『アーマード・コア6』配信番組で初公開ミッションに挑んだ「歴戦の一般レイヴン（036）」がすごすぎて視聴者ざわつく。アセンブルはたったの1分制限、防衛任務を初見クリア
番組内で実施されたのは、完全に初出しとなるミッション「大型ミサイル発射支援」を会場内のプレイヤーに挑戦してもらうというチャレンジ企画。ミッションは大型ミサイルを発射されるまでの5分間にわたり数多の敵から死守するという内容だ。会場で抽選ボックスから選ばれたレイヴンが、ファンの視線が向けられるステージ上で立ってプレイするという、なかなかなに過酷な条件となっていた。 さらに、クリアした場合には特製Tシャツが賞品として会場全員にプレゼントされることも発表。Tシャツは非売品のスタッフ用で、胸にアセンブルの重量エラー時などに表示される出撃不能メッセージが刻印された貴重な一品だ。みなが報酬を手に入れられるかどうかの重圧が挑戦者にはかかる状況だった。 ステージ壇上（左）で挑戦することにマニアにはたまらない特製Tシャツ 司会やフロム・ソフトウェアの開発者がチャレンジングすぎる企画に苦笑する中、抽選ボックスか
8歳男の子、車にはねられ眼底骨折 上田署「物損事故でもよいのでは」→母の抗議で一転人身事故に 募る不信感【声のチカラ】｜信濃毎日新聞デジタル 信州・長野県のニュースサイト
8歳男の子、車にはねられ眼底骨折 上田署「物損事故でもよいのでは」→母の抗議で一転人身事故に 募る不信感【声のチカラ】 「子どもがけがをしたのに物損事故にされそうです。力を貸してください」。上田市の女性（４５）から本紙「声のチカラ」（コエチカ）に助けを求めるメッセージが届いたのは５月だった。聞けば、小学３年の四男（８）が近所で車にはねられて眼底骨折などのけがをしたのに、上田署に物損事故として処理されそうだという。なぜそんなことになるのか、上田署の事故対応を追った。（牧野容光） ◇◇◇ 女性によると、事故があったのは４月３０日の昼下がりだ。四男は三男（１１）と一緒に自宅の庭でボール遊びをしていた。すると、ボールがフェンスを越えて敷地外の市道へ。四男は転がったボールを拾い、庭に投げ入れ、戻ろうとしていた時に乗用車にはねられた。 「ぎゃっ」。女性は悲鳴を聞いて外に飛び出した。四男は路上にうつぶせ
知られざる王小雲。米国の暗号学的ハッシュ関数MD5、SHA-1を過去に葬り去った女性研究者 - 中華IT最新事情
第4回未来科学大賞で多額の賞金が、数学者、王小雲に授与され、彼女の名前がにわかにメディアに注目をされた。王小雲は2004年に米国のハッシュ関数「MD5」の脆弱性を発見した研究者だったと資訊咖が報じた。 ネット社会に必須のハッシュ関数 デジタル時代、ハッシュ関数はさまざまなところで使われる。最もよく知られているのは、パスワードの保管や書類の改竄検知などだ。 ハッシュとは「混ぜこぜ」という意味で、元のデータを混ぜこぜにして、まったく別のデータに変換をしてしまうというものだ。例えば、「元の数値を2倍にして1を引く」という単純なアルゴリズムでもハッシュ関数に近いことができる。2であれば3になるし、7であれば13になる。元の数字とは異なったものになる。 しかし、これでは何かの役に立つことはできないため、暗号学者、数学者たちは、複雑なアルゴリズムを考案し、ハッシュ関数としてさまざまな応用をしてきた。こ
【ローカルLLM】QLoRAで「Vicuna-v1.5」の日本語翻訳性能を向上させる｜Baku
Llama-2(13B)の日本語ファインチューンで試行錯誤している。 fine_tuning521k-jaなどの日本語データセットを手始めに、ShareGPTの日本語データを抽出したりしてQLoRAを試したものの、成果はイマイチで素人の限界を感じる。ColabやRunpodのGPU課金だけが積みあがってゆく…。 というか、自分でLlama-2を日本語ファインチューンしたモデルより「Vicuna」のほうが普通に日本語がうまい。 ならば、Llama-2のベースモデルをイチから日本語トレーニングするよりVicunaをファインチューンした方が話が早いのでは？と思うに至った。 Vicuna自体がLlamaのファインチューンモデルなので、さらにファインチューンを重ねるのがいいのかよくわかんないが…とりあえずテスト。 データセットの用意ひとまず最初は、翻訳タスク（英→日）に限定して「Vicuna-13B
工場自動化シム『shapez 2』正式発表。“圧倒的に好評”の前作から3Dグラフィックへと進化、多層的な工場建設やパイプライン輸送など新要素導入 - AUTOMATON
