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Ana Sayfaya Dön

BifrostでN点RBF補間も実装。 行列演算ノードを介さず、whileによる収束計算で解く構成。ノードだけで完結できる柔軟性がメリットですが、計算量やSIMD最適化を考えると、Eigen等で直接法を用いる方がパフォーマンスは良いだろうなぁ...。

10,315 görüntüleme • 5 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク(テスラCEO) $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる ・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる ・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた ・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる ・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった ・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる? ・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業(あるいは集団)が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

ゆきママ

125,512 görüntüleme • 7 ay önce

PFNから、材料科学などのシミュレーションを用いた長期の解析タスクを実行できるコーディングエージェント PARC を発表しました。末尾に実行動画、スレッドに論文があります。 PARCは100ステップを超えるような研究計画・実行・検証・考察を行い、数十時間規模のシミュレーションを複数同時に走らせ、結果を自動で検証します。 PARCはマルチエージェント構成であり、プランナーと複数のワーカーからなります。まずプランナーが実行計画を立て、人の承認を受けた後、自動実行に移ります。自動実行は複数のステップに分割され、各ステップ内では自己検証と、外部エージェントによる検証と修正によって途中実行結果を何重にも検証しながら進めていきます。 LLM自体の性能向上がある中でも、現時点ではこうしたマルチエージェントシステムは必須で、それを使わない場合は今回のような長期タスクは不可能dした(今回のケーススタディはClaude Sonnet 4.5で行っています)。 ケーススタディでは、論文などで報告されているシミュレーションを使った解析を再現できるかを調べ、それを専門家が検証する形でその有効性や課題を調べました。 具体的には、固体電解質におけるリチウム拡散の推定、超合金の偏析機構の解析、電場をかけた非平衡シミュレーション、および汎用性を確かめるため同じシステムでのKaggleタスク実行を行いました。これらではシミュレーションの実験設定が誤っている場合でも、PARCが自動で検証し間違いを発見できることを確認しました。 一方、電場をかけた非平衡シミュレーションの場合は、途中の重要な計算に誤りがあり、誤った最終結果が導かれることが判明しました。ただし、このときも研究者がその部分だけを修正すれば全体は正しく動作することも確認しました。このようにPARCは中間計算や実行結果を逐次レポートするため、研究者が正確に介入できる点も大きな利点です。 今後も全体の最適化をAIがしつつ人が適切に介入できるシステム設計が重要になると考えられます。

Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔

32,988 görüntüleme • 10 ay önce

Q「1広告セットあたりのクリエイティブ本数はどのくらいがいいですか?」 の回答が超分かりやすい。 チャンネル登録絶対した方がいい。 A「結論、許容CPAと日予算による。 許容CPA5,000円に対して日予算10,000円の場合、 1日のCV期待値は2件となる。 2クリエイティブなら1CVずつ発生し、 3クリエイティブなら1CV発生しないクリエイティブが必ず存在する。 このように、その日のうちにCVが発生することで、 クリエイティブの良し悪しが判断できるラインで広告本数を設定することが重要。 つまりいくらを許容して、いくらを投資できるかで変わる。 多くの運用者が「クリエイティブは多ければ多いほど良い」と考えがちだが、 実際は予算とCPA設定によって最適本数が決まる。 日予算20,000円、許容CPA5,000円なら4CV期待値となり、 4〜5本のクリエイティブが適正範囲になる。 一方で日予算5,000円、許容CPA5,000円なら1CV期待値のため、 1〜2本が適正となる。 この考え方が重要な理由は、 機械学習の判断材料確保にある。 CVが発生しないクリエイティブは学習データを提供できず、 配信最適化の足を引っ張る可能性が高い。 逆に全てのクリエイティブでCVが発生すれば、 機械学習は各クリエイティブの特性を理解し、 より精度の高い配信最適化を実行できる。 例えば僕はテンパだが、 このテンパを許容できるので髪は切らないし、オイルも不要だ。 許容範囲内であれば対策は不要ということだ。 同様に、予算とCPAの制約内で最適化できるクリエイティブ本数であれば、 無理に本数を増やす必要はない。 制約を理解した上での最適解を見つけることが、 効率的な広告運用の基本といえる。 クリエイティブ本数の設定は感覚ではなく、 数値に基づいた論理的な判断が求められる。」

野嶋友博@オプト

67,474 görüntüleme • 1 yıl önce

【やっとノーコードでGASが書ける、、!】 日本発(初)のバックエンド開発革命 🌈GASSISTANTの新機能を解説します 【フローチャートでGASを生成】 実装したい処理の流れをプロンプトとして言語化しにくい時、 ----- 毎朝8時に実行 ↓ 今日の予定を取得 ↓ Slackに通知 ----- このようにフローで表現してGASを作ることができます 特に条件分岐や繰り返し、関数構造を表現したいときに有用です ▪️ノーコードでの実装手順 1. 「超ざっくり」とフローを用意 2. GAS生成ボタンをクリック 3. 新しいフローを確認して良さそうならコード更新 もちろん、修正もフローから可能 ノードのラベルを変えたりノードを追加するだけなので、「どの部分を変更したいのか」が簡単に伝わります 【GASSISTANT Modules】 あらかじめ用意されたGASを自分のプロジェクトで利用できます 現在用意されているモジュールは3つ ・LLM: 会話履歴が自動で保存されるLLMを呼び出しモジュール ・Slack POST: Slackの特定のチャンネルに投稿できるモジュール ・Stripe Webhook: StripeからのWebhookを受け取り、イベントタイプごとに任意の処理をする 無理やり組み合わせると、「課金されたらお祝いメッセージを生成して自社のSlackに通知する」 みたいなことが超簡単にできます笑 新モジュールはコミュニティ( 自分が過去に作ったGASをモジュール化して再利用する機能も実装予定 【ノード詳細取得】 そのノードで何が行われているのかを確認できます デバッグ時にはエラーが発生したノードと原因が表示されるので 1. 実行する 2. エラーが出たノードを見る 3. 簡単な修正ならコードプレビューから手動で直す 4. 難しそうな修正なら”修正依頼”を出す こんな感じで脳死デバッグができるようになります ===== GASSISTANTはたった40人のユーザーが1週間に1300回もチャットするほどハマるサービスです 他にもいろんな新機能が追加されているので、ぜひGASSISTANT沼にハマってください🤗

Daigo Yokota / StandBy AI🧠

37,940 görüntüleme • 1 yıl önce