Reproでマーケティングをやっている實川（じつかわ）と申します。以前MarkeZineさんでコンテンツマーケティングをテーマに登壇の機会をいただきまして、その際に語ったことを改めて整理するnoteです。 登壇の内容について、ありがたいことにレポート記事を作っていただきました！ 【理論編】【実践編】【Q&A】という3部構成です。 このnoteでは、このまとめにも収めきれなかった内容を解説していきます。 さて。コンテンツマーケティング、やってますか？ 正直、ムズイですよね。 最初からぶっこみますが、世の中のコンテンツマーケティング、ぶっちゃけ6~7割くらいは成果出てないんじゃないかというのが長年関わってきての感想です。 なぜコンテンツマーケティングは失敗するのか僕の考える失敗理由は大きく分けて2つです。 ①成果が出るまでやっていない ②戦略を間違えている これに加えて「施策の精度が低い」とい
前世紀には観測問題を論じる人が多かったのですが、標準的な量子力学にはそのような観測問題はなかったことが現在では分かっております。例えば以下のように理解されています。 （１）波動関数の収縮について: 量子力学は情報理論の一種であり、波動関数は古典力学の粒子のような実在ではなく、情報の集まりに過ぎません。測定によって対象系の知識が増えることで、対象系の物理量の確率分布の集まりである波動関数も更新されるのが波動関数の収縮です。 「系を観測をすると、その波動関数（または状態ベクトル）は収縮し、その変化はシュレディンガー方程式に従わない」と聞いて、前世紀の「観測問題」に目覚めてしまって、「波動関数とは？収縮とは？」と懊悩してしまっている物理学徒は、まず箱の中の古典的なサイコロの目の確率を考察してみて下さい。 この場合は古典的な確率で、実際には箱の中のサイコロの目は決まっていますが、ここで問題とすべき
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマテ
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ゲーム開発者向けのカンファレンス「CEDEC+KYUSHU 2023」が、2023年11月25日（土）に開催されました。 本記事は、ゲームプログラマを目指す高校生や専門学校生に向け、ゲームに活用されている数学的知識が実例とともに解説されたセッション「ゲームプログラマを目指す前に知っておきたい数学」をレポートします。 TEXT / じく EDIT / 神谷 優斗
「事実は小説より奇なり」とはよく言ったものだ。昨年、数学者たちを悩ませた、大昔の数学の問題が解決された。だが解答したのは数学者ではない。なんと現在刑務所に服役している殺人犯だ。 その問題は「幾何学の父」と称される古代エジプトのギリシャ系数学者、エウクレイデス（ユークリッド）が頭を悩ませた「連分数」で、現在では暗号技術などに使われる非常に重要な理論であるそうだ。 殺人罪で刑務所に収容された囚人、数学に目覚める 現在ワシントン州シアトル近郊の刑務所で服役中のクリフトファー・ヘイブンズ（40歳）は、苦難の人生を歩き続けてきた。 高校は中退。仕事が見つからず、やがて麻薬に手を出すようになり、ついには人を殺めてしまった。2011年に25年の実刑判決を受け、刑期はまだ15年残っている。 しかし刑務所の中で数学と出会ったことで、彼の人生に光が差し始めた。独学で高等数学の基礎を学び、情熱を感じるようになっ
ノーベル物理学賞を受賞したアメリカの物理学者、リチャード・P・ファインマンの人生の軌跡を振り返る自伝的エッセイ集『ご冗談でしょう、ファインマンさん』（岩波現代文庫）の魅力を冬木糸一さんにご紹介いただきます。物理の知識がなくても読めるのに、物理の面白さを味わえる。そんな本書の読みどころをたっぷりお伝えします。 「誰もが知るあの名作を、いつか自分も楽しみたい」 「でもお金も時間も体力も有限だから、名作に手を出す“きっかけ”がほしい」 ……と日頃から考えている方も多いでしょう。 そこでソレドコでは、「今から読んだり観たりできるのがうらやましい！」というテーマで名作をセレクト。各ジャンルのコンテンツに精通する書き手の皆さんに、その名作の魅力を余すことなくご紹介いただきます。 今回、冬木糸一さんがセレクトしたのは、物理学者・ファインマンのエッセイ集『ご冗談でしょう、ファインマンさん』です。 画像参照
無事結婚したのでまとめてみる。 振り返ってみれば、多分全然困らなかった方なんだと思う。こういう人もいるよという一例として。夢は別にない感じです。 スペック ・結婚当時30歳 ・160cm普通体型 ・顔は取り立てて良くはないがあからさまに不細工といじられたことはない ・彼氏は今までに何人かと2-3年ずつの付き合い。身体だけの関係の人はいたことがない ・長女。弟がいる ・埼玉在住一人暮らし。割と東京にはすぐ出れる位置 ・大卒 ・理系専門職勤務 ・年収はやや変動あり、平均すると500-600万 ・休みはカレンダー通りだが、時々(繁忙期など)休日出勤あり ・趣味は漫画、ゲームと宝塚をかじる程度。でもどれも人からはオタクと言われる。 ・お酒は飲む。タバコは× ・イベントごとや飲み会は嫌いではないが、どちらかというと一人行動の方が好きなタイプ。人がたくさんいると疲れる。 職場に男性はいるものの、かわい
