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data analysis/finance/machine learning

[yhiss @yhiss_]

編著者として、関わらせていただきました。
様々な企業で活躍されている方に協力いただき、地に足のついた多くの事例を載せられています。

[講談社サイエンティフィク🖋️📔 @kspub_kodansha]

【📔9月近刊情報📢】

杉山阿聖・太田満久・久井裕貴 (編著)
『事例でわかるMLOps　機械学習の成果をスケールさせる処方箋』
https://t.co/TuS4k2PxSw
https://t.co/Ys5NFg0CPk

機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには?
技術・プロセス・文化から学ぶ、MLOpsはじめての実践ガイド！

[yhiss @yhiss_]

https://t.co/EbVZzgmF4B

[yhiss @yhiss_]

https://t.co/tgEnAHzDL9
興味深い

[おおたまん @ohtaman]

Next と I/O の振り返りを兼ねて、AI周りを深堀る会やります！
お時間ある方はぜひご参加を！

https://t.co/618eguTzJJ

[龍一郎 (f.k.a Asei Sugiyama) @K_Ryuichirou]

LLM の評価についてまとめたドキュメントが公開されました。基本は LLM-as-a-Judgeなんですが、開発環境と本番環境の違いや、本番環境での評価の目的を時間スケールをもとに整理したりと、割と頑張って書きました https://t.co/uPyRJda6q4

[yhiss @yhiss_]

https://t.co/exX7KyiSaZ

[Nari / estie CTO @tiwanari]

記事書きました。

LLMが長いコンテキストの中間情報を見落とす「位置バイアス」について、調査した内容（Lost in the middle現象、原因、緩和策など）を解説しています。 実務でも使えるところあると思うのでよかったらご覧ください！ https://t.co/hTY5KUaKTi

[yhiss @yhiss_]

> The rise of AI coding doesn’t replace the craft of software engineering - it raises the bar for it.

[yhiss @yhiss_]

記事より
vibe codingはあまりに広い定義の言葉になってしまったが、手軽さのニュアンスがつきまとっている。
人間が監視する、規律あるエージェント支援型開発を指すときはAgentic Engineeringと呼ぶのが望ましいのではないか。
https://t.co/ljiFUE03y1

[yhiss @yhiss_]

恐れのない組織――「心理的安全性」が学習・イノベーション・成長をもたらす
この本で、心理的安全性の定義を正しく知れた。
感じの良さ・心地よさ等ではなく、様々な観点から学ぶために、建設的な対立を厭わず率直に発言すること
https://t.co/9iv9IyZc1y

[LangChainJP @LangChainJP]

【AIの失敗は「目的の過剰追求」より「一貫性の崩れ」か】

Anthropicがバイアス・バリアンス分解で、推論（Reasoning）モデルの失敗を定量化した。エラーを一貫した誤り（バイアス）と非一貫な揺らぎ（バリアンス）に分け、非一貫性（incoherence=variance/error）として測定。対象はClaude Sonnet 4、o3-mini、o4-mini、Qwen3などの推論モデルをGPQA、SWE-Bench等で評価した（2025年夏時点の比較）。

推論（Reasoning）トークンや行動が増えるほど失敗の一貫性が低下し、間違い方が毎回変わる。容易な課題では大規模化で一貫性が上がる一方、難課題では低下や悪化も起き得る。LLMは最適化器というより動的システムとして振る舞い、難しいタスクや長い推論ほど一貫性が低下する、と整理。

この見立てから、整合性（Alignment）研究は「完全な最適化器」を前提にした制約より、訓練中の報酬ハッキングや目標の誤特定への対策を重視すべき、と提案している。

[yhiss @yhiss_]

「ソフトウェア開発の質」は向上しているが、「解決したらお金を払ってもいい顧客の特定の質」は停滞。
ではどうする？という事に示唆の富んだ記事

https://t.co/7ujXsZkYP6

[yhiss @yhiss_]

Layersさんの発表！
https://t.co/OMTHpFwwcW
#rnd_meetup

[yhiss @yhiss_]

久しぶりにイベント物理参加しました！
初Ubieさん！
#rnd_meetup

[yhiss @yhiss_]

MLSE冬合宿2026 に参加を申し込みました！ https://t.co/yTnOFApIn0 #mlse冬合宿2026

[yhiss @yhiss_]

Agent型評価システムのサーベイ。以下について言及。
- LLM-as-a-JudgeからAgent-as-a-Judgeへのシフトについて
- 方法論の主要なパートへの整理
- 現状最先端の課題分析および有望な研究の方向性
https://t.co/rOpC9arVRw

[yhiss @yhiss_]

https://t.co/HAi1BJtuzI

[龍一郎 (f.k.a Asei Sugiyama) @K_Ryuichirou]

ウィンターワークショップ2026・イン・静岡での登壇資料です、AI との良い付き合い方を探索する議論のための資料で、以前の資料に仮説を付け加えたものになってます AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない (WSS 2026 静岡版) https://t.co/WgqqkXmnaW

[yhiss @yhiss_]

Chain-of-Thoughtの透明性に関して
Research question
1.ベースラインの透明性:モデルがプロンプト内の顕著な情報に遭遇した際に、どの程度情報を認めるか？
2.監視効果:推論の監視を通知すると認識率は上がるか？
3.明示的な指示:ヒントの報告指示で透明性を達成できるか？
https://t.co/WhaVIV7Asd

[yhiss @yhiss_]

食材の記録・冷却の自動調整・音声で扉を開閉する冷蔵庫って、機能盛り盛りだな
https://t.co/IRU9IhSHkc

[yhiss @yhiss_]

場の空気・楽観主義・情報の軽視の関係や、知る速さ・知る深さの重要な場面について、学びが多かった
https://t.co/R2B05u7IlB