デベロッパーのtobspr Gamesは8月16日、工場自動化シミュレーションゲーム『shapez 2』を正式発表し、ゲームプレイ映像を公開した。本作の対応プラットフォームはPC（Steam）で、2024年に早期アクセス配信予定。 『shapez 2』は、2020年にリリースされSteamユーザーレビューにて「圧倒的に好評」ステータスを獲得するなど、非常に高い評価を受けた工場自動化シミュレーションゲーム『shapez』の続編だ。同ジャンルの作品のなかでも工場建設要素に特化し、比較的シンプルなシステムにて巨大工場を作れるゲームプレイはそのままに、本作では2Dから3Dグラフィックへと移行。これを活かした新たなメカニクスが導入されている。 本作では小惑星に工場を建設し、やがて複数の惑星にまたがる巨大な工場へと発展させていく。工場では、資源として抽出した幾何学図形を加工し、目的の図形を作成して、最
ノア・スミス「東京は新しいパリだ」（2023年7月17日）｜経済学101
Photo by Astemir Almov on Unsplash「しあわせに暮らせる場所は，この世に2つだけ．我が家と，パリだ．」――アーネスト・ヘミングウェイ 地上で最高の都市はどこだろう？ 「ニューヨーク市」って答える人がいても，笑い飛ばしたりはしない．いまなお名目上は世界最大の経済大国で金融ハブの役回りをしているニューヨーク市は，他のどこの都市でもかなわないほどの経済力を有しているし，地球上の名もなき数百万もの人々にとって，いまでもあそこは夢の都市だ．「上海」って答えが返ってきたら，ぼくとしては懐疑的になってちょっと口を「へ」の字に曲げてしまうかもしれない．とはいえ，富と権力の中心としていずれ中国が先進諸国を圧倒する定めにあると思ってる人にとっては，上海はなるほど論理的な選択だろうね． でも，実のところ，最高の都市といったら東京だ． かくいうぼくは，またまた東京にいくべく支度を調
「チョレギサラダ」の謎
はじめに日本ではすっかり定番となった「チョレギサラダ」。 ざっくり言えば「レタスをごま油と塩ダレで和えたサラダ」である。 ワカメや海苔を入れたり、ドレッシングが醤油ダレだったりすることも多い。 韓国料理だと思っている人もいるだろうが、実はこのサラダは韓国には存在しない。 そもそも韓国人に「チョレギ」と言っても通用しないらしいのである。 では「チョレギ」とは何なのか？ インターネット上ではいくつかの語源説が流布されている。 ちぎる説かつて多かったのは「チョレギ」＝「ちぎるという意味の韓国語」という説明である。 https://www.seoulnavi.com/special/5000619 チョレギサラダのチョレギとは、手でちぎるという意味。その名のとおり、レタスなどをちぎって作るサラダなのです。 しかし実際に調べてみると、韓国語で「ちぎる」は「뜯다（トゥッタ）」や「찢다（チッタ）」と言う
秀丸マクロ.net
概要 本コンポーネントは、秀丸エディタを活用した OpenAI 経由でChatGPT3.5 TurboやChatGPT4系の対話エンジンを利用するためのものです。 OpenAI 経由の ChatGPT は、無料ではありませんが 1,000トークンあたり0.002ドルという格安価格で利用することができます。(ChatGPT3.5 Turboの場合) この価格設定は、通常の利用方法であれば、ChatGPT Plusの契約よりも安く抑えることが出来るでしょう。 料金がかかるため、「どの程度利用したらいくらになるか心配だ」と思われる方も多いでしょう。 そこで、OpenAIは、アカウントを作成してから３ヶ月間は、18ドル分無料で利用可能になっています。 これにより、利用頻度と利用料金の関係を自分で体感することができます。 個人的な感覚では、数年後、比較的ChatGPTが一般的に使用される状況であって
「Windows」のトラブルシューティングに欠かせないツール3選
しかし今日のPCは、何からかの問題が発生してもコードをいじったり、レジストリー階層を分け入ったりするための根気も、技術的なバックグラウンドも持ち合わせていない人々が使用する、仕事用の生産性向上ツールとして位置付けられている。もし本記事を読んでいるあなたがこうした人々の1人だとすれば、うれしい知らせがある。「Windows 10」と「Windows 11」には、手早く仕事に戻れるようにしてくれる診断／修復ツールがあらかじめいくつか用意されているのだ。こうしたツールは、トラブルシューティングに役立つ豊富な情報と、（運が良ければ）簡単な解決策を提供してくれる。 この種のトラブルシューティングツールについては知っているという読者も、読み進めてみてほしい。知らなかった小技が1つか2つはあるかもしれない。 ＃1：タスクマネージャー 「タスクマネージャー」という名前は初期の「Windows」の頃から変わ