俺は今アラサーで、働きながら夜間の大学に通っている。 もともと教育に関心がある家庭ではなく、「高校を出ればすぐ働くべきである」みたいな家庭で、なんの疑問も持たず高校も親が決めた工業学校に通った。 高校卒業後はそのまま地元の工場に就職した。毎日単純労働を繰り返して、「つまんねえなー」と考えたこともあったが、「仕事なんてお金を受け取っているんだからつまんないものだろ」という認識もあって、それになんの疑問も持たなかった。 数年そんな生活を送ったのちに、趣味つながりで友人ができた。彼は生まれも育ちも東京で、いわゆる高学歴の部類に入る人間だった。 話してみて驚いた。彼にとって数学は娯楽で、休日もほとんど数学のことばかり考えているらしい。仕事はその専門的知識を生かす仕事をしており、俺はそこで教育の意味を知った。あと仕事は我慢の対価ではないということも。 彼に勧められて、数学を勉強し始めた。彼の教え方が
正直なところ言及したくない話題なのですが、最近あまりにもひどい動きが散見されるので今の私の考えを書き留めておくことにします。 予めこの記事で「しないこと」について記しておきます： 丁寧な背景説明 現行の教育方針に対する是・非の判断 何が問題なのか？ 客観的な事実 数 a と数 b があったとき、a\times b と b\times a は同じ結果をもたらします。両者は等号で結ばれるものであり、両者に数学的な違いは存在しません。これ自体は疑いようのない事実であり、誰の目にも明らか[1]です。 注意すべきなのは、このことを理解するために高度な数学の知識は全く必要がないということです。つまりここで「実数体の乗算の性質が」とか「可換環が」とか言い出すのは追加の情報を与えないので無意味な行為です。 そしてそれは同時に、高度な数学の知識を有していることがこの問題に向き合うにあたってアドバンテージにな
Python早見帳は、プログラムと実行例をカタログ的に提示しながら、Pythonの言語仕様やライブラリを紹介しています。Pythonの基礎を素早く習得したり、ライブラリやオブジェクトの使い方を確認することができます。
石野 奈央（なおぽん） @nao_p_on 【問】28人は、35人の何%ですか？ 長男は答えのみ「80%」と書いて、式がないので✕。「ちゃんと式を書きなさい」と注意すると、「待って」と長男。 【長男の解説】 7✕5＝35だよね？7✕4＝28だよね？こんなの見た瞬間80%なのよ。 式、要らないでしょ。 皆さん、彼が何を言ってるかわかりますか？ 2025-03-14 13:15:01
導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア（ヒスイのすがた）」と「ゾロアーク（ヒスイの姿）」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか？ ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か？」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
この記事は統計検定準 1 級の合格体験記であり、テスト内容の解説記事ではありません。また、この記事での試験に対する勉強の仕方や受験者の属性には一般性が担保されないので、一個人の個人的な見解として解釈してください。 はじめに 今回は統計検定準 1 級に一発で合格できたので、勉強方法・テストの所感をレポートします！最近は増えてきましたが、CBT 形式の準 1 級の体験記は少ないかなと思ったので 1 つの参考になれば嬉しいです！ ステータス 経歴: 東京大学理科 2 類 → 工学部マテリアル工学専攻 → 大学院工学系研究科マテリアル工学専攻 (物性に関する研究) 仕事: 株式会社くふうカンパニーで DS をさせてもらってます 統計の勉強経験: 1S の基礎統計のみでほとんど覚えていないので、知識ほぼゼロの状態でした 数学: 東大理系の平均ぐらいだが、大学からはあまり勉強していませんでした (だい
例えば500に対して700の割合はいくつかという問題。 700を500で割っていいのか、500を700で割っていいのか迷うらしい。 悩んだ挙げ句、700だと500は割り切れないからという理由で700割る500を選んでいた。 答えは正解なのだけど、当然そんな考え方ではだめだ。 そこで、「〇〇に対してと聞かれたら、〇〇が1だとした場合の割合を考えなくては行けないから、○○を1にするためには〇〇の数そのもので割る必要があるよね。だから、もう片方も〇〇の数字で割るんだよ。」と教えてみた。 ところが息子は全くのキョトン顔である。 自分ではこの上ないくらいわかりやすい説明だと思ったのだが、どうしたものか。 100分率はそれに100を掛け、歩合は10を掛けて必要に応じて厘毛に置き換える。ただそれだけのことなのになぜ理解できないのか。 誰か、僕でも分かるようないい考え方を教えてくれメンサ。
