pofi

[Terry (Taehan) Kim @thtrkim]

Visual deep dive on FlashAttention by hand ✍️
(drawn with Excalidraw)

https://t.co/5AHu6PLzad

[mosa / 榎本 @mosa_siru]

こちら、本日の社内向けに話した資料です。
（この時代だからこそ、あえて厳しい寄りに伝えています。）

機能を作るな。楽して作るな。 （LayerX社内資料） https://t.co/QPU4fWO3j8

#speakerdeck

[ふじくるり｜AI×スライド制作 @fujikururi]

スライド資料を作る際、構成やデザインに悩む全ての方へ

「Slideland」を是非使ってほしい。円や折れ線といったグラフ種類毎のスライドや、会社紹介・事業内容などのシチュエーション毎のスライド事例が無数にある。

ひたすらデザインに悩むだけの時間は圧倒的に削減できるはず
https://t.co/4SAfMVnDkN

[Dr. すきとほる | Hirose N | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak]

研究助成金を獲得するための5つの戦略を解説した記事、なんかすごく、すごく良い。。。表面的じゃない研究への向き合い方が書かれてる、すごく良い。
https://t.co/8XaKQAVu27

[sogitani / baigie inc. @sogitani_baigie]

この記事が好きとよく言ってもらえる

https://t.co/yHRbn4OID9

経営者の特性①　前回のことは覚えていない
経営者の特性②　意見がコロコロ変わる
経営者の特性③　長い説明、長い文章が面倒くさい
経営者の特性④　過去より現在と未来
経営者の特性⑤　仮説ベースでスピード優先で進めたい
経営者の特性⑥　独裁者になりたくない
経営者の特性⑦　イエスマンは好きじゃない
経営者の特性⑧　経営者の弊害を警戒してる
経営者の特性⑨　ネガティブな情報に過剰反応する
経営者の特性⑩　理屈より感覚、でももっと大事なのは…

[Junichi Ito (伊藤淳一) @jnchito]

今朝公開したブログです。
タイトル通り、僕がどんなふうに生成AI(Claude CodeやChatGPT)を活用しているのかという話と、初学者が生成AIを使う際の注意点を書いてみました。

ベテランプログラマは生成AIをどう活用しているのか？そして初学者は生成AIをどう活用すべきか？ https://t.co/aFLWHGWKSS

[nwiizo @nwiizo]

はてなブログに投稿しました
おい、戦略を語れ - じゃあ、おうちで学べる https://t.co/8BBuwWaHkr
#はてなブログ

[Jun Rekimoto: 暦本純一 @rkmt]

卒論・修論のため参考です（例年の定期上げ）
https://t.co/deV7ezU586　　修論参考

[わたヤク @ai_biostat]

AI校正後の最後の仕上げ、迷ったらこれを見ています。

『AIを活用して英語論文を作成する日本語話者にとっての課題とその対策』

日本語で下書きを作るコツだけでなく、【原則1～9】こそが至高。アカデミックライティングのTipsが凝縮されていて、最終仕上げに必要な審美眼が養われます。
https://t.co/G6S1wWT2KN

[Shion Honda @shion_honda]

RLVRはベースモデルが解けない問題を解けるようにするのではなく、確率的に解ける問題の確率を上げているだけだという仮説。おもしろいです。

[IBIS 2025] 深層基盤モデルのための強化学習驚きから理論にもとづく納得へ - Speaker Deck
https://t.co/3Xdiifushd

[CHOCO ∎ @chocoschools]

こないだの京大AI特別講演でオードリー・タン氏の言葉が熱かったので放流

司会者「学生に向けて何かメッセージを...」

オードリー・タン
「医師が私と家族に言いました。
"この子が手術まで生き延びる確率は50％です"と。

それ以来、私は毎晩眠りにつくたびに"コインを投げているような気持ち"になりました。
もし裏が出れば、次の日にはもう目を覚まさないかもしれない。

だから、私は一日の学びをすべて記録する習慣を持つようになりました。
かつて私はフロッピーディスクにそれを保存していました。
あなたはもう知らないかもしれませんね。
そのあとにインターネットに記録するようになりました。インターネットはいまもありますね。

こうして「朽ちる前に公開せよ（publish before I perish）」という習慣が、私にとって非常に大切なものになりました。
完璧主義にこだわる時間などないのです。

そしてインターネット上で学んだことがあります。
「完璧でないほうが、むしろ良い」ということです。
完璧なものを投稿すると、人々はただ「いいね」を押して去っていきます。
しかし不完全なものを出すと、人々は「ここが間違っている、直さなきゃ」と思ってくれる。
そうして私は、未完成なものを公開することで多くの友人を得ました。

だから、もしあなたが若いエンジニアや研究者であるなら、私はカナダのシンガーソングライター、レナード・コーエンの言葉を引用したい。

鳴らせる鐘を鳴らしなさい。
完璧な供物を捧げようとするのは忘れなさい。
すべてのものにはひびがある。
光はそのひびから差し込むのです。
(Ring the bells that still can ring.
Forget your perfect offering.
There is a crack.
A crack in everything.
And that is how the light gets in.)