[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは？ ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
![[人要らず]ChatGPTを使った一人議論やってますか？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1798ce5b088e58c4c4b438b339aa53729f88055d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCJUU0JUJBJUJBJUU4JUE2JTgxJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTlBJTVEQ2hhdEdQVCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiVFNCVCOCU4MCVFNCVCQSVCQSVFOCVBRCVCMCVFOCVBQiU5NiVFMyU4MiU4NCVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSVBNiVFMyU4MSVCRSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MSU4QiVFRiVCQyU5RiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzE1YWQyY2QyNmM1YTBiMGM1Zjc0NmEyOGE3ODE1ZTA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwR2FtYXJpMDAwOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MWZmNTg2N2RhNDgwZDYyYjY1NzE1Yzc5Y2I0MDEyYmU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5ca724cc6b3042fa51a78f87dd701442)
Devcontainer(Remote Container) いいぞという話 ~開発環境を整える~ - Qiita
概要 もうすでに知っている人も多いと思いますが、今回は vscode を使った開発時に是非とも使用いただきたいDevcontainer(Remote Container)についてまとめていきます。 Devcontainer(Remote Container)とは何か みなさんこんな経験をした人がいるんじゃないでしょうか。 新規チーム加入後に、環境構築します。手順書はこれねはい。 中を見てみると作業PCに何やらいっぱいインストール、vscode の Extension はこれとこれとこれと。。。 正直、こんな感じで開発する前に環境揃えるのが大変で投げ出したくなるでしょう。かつローカル環境が汚染されている感じが嫌ではないでしょうか。 そこで登場。Devcontainer(Remote Container) Devcontainer とは、 Dockerコンテナを開発環境とし作成することで、開発
スペインのINNengine、小型軽量「1ストローク」エンジン「e-REX」を開発中 - fabcross for エンジニア
2023-8-3 技術ニュース, 機械系, 海外ニュース 2ストロークエンジン, 4ストロークエンジン, cam-tracks, e-REX, INNengine, エンジン, カムシャフト, ガソリン, クランクシャフト, シリンダーヘッド, シリンダー（燃焼筒）, バルブ, ピストン, レシプロエンジン, レンジ・エクステンダー, 回転運動, 学術, 対向ピストン, 往復運動, 軽油, １ストロークエンジン ガソリンや軽油などの燃料を空気と混合して燃焼させるエンジンは、吸気／圧縮／燃焼／排気の4つの行程を繰り返す内燃機関だ。大半のエンジンは、4つの行程を通してシリンダー（燃焼筒）の中をピストンが上下する往復運動を、回転運動に変えて出力する「レシプロエンジン」と呼ばれるものだ。 そのうち、出力軸が2回転、すなわち1個のピストンが2往復＝4ストロークして4行程を完了するものを、「4ストロー
Llama.cpp の HTTPサーバー機能を試す｜npaka
