mitama

機械学習、統計的因果推論、経済学、ソフトウェア開発とそれらのビジネスへの応用に興味があります。

[GitHub @github]

Large changes are hard to review. Smaller pull requests make them easier to ship.

Stacked PRs are now on GitHub.
https://t.co/gb5eO9DTDD

[mitama @mitama64]

なんかテスト終わらないなと思ったらGithub Actionsで障害起きてるのか

[GitHub Status @githubstatus]

We have identified the cause of failures in GitHub Actions and are working to restore service. https://t.co/Q2fEJ4Albc

[mitama @mitama64]

chimeraboostという興味深いGBDTのライブラリを見つけた。

既存ライブラリより高速なのが長所。
しかし、C++は使わずPythonのみで書かれている。

JITコンパイルとアルゴリズムの工夫で高速化されているらしい。

https://t.co/coqw9K6cMX

[mitama @mitama64]

確率予測するときに読み返したい記事。
初歩から最近の研究の進展までカバーされててたいへん勉強になる
https://t.co/tIBkS29bPe

[mitama @mitama64]

きになる
https://t.co/ZZquqTwsbs

[mitama @mitama64]

やっとGoogle slidesで完結してスライド自動作成できるか…！？

https://t.co/MpXzue3tTM

[mitama @mitama64]

NDLOCR-Liteが高速かつ十分に高精度だったので、Claude Codeに電子書籍の自炊を補助するアプリを作らせた。

・OCRをかけてテキストを埋め込み、検索が可能なpdfを出力
・コントラスト調整や圧縮など画像処理
・目次の追加

など自分が欲しい機能を詰め込むことができて満足

https://t.co/LF7MYnvIMt

[mitama @mitama64]

最近は段階反応モデルへの理解を深めるために順序ロジットモデルなどのちょっとマニアックな線形モデルを勉強している。
関連してGLMもちゃんと学び直そうと思って『一般化線形モデル入門』も読んでいるが面白い
https://t.co/UOsDNH5eDd

[mitama @mitama64]

おお。Overleaf みたいなの作ってる…

https://t.co/XsdLfwKqa1

[mitama @mitama64]

「uvはね、単にRustだから速いんじゃないんだ。Pythonの古いしがらみを断ち切って、最新の標準規格に特化して作られているから速いんだよ」

なるほど…
https://t.co/CSvQCRkwrF #zenn

[Yuma Ichikawa @yuma_1_or]

Transformerとは異なる階層言語モデル「PHOTON⚡️」を作りました！

階層構造により無駄な計算を削減し, 推論を高速化.

メモリあたりのThroughputはTransformerの1000倍を達成🔥

超大規模Long Context × Multi-Query時代に,このモデルはどこまで進化できるのか…🧐

https://t.co/n0RVuKyq31

[mitama @mitama64]

きになる。後で使ってみよ

[Kosuke @kosuke_agos]

ついに学術論文の執筆に革命が起きました。

オーバーリーフ内で、複数のAIエージェントが論文をリアルタイムでリライトする「PaperDebugger」が登場しました。

コピペやサイドバー��ャットボットでは到達できなかった異次元の論文執筆の効率を実現。

その驚くべき詳細を4つのポイントにまとめました。

1. LaTeXエディター内で完結
PaperDebuggerは、既存のチャットボットのように外部に移動することなく、LaTeXエディター内で直接、論文の段落をリアルタイムで分析・書き換えます。強調、批判、そして改善提案まで、執筆フローを中断させません。

2. Gitのような差分表示＆即時パッチ適用
変更点を視覚的に把握し、納得のいく修正はワンクリックで即座に論文に反映できます。まるでGitのようなバージョン管理と、手動修正の手間をなくす効率的なワークフローで、推敲プロセスが劇的に進化します。

3. マルチエージェントが多角的に支援
レビュアー、エンハンサー、スコアリング、リサーチャーの4つのエージェントが並行稼働します。あなたの論文を多角的に分析し、改善案を提案、文献調査までこなす様子は、これぞ真の共同研究者です。

4. ディープリサーチモードで論文を強化
KubernetesとMCPツールチェーンを活用し、関連するarXiv論文を要約、自身の研究と比較分析します。さらに、引用可能な表をインラインで自動生成することで、あなたの考察に裏付けを与え、論文の質を飛躍的に向上させます。

[【公式】GAテクノロジーズ中途採用チーム @GA_recruit_mc]

📣イベントのおしらせ

エンジニアマネージャーの楠田が、
LAPRAS様主催のイベントに登壇します🎉

AI導入の試行錯誤や、ドメイン特有の壁との向き合い方など、AI活用における “リアル” をお話しします。
ぜひご参加ください🌟

📅日程：12/16 (火) 19:00〜 *ハイブリッド開催

詳細はスレッドへ⬇︎

[Takehiko Hashimoto @takenotabi]

スキルチェックリストの最新版、公開されました！！！
（スキル定義委員のみなさま、本当にお疲れさまでした）
https://t.co/IQkjXHPVcS

#ds_symp12th

[OpenBrainPad Project @Open_BrainPad]

ブレインパッドをもっとオープンにするOpenBrainPadでは新卒研修資料を公開しています！#OpenBP

【基礎統計学】
https://t.co/lGVHNpuQHS

【効果検証・因果推論】
https://t.co/STd40chZ29

【数理最適化】
https://t.co/klzumX0f95

【LLM・生成AI】
https://t.co/9E8LA6MCcr

[中條 麟太郎 | Rintaro Chujo @rintaro_chujo]

論文探索の新しい方法です。

1つの論文を起点に、次に読むべき論文をAIの1行要約付きで無限に発見できるツール「PaperDive」ができました！

サーベイが爆速になります。研究者・大学院生に届け！！

https://t.co/dVxFk3gbGq

[mitama @mitama64]

便利そう

https://t.co/BvO5SizEDm

[QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant]

オライリーの教育的な良書
『Think Python』第2版
は日本語訳が無料公開されている
https://t.co/wU8lHUTf6P

pdf
https://t.co/277qzyR7Rs

・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明
・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある

[mitama @mitama64]

SBIの論文誌
最近のものは金融における因果推論がテーマで興味深い

https://t.co/cVvC8b4Fl5

[mitama @mitama64]

最近気づいたけどMatchItパッケージのドキュメントの充実度がエグい。

参考文献つきで丁寧に書いてあって、参考文献の部分だけでも画面に収まりきらないボリューム

https://t.co/bTE6dPZuUh