映画ドラマアニメ漫画なんでもいいのでおぴえて🥺 バトルプログラマーシラセ攻殻機動隊serial experiments lainシュタゲマトリックスMr.Robotブラッディマンデイ王様たちのバイキングDNSポートにマルウェア仕込むやつ増田ってこういうの詳しいんでしょ？
前置き この記事は、「高2までほぼ勉強しなかった筑駒生の受験記録は需要あるか？」と聞いたら後輩たち等々から相当な反応を貰ったことから、書き残したものである。それ以上でもそれ以下でもないので、軽く読んで欲しい。 タイトルにもある通り、「物語」がメインであるが、それだけではただの自分語りになり、飽きると思うので、読んでくれた受験生が参考になるようなことも含めて書いた。 (あと、結構な人にはてなブログに載せるのはマズいって言われたのだが、なぜでしょうか。) なぜ高３から高１の勉強を始めたのか 中学生の間は、「スプラトゥーン２」に没頭し、月末世界ランキング９位までに上り詰めた。もちろんその代わり、英語の成績は落ちぶれるばかりであった（数学は好きなので続けていた）。今考えればここからすでに”英弱”であった。 そしてここから、コロナ禍に突入する。学校がなく、やりたい勉強をやり放題のチャンスである。さて
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
www.kamishima.net ペドロ・ドミンゴスの『The Master Algorithm』は、ビル・ゲイツが AI 分野の必読書に挙げていたので注目し、ワタシも何度か文章の中で引き合いに出している。 ユートピアのキモさと人工知能がもたらす不気味の谷 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） 我々は信頼に足るアルゴリズムを見極められるのか？ - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） そして、邦訳の刊行が期待される洋書を紹介しまくることにする（2017年版）でも取り上げているが、この原著が刊行されたのは2015年である。それから5年以上経ち、もうこれは邦訳の話は流れてしまったかと半ば諦めていたところ、『マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」』の邦題で刊行される。ワオ！ マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究
その数学の先生は、日本人が嫌いなようだった。はっきりとはそう言わなかったが、たかだか14歳のわたしでも、歓迎されていないことは感じていた。 彼はいい歳だったが振る舞いは幼く、「日本人は九九がインストールされているんだから電卓要らないだろ」と言ってわたしから取り上げてみたり、わたしが答えを間違えると、「トヨダが数学間違えることなんてあるんだな。いや、君はホンダだったっけ？」と戯けてみたりしていた。わたしは辟易していたが、クラスのほとんどの子は「くだらなーい」と大げさに嘆く素振りをしつつも、彼の冗談に好意的だった。わたしの成績は、段々落ちていった。 考えて導き出した答えが正しければ「日本人だからできて当たり前」と評され、間違っていればここぞとばかりに先生が悪ふざけをする。そして「英語が下手だから」という理由で、100点を取ったところで成績はいつもBマイナス。数学の時間、わたしは授業に参加するの
この記事でお題にするのはCPUレジスタ上の整数除算です。以下、単に除算とも書きます。 除算は非常に高コストな演算なため、コンパイラは最適化によって、できるだけ整数除算を別の計算に置き換えようとします。 最適化ができる場合の一つとして、割る数が定数である場合があります。頭のいいコンパイラは、除算を乗算とビットシフト等を駆使した演算に置き換えます。この記事では、そういった最適化の背景にある理屈を部分的に解説します。 計算機環境としてはモダンなx86 CPUを仮定します。したがってレジスタは32/64ビットであり、負数は2の補数表現になっています。ある程度は他の命令セットでも通用する話になっているかもしれません。 そもそも整数の除算とは プログラミングにおける整数の除算の定義について確認します。整数$n$を整数$d$で割るとき $$ n = q \times d + r $$ が成り立つように除