ありがとうございました。」

[Kentaro Ebisawa @ebiken]

KVキャッシュの役割＆何故 Inference ではメモリ参照速度が重要になるのか？を20分で直感的に理解できる動画。昔は大学に通うか国会図書館で論文コピーする必要があった最先端技術を小中高時代から無限に勉強できる時代凄い。
>> How DeepSeek Rewrote the Transformer [MLA] https://t.co/rZvOQdJwJW

[教育探究ひろば @tankyuhiroba]

【論文はどのように書けば採択率を高められるのか？】本資料はこの問いに答えるために、学会誌査読の経験をもとに、不採択になりやすい論文の特徴を類型化し、改善のための具体的方策を分析しました。分析は査読過程で繰り返し見られる典型事例を抽出し、「査読者との対話」という観点から整理しました。

その結果、拒否されやすい論文には【主張が不明確】【主張が当たり前】【先行研究の扱いが不十分】【雑誌の趣旨に合わない】【日本語表現の不備】【研究方法に欠陥がある】という六つの類型があることが明らかになりました。一方で、改善方策として【研究の問いを一文で提示する】【方法選択とパイロット調査の実施】【先行研究を網羅的かつ批判的に整理する】【投稿先の趣旨を理解する】【明確で平易な表現を心がける】【査読コメントに誠実に対応する】ことが示されました。共通するのは【査読者の負担を減らす工夫】【論文の完成度を高める努力】であり、これらが採択の鍵である点で重なっていました。

結論として、論文執筆は成果の報告にとどまらず査読者との対話であり、問い―方法―結果―考察を明確に構成すること、また修正要求に真摯に応じることが採択率向上の前提であると示されました。

（本要約は一個人によるものであり、解釈上の誤差や不正確さを含む可能性があります。引用や議論の際には、必ず原文を確認してください。）

[東京エレクトロン @TokyoElectron_J]

【そもそも】半導体業界における国際学会の位置づけとは？

キャリア形成において学会活動にも取り組み、ネットワークも構築したいけど、敷居が高い・・

そう感じている人は必読です。

半導体研究における最高峰の国際学会Symposium on VLSI Technology & Circuitsでシンポジウム委員長を務めたTELの角村と、同学会の技術委員でありTELのデバイス技術ロードマップを制作する大藤が、半導体研究の現状と未来、そしてとくに若手エンジニアが知っておくべき学会参加の意義についてお話しています。

「学会と交流から未来は変わる－ TELが大切にする、半導体の技術革新に必要なこと」
https://t.co/RJSDz0j2ne

◆見どころ：
・国際学会に参加する半導体業界のトップ企業がTELに期待することは何か
・学会参加は技術力の証明であり、新たな技術交流やビジネスチャンスを生み出す重要な機会
・学会参加は、ベテラン社員やエンジニアだけのものではない
・若手の皆さんへ：敷居が高いと感じる人は、まずはネットで基礎知識を得てから学会に参加するのもおすすめ。論文投稿にチャレンジするという、目的をもつことも大切
・生成AIにより研究開発の新時代へ。半導体製造装置自体の開発への生成AI活用も進む
・TELは半導体製造装置の最前線で、未来の半導体を支える使命を担っている

#Semiconductors #VLSI #TechLeadership #GenerativeAI #CareerGrowth
#TEL #TokyoElectron #TechnologyEnablingLife

[AI-Scientist（Claudeしか勝たん） @scitechjp]

科研費関連記事のアクセスが落ちたので科研費シーズンは終わったのだと思ってたら、また上がってきて、アクセス数の推移に二峰性を認めた。このことから研究者は「学内締切を守る集団」と「本当の（JSPSの）締切だけを気にする集団」に二極化しているという仮説を着想した。https://t.co/Agd7xz6Qju

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

A team at DeepMind wrote this solid piece on how you must think about GPUs. Essential for AI engineers and researchers.

[あかのん｜アカデミアノート @HAcademianote]

大学院生の方へ

指導教官は学生に研究テーマを提示してくれます。ただ、そのテーマでポジティブデータがでる確約は1ミリもありません。そのテーマをどうやって有益な研究にするか、指導教官ではなく学生自身が考えることです。

学位は、指導教官を「利用しながら」学生自身で掴み取るもの。って話↓

[muffmuff @muffmuff5]

この文章一つ一つが刺さる。きつい。出来てない。
「イントロが、良く耳にする受け売りのような話から始まるようであれば、そもそもその研究はオリジナルな研究とは言えません」１/
https://t.co/R2FX5aOxS9

[カリス 東大AI博士@Callisto採用中！ @TricksterKallis]

僕の論文の被引用数が 2000回 を超えました！🎉
94%は主著論文からなので、博士課程で「TOP1%論文」を7本連続で出した結果です（＝常にTOP1%論文）。

その経験から「研究は受験と同じ」と断言できます。
研究にも「型」があるので、要領良くやれば、TOP1%論文を書くのはそんなに難しくないです。
このあたりのノウハウは今後YouTubeで話したいと思いますが、一番大事なことは「2つ以上の新規性を出すこと」に尽きます。

論文の新規性は、構成上、以下の5つしかあり得ません。
・Related Work
・Problem Definition
・Materials
・Methods
・Results

ただし「Related Work」はレビュー論文の領域なので除外すると、研究論文の新規性は「Problem Definition」「Materials」「Methods」「Results」の4つだけです。

このうち１つだけ新規性があっても弱いですが、２つ以上でそこそこの新規性があれば、査読者としても凄く落としづらいし、他の研究者も引用してくれます。
だから、僕はいつもこの3パターンで「TOP1%論文」を書いています。
・Problem Definition × Materials
・Problem Definition × Methods
・Materials × Methods
逆に「Results」で勝負するのは、必要なコストと労力が莫大なので避けています。

たったこれだけ。
「2つ以上の新規性を出す」ことを意識するだけで、論文は驚くほどAcceptされやすく、たくさん引用されます。
ぜひ実践してみてください！

[Takahiro Kameda / NanoResonance @honu_sr]

ディープテックの起業を検討している人に少しでも参考にしてもらえたらという思いで、久しぶりにnote書きました。

「0年目のスタートアップ、創業者の頭の中を全部出してみる」
https://t.co/ziJjfppUni