい

[AXION @AXION_CAVOK]

19世紀末
「ニュートン力学、電磁気学、熱力学で物理学は完成し、後は応用だけです。エーテルの未検出と黒体輻射の発散というちょっとした問題を除いて……」

[S. Tabayashi @kimeko__]

そういえば行列力学と波動力学が現代的な作用素による定式化の観点から同値か？ ってガチ検証したことないのよね。
ノイマンはじめ、お偉いさんが言っているのを信じているだけで、行列力学の主要論文をガチ読みして検証したわけではない。
いつか自前で検証してみたい。
でもって本にしたい。

[Yutaka Shikano / Mameo (P.N.) @yshikano]

【今日は何の日？】100年前にハイゼンベルク博士が量子力学の理論である「行列力学」の論文を提出した日です。この論文から量子力学の歴史は始まり、その構造をまだまだ理解したいと思って研究しています。
https://t.co/kzdKMlLpMU

[S. Tabayashi @kimeko__]

論文中でも「人間は直感的かつ簡潔な解決策にたどり着くのに、AIは無駄口が多い」みたいなこと言ってて笑った笑

[S. Tabayashi @kimeko__]

「人間は英語や日本語のような自然言語で思考しているのではなく、頭の中では『メンタリーズ（Mentalese）』と呼ばれる、より圧縮された記号的な言語で思考している」という仮説に基づいて、LLMのトークン数を10分の1以下に圧縮したと主張する論文。面白い。
https://t.co/0O6sj8ZFeY

[S. Tabayashi @kimeko__]

論文の方向性が正しいなら、「AIは言語にする前の『純粋な思考（記号）』だけで考えさせた方が、速くて賢い」ということになる。

[S. Tabayashi @kimeko__]

「私たちが使う言語が、私たちの思考を決定する」という考え方（言語相対性仮説; サピア＝ウォーフの仮説）はわりと根深い。

私は自分が記号とか図形で思考しているのをはっきり感じるので否定派だが、多くの人は言語で思考していると感じるらしい。
（言語化が上手い人がうらやましい）

[S. Tabayashi @kimeko__]

行間がデカすぎる専門書がLLMの補助で読めるようになったのは大変ありがたい。

[S. Tabayashi @kimeko__]

ゼータ零点をスペクトルにもつような作用素は全然できないんだけど、零点の間隔分布を再現できる作用素は色々作れるのよね...（負け惜しみ）
たぶん間隔分布が一致する作用素は大量に存在して、そういうクラスがあるんだと思う。

[S. Tabayashi @kimeko__]

非可換幾何が難しすぎて泣きたい
誰ですかこれを作った天才は

[S. Tabayashi @kimeko__]

記事を投稿しました！ "What do you desire?" アラン・ワッツのスピーチとその日本語訳 [ポエム] on #Qiita https://t.co/XHH4bLTHcA