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ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)① 今回HIKKYさんのアドベントカレンダーに投稿するにあたって、別の温めてたネタはあったんですが諸事情により封印してしまったので、何か別のテーマにしようと考えました。 で、色々考えたのですが、特に思いつかなかったのでCG数学の初歩的な話をしようかなと思います。実際VKetCloudの中でも基本的な数学は必ず使われてますし。 あと「ゲームメーカーズ」さんの記事でも取り上げていただいた、僕のCEDEC+KYUSHU2023の数学のお話がやたらとウケがよかったため、数学の話で行くことにしました。 で最初に書いておくと、書きたかったことの半分もかけていません。 時間の都合上と、あと数式と頭が多すぎるのか、このドキュメントの編集が何度も落ちるからです。 と言うわけで、今回は概要と三角関数とベクトルの話だけにします。 あとは年末年始休みの間にでも続きを書きま
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
高卒 インターネットで持続性のあるハンドルをもって情報を発信し続けている人は、大学卒業者以上である比率が高い。 ソースは……ない。 おれが二十年くらいネットをやってきた、電子肌感覚である。 「そんな電子肌なんてSFっぽい感覚などあてになるのか」と思うあなたは、やはり大学を出ていないだろうか？ というわけで、おれは珍しいとはいかないまでも、少数派の高卒インターネット人である。 高卒が少数派なのは、たしかネットに限らずリアルな数だとしてそうだったと思う。 少し前、鳥貴族で飲んでいてそういう話題になって、おれは「まだ、大卒の方が少数派ですよ」と言って携帯端末で調べたら、違った、というのがソースだ。 そのときおれはビール的なもののアホみたいにでかいジョッキを一杯飲み干したあとだったので、正確かどうかはわからない。たしかちょっとだけ大卒の人が多かった。 したがって、ここでおれは高卒してすぐに働きに出
Mai Sugimoto @MaiSugimoto4 先週京大での授業で「ご承知の通り、そろばんはアナログではなくデジタルです」と言ったら、「そろばんがデジタルとはどういうことでしょうか。知りませんでした！」という学生がいた。京大レベルでもデジタルとアナログの違いが分かっていない学生は珍しくないのか、と思った。
特に割り算。 速さの概念がわからない。 30キロの道程を二時間で走ったとすると15キロ/時になる。この時点で既にわからない。 計算はできる。みはじの式に当てはめるだけだから。でも、15キロ/時というのがなんなのかよくわからない。 一時間で15キロ走る。なるほど。イチジカンデジュウゴキロハシル。 ？？？ 二時間だと30キロ。三時間だと45キロ。ほう。確かにな。道程出すには早さと時間をかけるからな。なんでかけるのかわからないけど。 1時間30分だと1.5×15=22.5になる。22.5キロと解答欄に書く。だがなにもわからない。 なんで速さに時間をかけると走った距離が出てくるのかわからない。 そもそも速さってなんだ。 なにもかもわからない。 わかるようになるまで考えるのが大事っていうけど、そもそもわかるとはなんだ。 計算ができたらわかるでいいのか？ でもわかってない。式を覚えて数字を当てはめてる
過激なロールプレイや奇妙なCOVID-19ポルノを視聴することができるPornhubで、分厚いグレーのパーカーを着たメガネの男がまさかの人気を集めている。黒板に数式を書きまくり、この上なく真面目にその解説をする地味な講師。彼は、世界一のポルノ動画サイトの片隅で、独自の市場を切り開いている。性的な要素は1ミリもない。 それは教師モノのロールプレイの進化版でもないし、MOTHERBOARDの人気シリーズ〈Rule 34〉のオタク寄り企画でもない。数学を教えるための、至って真面目な講師の試みだ。 張旭（Changhsu）という芸名で活動する34歳のチャン・シュンウェイは、台湾人の数学講師。彼のPornhubアカウントは7000人以上の登録者を抱えている。彼のチャンネルを開くと、バナーには〈Play Hard Study Hard!（遊びまくれ、勉強しまくれ）〉というスローガンが。公開されている微
スーパーコンピューターの性能を競う最新の世界ランキングが発表され、理化学研究所の最新のスーパーコンピューター「富岳」が計算速度など4つの部門で世界一となりました。 その結果、主に6つある部門のうち、「富岳」は最も基本的な計算速度を競う部門など4つで1位となりました。 計算速度は、1秒間に1兆の40万倍以上の回数で、前回、1位だったアメリカのスーパーコンピュターのおよそ3倍でした。 日本のスーパーコンピューターが計算速度を競う部門で1位になるのは、理化学研究所にあった前のスーパーコンピューター、「京」以来、9年ぶりです。 このほか、シミュレーションに使うことが多い計算方法や、人工知能の学習性能、それに、ビッグデータの処理性能を示す部門でも1位となりました。 理化学研究所では「主要な項目で突出して世界最高性能を示すことができた。『富岳』やそのテクノロジーでさまざまな社会問題を解決できるだろう」
この記事は以下のURLに移動しました。 https://drtaira.hatenablog.com/entry/2022/01/30/103755
