マサ

OEC 情報工学科（4回） 研究室に住み着いてる。自由工房レスコンプロジェクト（救命ゴリラ！！）所属プログラマー。 自分の進捗記録用。時間できたらサバゲーとカラオケ行きたい！

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

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『クリーンコードクックブック』
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[Masanari Sakurai @5/28発売！『読書スタディーズ 本好きはどうつくられるのか』 @wagashi_no_yosa]

個人的な経験で言えば、1. 学会で名刺渡す文化は日本（広くても東アジア）しかなく意味無し。2. 大会後メール送ってもほぼ返事なし。3. 二人組に話してもあまり相手してくれない。4. プレナリー講演者は有名人であまり相手してくれない&すぐ帰る、なので全部うまくいかず..
https://t.co/hh1OExeW6p

[那須音トウ / Nasune Tou @NASNETou]

東北大学集中講義『深層学習の数理』、普通に修士や博士でやる内容よりも重い部分があるのでとても良いです
https://t.co/F8UUsNlvLo

[かずなり | 生成AI活用術 @MacopeninSUTABA]

これはかなり勉強になります

https://t.co/8C7xuYgw0C

[abap34 @abap34]

大学のサークルでしていた、「機械学習講習会」の資料を公開しました！🥳
線形回帰から始めて NN までいく、7部構成です。

主なターゲットはサークルの B1 ですが、アルゴリズムや数学が好きな人にもおもしろいと思ってもらえるよう作ったつもりです。ぜひ！
https://t.co/ykhXNRxulp

[さいばね@HELLO CYBERNETICS @ML_deep]

これ本当に斜め読みするだけでも違いますね。無論、細かな証明は個々の文献を追うしかないです。しかし、この分野の屋台骨となっているであろう結論や定理が、数学が苦手な人にも重要性の認識ができる程度にまとめられています。

[ナゾロジー@科学ニュースメディア @NazologyInfo]

「何しても楽しくない」退屈な日々を一気に楽しくする”簡単な方法”
https://t.co/7UZVY5A6nq

研究によるとコンテンツの増加と反転して若者を中心に退屈レベルは年々増加しているという。その原因についてカナダUTが調査。なぜ無料の娯楽が増えているのに私たちはいつまでも退屈なのでしょうか？

[あべ｜Python・データ分析 @abe_tetsu]

決定木系の特徴量選択の方法として、Null importanceというのがあります。
目的変数をシャッフルして得られる意味のない特徴量の重要度と実際の重要度を比較することで、意味のある特徴量かを判断するといったものです。

こちらのkaggleのnotebookが参考になります。
https://t.co/THVkWOipjG

[株式会社 協栄情報/CO-PROSPERITY INFORMATION Co.ltd @cpi_co_jp]

Linuxコマンドチートシート

[Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect @hiro_gamo]

今更だけど岡崎先生のこの資料神だわ…。
この情報量に対して閲覧数少ないの勿体ない。もっと広まってほしい。

LLM使ってるが仕組みの知見は弱いとか、ファインチューニングや独自LLM開発に挑戦したい人は最初に読むべき。平易に書いてあって非常に分かりやすい。
https://t.co/GBfmeGHsOl

[かずなり | 生成AI活用術 @MacopeninSUTABA]

サイバーエージェントが公開した新人研修は全エンジニア必見

https://t.co/IXdFcF1hgg

[AIDB @ai_database]

長いコンテキストを要するタスクの多くは、実は短いコンテキストで十分解決可能だとする研究が発表されています。
文章を適切に分割・選択し、推論する方法論がまとめられています。
https://t.co/nURqFbgWWn
大きなコンテキストウィンドウのモデルが増える一方で、こうした手法も選択肢の一つに。

[Odashi @odashi_t]

Pythonの関数を書いたらLaTeXのalgorithmicに変換してくれるサイトを作りました。
論文にコピペするのに便利で、学生のときに作っておけばよかったと後悔しています。
https://t.co/TnnGrw4QWd

[Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect @hiro_gamo]

私がコツコツ図を作ってはアップデートしてる無料のLLMシステム開発マニュアル「ChatGPT - LLMシステム開発大全」をアップデートしました。

もう200ページ近くなってきました。これだけ図解だらけのLLM資料は有償無償のどんな書籍や資料を見てもなかなか無いんじゃないかと自負してます！

・GPTの基本概念と将来展望
・Azure OpenAI の機能やAPIの使い方
・プロンプトエンジニアリングの各手法
・RAGの概念、精度向上手法の図解
・LLMOps、テストなど運用に関するTips

今回はRAGの発展的な精度向上の good practice の図解を入れてみました。1度見たことある方も、だいぶ内容差し変わってるので定期的にダウンロードしてやってください。
https://t.co/PyrmV6EhHd

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

リアル ウルフ・オブ・ウォールストリート、ジョーダン・ベルフォーとによる、顧客を惹きつける禁断の営業テクニックセミナー Part 3. いや、ここまでくるとちょっとした詐欺師のテクニックになってきてる。

[Kumada🚀 @hedgehog051]

RAGシステム設計7つの失敗
https://t.co/60xogrT1X2

1.必要な情報が文書に含まれていない
2.関連文書がランク付けで上位に来ない
3.検索文書が回答生成のコンテキストに含まれない
4.回答がコンテキストから正しく抽出されない
5.回答が要求された形式になっていない
6.回答が具体的or一般的すぎてニーズを満たさない
7.回答が不完全で必要な情報がすべて含まれていない

[門脇 敦司/ Atsushi @at_sushi_]

RAGの精度評価ツール「RAGAS」について書きました。

ツールは有名ですが、論文があるのは意外と知られていなさそうです。
https://t.co/OwOBXN6nbO

[ココナツ@データサイエンス @kokonatsu2214]

ブレインパッドの新卒社員向け統計学の資料、とても分かりやすい。

統計検定2級の範囲をカバーしてて、初学者向けの補助教材としても良さそう。
https://t.co/0LTyd9C1Se

[𝕜𝕪𝕠 @kyo_takano]

「ローカルLLMはこーやって使うの💢」を更新しました

以下を追加:
- 前提知識の確認
- 特殊トークンによるプロンプトインジェクション
- 尤度関数としての利用

https://t.co/6o4dwOsjdu

[赤見坂@AGIRobots株式会社 CEO @aakamisaka]

4脚を人型に改造するという凄い研究を見つけたｗ
https://t.co/vQAx0r7Z8Y