「Llama.cpp」のHTTPサーバー機能を試したのでまとめました。 ・Mac M1 1. モデルの準備今回は、「vicuna-7b-v1.5.ggmlv3.q4_K_M.bin」を使います。 ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-7B-v1.5-16K-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-GGML ・TheBloke/vicuna-13B-v1.5-16K-GGML 2. ローカルPCでの実行ローカルPCでの実行手順は、次のとおりです。 (1) Llama.cppのインストールとビルド。 $ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp $ cd llama.cpp $ make(2) modelsフォルダにモデルを配置。 今回は、「vicuna-7b-
素性のよくわからない検温カメラから画像を取り出す手口 - honeylab's blog
ここまで散々体温計付きカメラを分解してきましたが、久しぶりに面白い案件にぶち当たってしまいました。 これにどれだけの何が残ってるかまだわかんないけど、このラベルが貼ってあるガラクタを、「これが検温カメラの型番だと思ってヤフオクに出品するレベルの人間の手に渡ってる」の何かしらの問題だと思う どっかのショップ店頭の備品を誰か売ったんかな、と思ってたんだけど... https://t.co/XN1g9XVBwQ pic.twitter.com/vv8Ja9VFL5 — ひろみつ (@bakueikozo) 2023年8月8日 大元の所有者に連絡を投げたつもりですが、お盆進行なのか全然返事が来ませんね。 つまんないので、今回入手した検温カメラからどうやって画像を取り出したかを記録しておきましょう。 このカメラ、普通に立ち上げるだけで、ネットワークインターフェイスは有効化され、 192.168.1.
Llama2-70b-chatで専門テキスト(学会の予稿集)をファインチューニング(QLoRA)｜Kan Hatakeyama
概要23年8月時点におけるオープンソース大規模言語モデルの筆頭とも言えるLlama2を使い､専門テキストをファインチューニングした際のメモです｡ 言語モデルに知識を追加するのは､意外と難しいということがわかりました｡ 前提となるコード類は以下の記事などを参照 学習データ筆者が所属している学会の一つである､高分子学会の年次大会(2023年)の予稿集を学習させてみることにしました｡ (学会の参加者のみが入手可能な､クローズドなデータです) pdfは単体で500 MBほどあります｡ここから､テキストだけを抜き出しました｡ 処理後の平文のテキストは約150万文字(3.7 MB)でした｡ 参考: pdf to textのコード本筋ではありませんが､解析コードを張っておきます｡ pdfの分割 #pdfの分割 import os from PyPDF2 import PdfReader, PdfWrit
作って遊ぼう！LLMを搭載した君だけのV&Lモデル！
はじめに TuringのBrain Research teamで頑張ってる井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは完全自動運転の開発を目指しており、その実現のためには賢い頭が必要だと考えています。その方法の一つとして、近年の大規模言語モデル（LLM）に見られるような文脈理解力をうまく取り入れられないかと考えており、LLMとVisionの情報をかけ合わせたモデルに注目して研究を行っています。自動運転とVision and languageモデルについては、ぜひこちらの記事を読んでみてください。 今回の記事は2023年7月に開催されたABCI LLMハッカソンで取り組んだときに開発していたGIT-LLMというモデルの開発について解説する記事となっています。途中のコードの解説部分などは少し退屈に感じるかもしれませんので、その場合はぜひ結果のパートだけでも見てみてください。いろい
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関東民が関西のコンビニで鮭おにぎりを買ったら大きなカルチャーショックを受けた「味付け海苔！？」
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ベテランが保管してた生産設備のおかげで久々の受注に対応できる激アツ展開にみえて経理が死ぬ創作話…マル秘経理テク続々
5.5型ディスプレイを搭載し、単体でも使えるミニPC