濱中裕明 @Ototo_ 実は昔、とある大学（勤務校の兵庫教育大学ではないです。名前は伏せます）で『数学』の授業の非常勤を数年したことがあるのですが、内容はほぼ算数でした。 その初回でプレテストとして（状況把握のために）いくつか問題を出して、そのうちの一つが「1000円の2割引はいくらですか」という問題でした。 濱中裕明 @Ototo_ そのプレテストの解答の中には、 「1000−2＝998円」 「1000÷2＝500円」 他にも 「2割＝0.2である。よって 1000÷0.2＝5000円」 という解答もあった。楽しい。 プレテストを返却するときに言ったんです。 「割引き、っていうから、割り算か引き算だと思ってるみたいだけど、掛け算だよ」（どよめき） 濱中裕明 @Ototo_ そのあと色々ありましたが、割合というものを理解せずに大人になると、こういう風になるんだなぁ、というのを目の当たりに
ロード史上最大の下克上、ロード史上最強の文武両道金メダリストが誕生した。スイス連邦工科大学ローザンヌ校の数学の研究員でもあるアンナ・ケーゼンホファー（オーストリア）が、誰もが驚く見事な逃げ切りで、金メダルを獲得して見せた。2019、202、2021年度のオーストリア個人TTチャンピオン、2019年のオーストリアロードチャンピオンではあるが、最後にプロチームで走ったのは2017年度であり、今現在は偏微分方程式論の研究者としての道を歩んでおり、先月も論文を発表したばかりのアマチュア選手が、自前の機材で誰も予想すらしなかった大番狂わせをやってのけた。5か国語を操り、数学者としても名の知れた類まれな才女がオーストリアに史上二つ目の金メダルをもたらした。 オリンピック男子ロードよりもよりも短い14７㎞で行われた女子ロードレース、それでも総獲得標高が2692mとタフなコースで、スタート直後から飛び出し
最近、AIが長年の悩みを次々と解決してしまう 2025.01.12 Updated by Ryo Shimizu on January 12, 2025, 09:12 am JST 今日は特に強いメッセージとかはない。 ただ、正月休みの次に来た連休で、特に休んですることもない。まあすることがあるとすれば仕事くらいだ。 今日はこの後シラスの特別講義の仕事があるが、まあそれも半分は趣味みたいなもので、もっと真剣に取り組むべき仕事もいくつか抱えている。これは休みという概念がないのでまあ置いておく。 ただ、最近、OpenAI o1の正式版が出て、さらにo1 pro modeとかが出てきてしまったことで、僕の長年の悩みがどんどんなくなっていく現状について語っておきたい。 長年の悩みというと大袈裟だが、「こういうプログラムがあれば便利なのに」と思っていたようなことが、o1 pro modeに頼むと、次
これを日本語で「比例」と言います。打てば打つほど増えていく。これより正確で明確な根拠なんてあるのでしょうか？😇 https://t.co/09POjmpMud
大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す
イギリスにあるサセックス大学の数学者が、「セックス中の男性が過度に心理的な興奮を覚えるとオーガズムを得にくくなることが分かった」と発表しました。男女数百人の性交を観察した研究データや、セックス中の人の脳をスキャンしたデータを数理モデルで分析したこの研究により、男性が絶頂に至れない問題を解決する糸口も見つかっています。 Sex, ducks, and rock “n” roll: Mathematical model of sexual response | Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science | AIP Publishing https://doi.org/10.1063/5.0143190 Want satisfaction? Do the maths : Broadcast: News items : Uni
名古屋大学(名大)は1月12日、旧人と新人というふたつの人類集団の空間分布動態を表現すると同時に、集団間の資源競争による人口密度の変化を示す数理モデル「生態文化分布拡大モデル」を用いた人類進化史の説明に成功したと発表した。 同成果は、名大博物館・大学院環境学研究科の門脇誠二講師、明治大学 総合数理学部の若野友一郞教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、科学誌「Quaternary International」にオンライン掲載された。 ここ最近10年間の人類進化史の研究における進展はめざましく、現在の中学校や高校の歴史や生物の教科書が追いつかない状況となっている。それら教科書では、我々ホモ・サピエンスこと新人は、ネアンデルタール人などのさまざまな旧人よりもあとに登場し、より発展した文化を最初から持っていたと説明されている。しかし、もはや大きな更新が必要だという。 まず新人の登場時期が、約3
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